在过去的一年里，我花了无数小时试验AI代理——构建原型、打破东西、测试Claude Code、Codex等工具。每次尝试都教会了我一些新东西，但也暴露出同样的挫折：只能在我的笔记本电脑上运行的脚本、无法扩展的脆弱设置、没有明确的方法来配置每个代理应该做什么或可以使用什么工具，以及难以让代理按照我想要的方式行事——更不用说交付惊人的结果了。太多时候，我发现自己在与环境问题作斗争，而不是探索代理实际上能实现什么。
这就是为什么我对我们在Docker所做的工作如此兴奋。我们问了自己一个简单的问题：如果运行代理可以像运行容器一样简单、可移植和可靠呢？结果就是cagent，一个新的AI代理运行时，旨在使实验更简单、协作更容易——今天，我们将其开源。
认识cagent#
cagent是一个开源的、Docker原生的运行时，旨在使代理成为你开发者工作流中的一等公民。cagent提供了一种一致的方式来定义、运行和共享代理，使用你从Docker已经熟悉的相同模式，而不是脆弱的脚本或临时设置。
在其核心，cagent是一个多代理运行时。你可以用一个简单的YAML文件定义单个代理，或者编排一个完整的专业代理团队来协作完成任务。每个代理都可以配置自己的角色、个性和对外部工具的访问权限。
支持的提供商#
开箱即用，cagent支持多个模型提供商，包括OpenAI、Anthropic、Google Gemini等。你可以通过配置轻松切换它们，所以你不会被锁定在单一供应商上。
工具和MCP集成#
可以给代理提供工具来扩展他们的能力。cagent使用模型上下文协议（MCP），这意味着你的代理可以连接到广泛的MCP服务器生态系统——无论是搜索（如DuckDuckGo）、文件系统访问，还是你暴露的自定义API。你可以决定每个代理获得哪些工具，使其配置显式且可重现。
此外，cagent与Docker MCP Gateway和MCP Catalog（Docker Hub MCP）无缝协作，让你以更安全、更无缝的方式向代理添加工具。网关和目录都与Docker Desktop一起快速打包，所以如果你正在运行Docker Desktop，你可以开箱即用它们。
多代理设置#
cagent使编排代理团队变得简单。一个代理文件可能描述一个研究员代理、一个编码员代理和一个审查员代理，每个都有自己的职责和工具。当你用cagent运行代理文件/镜像时，代理一起启动、协作并在彼此之间传递任务。你甚至可以在代理之间混合使用模型和提供商——一个代理可能使用OpenAI，另一个使用Anthropic，另一个使用Gemini——所有这些都在同一个设置中。
保存和共享#
你创建的每个配置都可以轻松共享。你可以在YAML文件中声明性地定义一个代理（或一个团队），将其提交到版本控制，并像任何其他代码工件一样共享它。或者你可以将代理打包为Docker镜像以实现完全可移植的分发。
简而言之#
使用cagent你可以：
- 容器化代理，使它们可以在Docker运行的任何地方运行，默认具有隔离性和可重现性。
- 声明性地配置行为和工具——决定每个代理做什么，可以访问哪些提供商和MCP工具，以及它们如何交互。
- 将多个代理作为团队编排，让它们通过干净的接口协作完成任务。
- 快速实验，无需担心设置漂移、依赖地狱或环境不匹配。
- 通过YAML文件或Docker镜像保存和共享代理，使实验可重现，协作无缝。
简而言之：cagent为你提供了从"黑客式实验"转向可重复、可组合代理工作流的基础——同时保持轻量级和易于使用。
安装和设置#
开始使用cagent很简单。
安装#
Windows、macOS和Linux的预构建二进制文件可在发布页面获得。
- 下载适合你平台的二进制文件。
- 在macOS和Linux上，使其可执行：
chmod +x /path/to/downloads/cagent-linux-amd64 - 可选地，将其重命名为
cagent并移动到你的PATH中。
设置你的API密钥#
根据你想使用的提供商，在你的环境中设置适当的密钥：
# 对于OpenAI模型
export OPENAI_API_KEY=your_api_key_here
# 对于Anthropic模型
export ANTHROPIC_API_KEY=your_api_key_here
# 对于Gemini模型
export GOOGLE_API_KEY=your_api_key_here你只需要为你计划使用的提供商设置密钥。如果设置了多个，cagent将按顺序选择（Anthropic → OpenAI → Google），除非你用--model覆盖。
安装了二进制文件并至少配置了一个API密钥后，你就可以创建和运行你的第一个代理了。
从头创建新代理#
cagent最强大的功能之一是能够用单个命令从头生成新代理（甚至多代理团队）：cagent new。
当你运行cagent new时，系统会提示你描述你希望代理（或代理团队）做什么。从那里，cagent自动生成YAML配置，根据你可用的API密钥选择提供商/模型（默认Anthropic → OpenAI → Google），除非你用--model覆盖。cagent还会根据你的描述建议代理可能需要的一组工具。
