Le multi-agent aussi simple que Docker Compose ! Guide pratique de Docker cagent

GPT-5, Claude Sonnet, Gemini. Les modèles continuent de progresser, mais les tâches complexes ne se résolvent pas avec un seul modèle. Pour qu’un vrai travail soit accompli, il faut que des agents aux rôles distincts collaborent, comme un chercheur qui collecte les informations, un rédacteur qui résume le contenu et un planificateur qui coordonne l’ensemble. Le problème, c’est que jusqu’à présent, créer un tel système multi-agent était beaucoup trop complexe. cagent, publié en open source par Docker, résout ce problème avec un simple fichier YAML.

Points clés :

• Définir une équipe d’agents en YAML : sans code complexe, configurez de manière déclarative le rôle de chaque agent, le modèle utilisé, les outils et même les sous-agents. En 5 minutes, vous pouvez constituer une équipe de 3 agents
• Partager des agents via Docker Hub : empaquetez et versionnez les agents comme des conteneurs. Publiez-les avec cagent push et exécutez-les avec cagent run pour que toute l’équipe utilise la même configuration
• Intégration des outils via MCP et prise en charge de plusieurs fournisseurs d’IA : de la recherche DuckDuckGo à GitHub et au système de fichiers, connexion immédiate via le protocole MCP. Combinaisons libres entre OpenAI, Anthropic, Gemini et des modèles locaux