- 社区热度
- 3.3k Stars
- GitHub 收藏
- 最近活跃
- 2026/9/12
- 近 30 天还在更新
- 授权协议
- APACHE-2.0
- 宽松协议
为什么值得关注
不是看 Star 排名,而是看它解决了什么问题、实际有没有用,以及方法为什么值得关注。
解决的问题
将 AI 智能体应用进行打包、分发和跨环境运行的流程较为碎片化,缺乏统一的标准化容器和配置规范。
实际价值
通过 Docker 插件形式集成,支持 YAML 声明、多智能体协作、MCP 协议与 OCI 镜像分发,工程落地实用性较高。
创新 / 差异化
将传统容器生态的 OCI 镜像分发机制与大模型智能体及 MCP 工具生态进行了直接结合。
扩展潜力
能够直接复用现有的 Docker 命令行工具及 OCI 镜像仓库基础设施来分发智能体。
为什么是现在
正值 AI 智能体开发从代码脚本走向工程化分发与多工具协同的关键时期。
社区活跃度
近 90 天新增 203 个 Issue、932 个 PR;窗口内抽取的 Issue/PR 样本中有 20 位 Issue 发起者、16 位 PR 贡献者,并发布 至少 50 个版本。
维护者响应
窗口内 98 个 Issue 样本关闭率 100%,98 个 PR 样本合并率 85%。维护者响应统计覆盖该 Issue 样本的 82%,响应率 5%,首次响应中位数 3.5 小时。
核心亮点
- type: mcp
- Multi-agent architecture — Create teams of specialized agents that delegate tasks automatically
- Rich tool ecosystem — Built-in tools + any MCP server (local, remote, or Docker-
快速开始
安装方式、上手难度、开始步骤。
更适合谁
- 习惯用 Docker 部署的人
需留意
- 3 项根据材料推断,可在下方「信息来源」中核对
更多介绍
docker-agent 把 Agent 当成 Docker 生态里的一等公民:用 YAML 声明模型、工具与协作关系,通过 docker agent 插件运行和分发。目标是让「搭一个能干活的 Agent」接近「写一段 Compose」的体验。
它解决的是环境与分发,而不是某个垂直场景的业务逻辑。适合已经熟悉 Docker、希望把 Agent 配置版本化、可复现、可分享的团队;MCP 与工具生态是加分项,不是唯一卖点。
信息来源
每条信息都标注了状态与出处,可展开查看。
8 条 · 展开
信息来源
每条信息都标注了状态与出处,可展开查看。
最新版本
已核验v1.138.1
来源: GitHub 官方接口 · latest_release=v1.138.1 · 2026/9/12
许可证
已核验Apache-2.0
来源: GitHub 官方接口 · license.spdx_id=Apache-2.0 · 2026/9/12
logo url
已核验暂无
来源: admin_cms · cms editor · 2026/8/28
needs api key
根据材料推断是
来源: 项目说明文档 · matched api key keywords · 2026/8/13
一句话用途
已核验{"en":"Docker CLI plugin to define, run, and share AI agents with YAML, tools, and multi-agent orchestration.","zh":"Docker Agent 是一个将 AI Agent 构建与运行标准化、容器化的工具。它通过声明式 YAML 配置和对 MCP 协议的原生支持,解决了 AI Agent 开发中环境配置复杂、工具集成困难及分发不便的问题。"}
来源: heuristic_batch_publish · batch-publish-tools heuristic write · 2026/8/24
分类线索
根据材料推断ai-apps
来源: 项目说明文档 · hint=ai-apps · 2026/8/13
screenshot url
已核验暂无
来源: admin_cms · cms editor · 2026/8/28
supports docker
已核验是
来源: 仓库文件 · dockerfile=true; compose=true · 2026/9/12
相关项目
根据分类、能力和适用角色匹配的其他已核验项目。
hermes-agent
可在本机、VPS 或云环境运行的个人 AI Agent,支持终端、消息平台、记忆、技能和定时自动化。
ollama
在 Windows、macOS 和 Linux 本地运行与管理开放模型,并提供 REST API 与 Python/JavaScript 客户端的模型运行工具。
whisper
OpenAI 开发的通用语音识别模型,支持多语言语音转文字、翻译及语言识别。
ragflow
基于深度文档解析与智能体能力的开源 RAG 引擎,用于构建具备可追溯引用的大模型上下文层。
unsloth
在 Windows、macOS 和 Linux 本地运行、微调与部署大语言模型及扩散模型的桌面与开发工具。
financial-services
面向投行、投研、私募及财富管理的金融业务 Claude 智能体与技能套件。

