作者|SergioDeSimone
译者|平川
Docker推出了一个新特点，容许开发者使用DockerCompose定义、构建和运行代理，目的是简化代理开发流程并降低重复性任务。据悉，DockerOffload目前处于测试阶段，它提供了一种方式，可以无缝地将模型建立和运行卸载到远程GPU算力。
支持使用DockerCompose定义代理，是Docker将自己定位为代理开发关键工具提供商后又迈向了一步docker dionaea，如同它为基于容器的开发所做的那样。正如来自Docker的MarkCavage和TusharJain所言，这意味着简化代理开发一般会涉及的冗长的重复任务，诸如遍历不同的模型、安全地联接MCP工具，以及将一切打包，使团队成员可以很轻松地运行相同的工作流。
新特点容许开发者在compose.yaml文件中申明开放模型、代理和MCP工具，之后使用dockercomposeup建立和运行它们。DockerCompose可以与许多现有的代理框架集成，包括LangGraph、Embabel、VercelAI、SpringAI、CrewAI、GoogleADK和Agno。
为了帮助开发者开始使用DockerCompose进行代理开发，Docker创建了一个GitHub库房，其中包含它所支持的所有框架的示例项目。比如，有一个反例展示了怎样使用GoogleADK建立一个协作式多代理事实检测器：
Critic代理借助实时互联网搜索来搜集证据docker dionaea，通过ModelContextProtocol（MCP）使用DuckDuckGo，而Reviser代理仅使用内部推理剖析和建立推论。该系统展示了具有不同角色和工具的代理怎样通过编排实现协作。
相应的compose.yaml文件定义了两个服务：adk和mcp-gateway马哥linux，并包括一个models部份，列举了使用的模型及其参数。在DockerDesktop4.40中，Docker提供了使用ModelRunner在本地打包和运行模型的可能性，但你也可以通过提供适当的凭据使用远程或基于云的模型。
DockerCompose的模块化构架促使创建用于多代理配置的composeoverride文件显得很容易。诸如，你可以定义一个变体，使用OpenAI而不是本地模型，或则使用GoogleCloudRun。这使你还能组合多个compose文件，轻松切换代理设置：
docker compose -f compose.yaml -f compose.openai.yaml up --buildDockerDesktop最新版本支持的另一个代理开发新特点是DockerOffload。当本地资源不足时，这项全托管服务可以用作DockerModelRunner的直接代替品，使开发者才能在云GPU上使用与本地布署相同的工作流透明地运行模型和容器。
DockerOffload通过将估算密集型工作负载（如小型语言模型和多代理编排）卸载到高性能云环境，帮你甩掉基础设施限制。无需复杂的设置，不再有GPU匮乏，不用为配置头晕。
该服务目前处于测试阶段，Docker为开发者提供了300分钟的免费试用时间。
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