docker/compose-for-agents

何を解決するか

このリポジトリは、AIエージェントのデプロイとオーケストレーションを簡素化する自己完結型のデモを提供します。Docker Composeを使用することで、マルチエージェントフレームワークやModel Context Protocol (MCP)サーバーを含む複雑なエージェントシステムを迅速に起動でき、ローカルまたはクラウド環境におけるセットアップの煩わしさを軽減します。

仕組み

各デモはDocker Composeプロジェクトとして構成されています。ユーザーはDocker Model Runner（GPUを活用）を使ってローカルで実行するか、OpenAIなどのリモートAPI経由で実行できます。デモはCrewAI、LangGraph、Agnoなどのさまざまなエージェントフレームワークを統合し、DuckDuckGo、GitHub、WikipediaなどのMCP（Model Context Protocol）を介して外部ツールやデータソースに接続します。

対象ユーザー

下位のインフラ、モデル、ツール統合を手動で設定せずに、エージェントワークフローとマルチエージェントシステムを探索・テスト・デプロイしたい開発者やAIエンジニア。

特徴

• マルチフレームワーク対応：CrewAI、LangGraph、Agno、ADK、Vercel AI-SDKの例を含む。
• 柔軟なモデル実行：Docker Model Runnerによるローカルモデル実行と、OpenAIなどのリモートAPIベースのモデルをサポート。
• MCP統合：Web検索、データベースアクセス、メール送信などの実世界の機能を実現するModel Context Protocol (MCP)サーバーの使用を示す。
• 迅速なデプロイ：docker compose up --build を使用して、さまざまなエージェントユースケースの環境セットアップを自動化。