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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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