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Cover image for Docker cagent: Como orquestrar agentes IA com YAML (e por que isso muda tudo)
Rafael Pazini
Rafael Pazini

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Docker cagent: Como orquestrar agentes IA com YAML (e por que isso muda tudo)

#docker #programming #ai #productivity

A Docker acabou de lançar algo que pode revolucionar como desenvolvemos com IA: o cagent. Se você já teve aquela dor de cabeça tentando orquestrar múltiplos agentes IA, configurar integrações complexas ou simplesmente não sabia como começar com agentes inteligentes, essa ferramenta foi feita para você.

O cagent é um framework open-source que permite orquestrar agentes IA usando apenas YAML e compartilhá-los como imagens Docker. É como ter o poder do Docker, mas para inteligências artificiais.

O Problema Que o cagent Resolve

Hoje em dia, criar um agente IA funcional que faça mais do que responder perguntas básicas é complicado. Você precisa:

  • Configurar diferentes modelos de linguagem
  • Orquestrar múltiplos agentes trabalhando juntos
  • Integrar com APIs e ferramentas externas
  • Manter consistência entre ambientes
  • Versionar e compartilhar suas criações

É muita complexidade para algo que deveria ser simples. O cagent resolve isso abstraindo toda essa complexidade por trás de uma interface familiar: YAML + Docker.

Arquitetura e Funcionalidades Principais

Configuração Declarativa com YAML

O cagent usa YAML para definir agentes, seguindo a mesma filosofia dos docker-compose.yml que já conhecemos. Aqui está um exemplo básico de como configurar um agente:

name: code-reviewer-agent
model: 
  provider: openai
  name: gpt-4
tools:
  - name: github
    config:
      token: ${GITHUB_TOKEN}
  - name: think
  - name: memory
instructions: |
  You are a senior developer focused on code review.
  Use the github tool to analyze pull requests and provide constructive feedback.
  Always think before responding and remember context from previous reviews.
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Orquestração Multi-Agente Inteligente

Uma das funcionalidades mais poderosas é a capacidade de coordenar múltiplos agentes especializados. Imagine ter uma equipe virtual onde cada agente tem sua especialidade:

name: development-team
agents:
  - name: backend-specialist
    model:
      provider: anthropic
      name: claude-3-sonnet
    instructions: |
      Expert in backend development, APIs, and database design.

  - name: frontend-specialist  
    model:
      provider: openai
      name: gpt-4
    instructions: |
      Expert in React, TypeScript, and modern frontend practices.

  - name: coordinator
    model:
      provider: openai
      name: gpt-4
    instructions: |
      Coordinate tasks between backend and frontend specialists.
      Delegate specific questions to the appropriate expert.
    delegates_to:
      - backend-specialist
      - frontend-specialist
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Suporte a Múltiplos Provedores de IA

O framework suporta nativamente:

  • OpenAI (GPT-3.5, GPT-4, GPT-4-turbo)
  • Anthropic (Claude 3 family)
  • Google Gemini
  • Modelos locais via Docker Model Runner

Para modelos locais, a configuração fica assim:

model:
  provider: local
  name: llama-3-8b
  endpoint: http://localhost:8080/v1
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Exemplos Práticos de Uso

Caso 1: Agente de Revisão de Código

Vamos criar um agente especializado em revisar código Python:

name: python-code-reviewer
model:
  provider: openai
  name: gpt-4
tools:
  - name: think
  - name: memory
  - name: github
instructions: |
  You are a Python expert focused on code quality.
  When reviewing code:
  1. Check for PEP 8 compliance
  2. Identify potential bugs
  3. Suggest performance improvements
  4. Verify error handling

  Always use the 'think' tool before providing feedback.
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Para executar este agente:

# Construir o agente
cagent build -f go-reviewer.yml

# Executar uma revisão
cagent run go-code-reviewer "Review this HTTP handler code: [code here]"
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Caso 2: Sistema de Documentação Automática

Um exemplo mais complexo seria um sistema que gera documentação automaticamente:

name: documentation-generator
agents:
  - name: analyzer
    model:
      provider: anthropic
      name: claude-3-sonnet
    tools:
      - name: think
      - name: todo
    instructions: |
      Analyze code structure and identify components that need documentation.
      Create a todo list of documentation tasks.

  - name: writer
    model:
      provider: openai
      name: gpt-4
    tools:
      - name: memory
    instructions: |
      Generate comprehensive documentation based on code analysis.
      Maintain consistency with existing documentation style.

  - name: coordinator
    model:
      provider: openai
      name: gpt-3.5-turbo
    instructions: |
      Coordinate between analyzer and writer.
      Ensure complete documentation coverage.
    delegates_to:
      - analyzer
      - writer
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Caso 3: Agente de Monitoramento e Alertas

Para DevOps, um agente que monitora logs e envia alertas:

name: log-monitor-agent
model:
  provider: local
  name: llama-3-8b
  endpoint: http://localhost:8080/v1
tools:
  - name: webhook
    config:
      slack_url: ${SLACK_WEBHOOK}
  - name: memory
  - name: think
instructions: |
  Monitor application logs for errors, performance issues, and security threats.
  When critical issues are detected:
  1. Use 'think' to analyze the severity
  2. Check 'memory' for similar past incidents
  3. Send appropriate alerts via webhook

  Severity levels:
  - CRITICAL: Immediate Slack alert
  - WARNING: Hourly digest
  - INFO: Daily summary
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Integração com Docker Hub

Uma das features mais interessantes é a capacidade de compartilhar agentes como imagens Docker:

# Construir e publicar um agente
cagent build -f my-agent.yml -t username/my-agent:latest
cagent push username/my-agent:latest

# Em outro projeto, usar o agente
cagent pull username/my-agent:latest
cagent run username/my-agent "Execute task here"
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Isso cria um ecossistema onde a comunidade pode compartilhar agentes especializados, similar ao que aconteceu com imagens Docker tradicionais.

