cagent - YAMLでつくるAIエージェント

Author: Kazukichi

cagentとは

• Docker社が開発しているAIエージェント開発のフレームワーク
• YAMLを使用し、AIエージェントの振る舞いや役割等を宣言的に記述できる
• 2025年の春頃に開発が開始した模様
• cagent = Container Agentなのかは不明
• GitHubリポジトリ: https://github.com/docker/cagent

使ってみた

環境構築

• Docker Desktopの4.49.0以降が必要
  • Homebrew等から独立して cagent をインストールすることも可能

• cagent コマンドのパスを通す

# cagentがインストールされていることを確認
$ /Applications/Docker.app/Contents/Resources/bin/cagent version
cagent version v1.19.0
Commit: 7005dc1a5ab968929440d4098a716897d8003eba

# パスを通す
$ echo 'export PATH="/Applications/Docker.app/Contents/Resources/bin:$PATH"' >> ~/.zshrc

# .zshrcの設定を再読み込みして反映
$ source ~/.zshrc

# 想定したパスを参照していることを確認
$ which cagent
/Applications/Docker.app/Contents/Resources/bin/cagent

# パスを明示しなくても使えるようになった
$ cagent version
cagent version v1.19.0
Commit: 7005dc1a5ab968929440d4098a716897d8003eba

• APIキーの設定
  • 今回はClaudeを使用するが、OpenAI等の他のプロバイダも選択可能

$ export ANTHROPIC_API_KEY=<your-anthropic-api-key>

AIエージェントの設定

• agent.yaml
  • MCPサーバのDuckDuckGoで検索
  • 検索内容を要約し、組み込みツールの filesystem でファイルの書き込み
  • を行うシンプルなAIエージェントを動かしてみる

agents:
  root:
    model: anthropic/claude-sonnet-4-5
    description: "search and write agent"
    instruction: |
      あなたは調査と作業を行うAIエージェントです。

      手順:
      1) 必要に応じて検索ツールで調べる
      2) 得た情報を整理する
      3) filesystem を使って結果をファイルに保存する
    toolsets:
      - type: filesystem
      - type: mcp
        ref: docker:duckduckgo

MCPサーバの追加

• 「Browse MCP servers」を押下

• 今回は「DuckDuckGo」を追加

AIエージェントの実行

$ cagent run agent.yaml

• TUIが立ち上がる

• ツールを使用するときはモーダルが出る

• カレントディレクトリにマークダウンファイルが生成された

その他の機能

• サブエージェントを複数生成し、1つのエージェントチームとして扱う機能
• Dockerイメージとして固めてDocker Hubに公開・共有できる機能

感想

• プログラマブルで高度なAIエージェントを作るためのものではない
• 設定ファイルで宣言的に定義できるというの点が面白い
• Docker DesktopからMCPサーバをインストールできたり、Dockerイメージとして共有できる機能はDocker社ならではの機能、といった感じで面白い
• 一方、単純なロジックであればプログラムをAIに組んでもらったり、既存のAIエージェントで実現可能なため、cagentをどのように活用できるか、という点で疑問が残る

参考

• YAML ファイルで AI エージェントを構築する cagent