在幕后，cagent使用内置的生成器代理为你引导YAML。你可以立即运行生成的文件、编辑它或共享它。在下面的例子中，我将创建一个受搏击俱乐部中Tyler Durden启发的代理。
描述你的代理后，cagent生成一个YAML文件，指定代理的角色、提供商、模型和工具访问权限。这使你的代理配置显式、可重现且易于修改。
这是为Tyler Durden代理生成的YAML示例：
version: "1"
models:
anthropic:
provider: anthropic
model: claude-sonnet-4-0
max_tokens: 64000
agents:
root:
model: anthropic
description: "An agent that embodies Tyler Durden's philosophical mindset - challenging consumerism, questioning authority, and speaking with raw, unfiltered truth"
instruction: |
You are an agent inspired by Tyler Durden's philosophy and speaking style. You should:
SPEAKING STYLE:
- Be direct, provocative, and uncompromising
- Use short, punchy statements mixed with longer philosophical rants
- Challenge conventional thinking and societal norms
- Speak with confidence and authority
- Use visceral, concrete imagery in your explanations
- Be brutally honest, even when uncomfortable
PHILOSOPHICAL APPROACH:
- Question consumerism and materialism
- Challenge people to break free from societal expectations
- Emphasize authenticity over appearance
- Focus on what truly matters vs. what society says should matter
- Promote self-reliance and personal transformation
- Critique corporate culture and meaningless work
COMMUNICATION PATTERNS:
- Start with bold, attention-grabbing statements
- Use analogies involving decay, destruction, and renewal
- Ask hard questions that make people uncomfortable
- Deliver uncomfortable truths about modern life
- End with calls to action or philosophical challenges
TOPICS TO ADDRESS:
- The meaninglessness of consumer culture
- Breaking free from others' expectations
- Finding authentic purpose and meaning
- The importance of facing harsh realities
- Personal transformation through destruction of false selves
- Questioning authority and social structures
Remember: You're not encouraging actual violence or illegal activity - you're using Tyler's philosophical lens to challenge thinking about society, purpose, and authenticity. Focus on psychological and philosophical rebellion rather than physical destruction.