Performance e Escalabilidade

Execução Local vs Nuvem

O cagent permite estratégias híbridas interessantes:

name: hybrid-processing-agent
model:
  provider: openai
  name: gpt-4
  fallback:
    provider: local
    name: llama-3-8b
    endpoint: http://localhost:8080/v1
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Otimização de Custos

Para projetos que fazem muitas chamadas de API, você pode usar modelos menores para tarefas simples:

name: smart-routing-agent
agents:
  - name: classifier
    model:
      provider: openai
      name: gpt-3.5-turbo  # Mais barato para classificação
    instructions: |
      Classify incoming requests as SIMPLE or COMPLEX

  - name: simple-handler
    model:
      provider: local
      name: small-model
    instructions: |
      Handle simple, straightforward requests

  - name: complex-handler
    model:
      provider: openai
      name: gpt-4  # Modelo mais caro só quando necessário
    instructions: |
      Handle complex requests requiring deep reasoning
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Considerações Técnicas e Implementação

Gerenciamento de Estado e Memória

O cagent inclui ferramentas de memória que persistem contexto:

tools:
  - name: memory
    config:
      type: persistent
      storage: redis://localhost:6379
      ttl: 7d
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Integração com CI/CD

Exemplo de integração com GitHub Actions:

# .github/workflows/agent-deploy.yml
name: Deploy Agent
on:
  push:
    branches: [main]

jobs:
  deploy:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3
      - name: Install cagent
        run: |
          curl -fsSL https://get.cagent.dev | sh
      - name: Build and deploy agent
        run: |
          cagent build -f agents/production-agent.yml -t company/prod-agent:${{ github.sha }}
          cagent push company/prod-agent:${{ github.sha }}
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Monitoramento e Observabilidade

Para ambientes de produção, o cagent oferece métricas built-in:

monitoring:
  enabled: true
  metrics:
    - response_time
    - token_usage
    - error_rate
  export:
    prometheus:
      endpoint: http://prometheus:9090
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Primeiros Passos e Implementação

Instalação 

# Via curl (recomendado)
curl -fsSL https://get.cagent.dev | sh

# Via Docker
docker pull docker/cagent:latest
alias cagent="docker run --rm -v $(pwd):/workspace docker/cagent"
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Seu Primeiro Agente

Crie um arquivo hello-agent.yml:

name: hello-world-agent
model:
  provider: openai
  name: gpt-3.5-turbo
tools:
  - name: think
instructions: |
  You are a helpful assistant that always thinks before responding.
  Be concise but thorough in your explanations.
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Execute:

cagent build -f hello-agent.yml
cagent run hello-world-agent "Explain quantum computing in simple terms"
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Projeto Prático: Bot de Suporte Técnico

Vamos criar um sistema mais elaborado:

# Estrutura do projeto
tech-support-bot/
├── agents/
│   ├── triager.yml
│   ├── specialist.yml
│   └── coordinator.yml
├── tools/
│   └── ticket-system.yml
└── docker-compose.yml
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agents/coordinator.yml:

name: support-coordinator
model:
  provider: anthropic
  name: claude-3-sonnet
tools:
  - name: ticket-system
  - name: think
  - name: memory
agents:
  - name: level1-support
    model:
      provider: openai
      name: gpt-3.5-turbo
    instructions: Handle basic technical questions

  - name: level2-support
    model:
      provider: openai
      name: gpt-4
    instructions: Handle complex technical issues

instructions: |
  You coordinate technical support requests.
  1. Analyze the incoming request
  2. Route to appropriate support level
  3. Track resolution progress
  4. Ensure customer satisfaction
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Por Que Isso É Revolucionário

O cagent não é apenas mais uma ferramenta de IA, representa uma mudança fundamental em como pensamos sobre desenvolvimento com inteligência artificial. Assim como o Docker democratizou containers, o cagent pode democratizar agentes IA.

Impacto no Desenvolvimento: Desenvolvedores podem focar na lógica de negócios invés de configuração complexa de IA. É a mesma revolução que vimos quando passou de servidores físicos para containers.

Ecossistema Colaborativo: A capacidade de compartilhar agentes via Docker Hub pode criar um marketplace de especialistas artificiais, acelerando adoção de boas práticas.

Redução de Custos: Orquestração inteligente permite usar modelos apropriados para cada tarefa, otimizando custos operacionais.

Próximos passos

  1. Experimente localmente: Comece com um agente simples usando modelos gratuitos
  2. Explore exemplos: O repositório oficial tem templates práticos
  3. Integre gradualmente: Adicione agentes em processos não-críticos primeiro
  4. Contribua com a comunidade: Compartilhe seus agentes especializados

A revolução dos agentes IA começou. Com cagent, você tem as ferramentas para liderar essa transformação na sua empresa ou projetos pessoais.

Teste o cagent hoje e compartilhe sua experiência nos comentários. Qual seria seu primeiro caso de uso?

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