docker/compose-for-agents

解決する課題

このプロジェクトは、AI エージェントシステムをデプロイするためのすぐに使えるテンプレート集を提供します。Docker Compose を使用して、さまざまなエージェントフレームワークに必要な依存関係、モデル、ツールを管理することで、環境構築の複雑さを解消します。

仕組み

各デモは compose.yaml ファイルを含む自己完結型のフォルダーになっています。フォルダーに移動し、設定ファイルに必要な API トークンを入力して、docker compose up --build を実行するだけです。このセットアップでは、Docker Model Runner を使用してローカルでモデルを実行（GPU を活用）することも、OpenAI モデルを使用するように構成することも可能です。

対象読者

手動でのインフラ構築に時間を費やすことなく、CrewAI、LangGraph、Agno などのさまざまな AI エージェントフレームワークを試したい開発者向けです。標準化された環境で、エージェントがツール (MCP) やローカル/リモートの言語モデルとどのように対話するかを確認したい方に最適です。

ハイライト

• CrewAI、LangGraph、Agno、ADK など、多種多様なエージェントフレームワークを網羅。
• ローカルでのモデル実行（GPU 経由）と OpenAI などのクラウドベースモデルの両方をサポート。
• 使い慣れた Docker Compose コマンドを使用してデプロイプロセスを標準化。
• Model Context Protocol (MCP) を介したさまざまなツールやデータソースとの統合を実証。
• マルチエージェントおよびシングルエージェントアーキテクチャをテストするための一貫した方法を提供。