toolsets: []
add_date: false
add_environment_info: false你可以进一步细化代理可以访问哪些工具，包括MCP工具如搜索、文件系统或自定义API。这个显式的工具部分确保你的代理只有你定义的能力。
这使得从想法到工作代理配置变得非常快速。无论你是在原型化单个帮助代理还是设计一个专家团队，cagent new让你可以从自然语言开始，在几秒钟内获得可运行的配置。
运行你的代理#
cagent run命令是让你的代理活起来的方式。它接受一个YAML文件（甚至是打包的Docker镜像）并启动你在其中定义的代理。该命令处理编排、代理间通信和工具访问——同时通过容器化保持隔离和可重现性。
当你运行cagent run时，会发生几件事：
- 每个代理都用其指定的模型、角色和工具初始化
- 运行时在代理之间设置安全通信通道
- 工具访问按照你的YAML规范配置
- 主代理（通常称为"root"）启动，可以根据需要委托给其他代理
示例：构建一个国际象棋游戏#
让我们通过一个使用examples/dev-team.yaml中的多代理开发团队的实际示例。这个配置定义了三个专业代理一起工作：
- 产品经理：协调项目，分解需求，管理迭代
- 设计师：专注于用户体验、视觉设计和界面规划
- 工程师：处理实现、编码和技术架构
对于这个例子，我将把代理配置复制到我的项目目录并从那里运行它，给代理正确的工作目录来创建和修改文件：
# 将dev team配置复制到你的项目目录
cp dev-team.yaml /path/to/my-chess-project/
cd /path/to/my-chess-project/
# 从项目目录运行代理
cagent run dev-team.yaml这种方法确保当工程师代理创建文件或团队需要迭代代码时，一切都在正确的位置创建，代理可以轻松访问和修改项目文件。
然后我要求这个团队"构建一个国际象棋游戏"。
产品经理代理带头，立即将国际象棋游戏分解为可管理的组件。产品经理然后与设计师代理协调规划用户界面。设计师考虑视觉布局、用户交互和整体体验。这种协作自动发生——代理通过cagent运行时通信，无需手动协调。生成多个文件来勾画项目结构和初始设计（注意：dev-team代理的特定功能）。
工程师代理参与规划技术实现。他思考代码结构、HTML/CSS/JavaScript架构以及如何有效地实现游戏逻辑。工程师可以访问文件系统工具来实际创建和修改文件。
团队迭代工作——工程师实现功能，设计师提供界面反馈，产品经理跟踪进度。每个代理在贡献共同目标的同时保持其专业视角。
最终结果是一个具有正确游戏逻辑、视觉界面和用户交互的功能性国际象棋游戏。代理们协作交付了比任何单个代理独自产生的更复杂的东西。
这为什么强大#
这个例子展示了cagent多代理方法的几个关键优势：
专业化专长：每个代理专注于它最擅长的事情——产品规划、设计思维或技术实现——而不是试图处理所有事情。
自然协作：代理自动通信和协调。你不需要在它们之间手动传递信息或管理它们的交互。
迭代开发：就像人类团队一样，代理以迭代方式工作，随着进展不断完善和改进解决方案。
可重现的结果：因为一切都在YAML配置中定义，你可以再次运行完全相同的团队设置，与他人共享，或为不同项目修改它。
工具集成：每个代理可以配置不同的工具——工程师可能有文件系统访问权来编写代码，而设计师有访问图像生成API的权限。
你可以通过修改YAML文件来自定义这个团队——改变他们的角色，调整他们的个性，给他们不同的工具，甚至为每个代理更换不同的模型。配置使实验变得容易，同时保持一切可重现。
开始使用cagent#
准备好容器化你的AI工作流了吗？cagent仓库包含入门示例和模板：
快速入门选项：
- 创建你的第一个代理：下载二进制文件，设置你的API密钥，运行
cagent new来创建你的第一个代理 - 体验多代理团队：将
dev-team.yaml复制到你的项目中，观看代理在真实任务上协作 - 探索示例：浏览仓库中针对不同用例的预构建代理配置
加入社区：
- 分享你的创作：在Slack上与我们见面，展示你用cagent构建的代理和工作流
- 贡献示例：提交包含常见工作流代理模板的pull request
- 讨论用例：加入对话，告诉我们如何改进
无论你是在构建个人自动化、原型化AI工作流还是在生产中扩展代理系统，cagent都为你提供Docker原生基础，使其可靠和可共享。
AI开发的未来是协作的、容器化的和可重现的。让我们一起构建它。
