docker/docker-agent: AI Agent Builder and Runtime by Docker Engineering
TL;DR
Docker Agent là plugin cho Docker CLI, cho phép tạo AI agents bằng file YAML đơn giản. Agent có thể làm việc theo nhóm, tự gọi tools, và dùng được nhiều model AI khác nhau.
Nói đơn giản: Bạn viết vài dòng YAML, Docker Agent sẽ chạy AI agent giúp bạn — không cần code.
Bài này dành cho ai?
1. Người muốn AI làm việc thay mình
Vấn đề: Muốn tự động hóa nhưng không biết code hoặc không muốn setup phức tạp Khi nào cần: Cần AI agent đơn giản, không cần host server riêng Được gì: Chạy agent chỉ với 1 câu lệnh, file YAML để quản lý
2. Người muốn build sản phẩm
Vấn đề: Cần tích hợp AI agents vào sản phẩm nhưng không muốn viết từ đầu Khi nào cần: Cần multi-agent system với tools tùy chỉnh Được gì: Sẵn có orchestration, MCP integration, và RAG built-in
3. Dev muốn thử nghiệm nhanh
Vấn đề: Muốn test AI agent nhưng ngại setup môi trường Khi nào cần: Cần prototype nhanh, share được cho team Được gì: Cài đặt qua Docker, chạy được ngay, share qua OCI registry
Các điểm chính
1. Tạo AI agent chỉ bằng YAML
Khai báo model, mô tả agent, và gắn tools trong file YAML. Không cần viết code.
→ Làm gì: Thử chạy docker agent run trước, xem cách nó hoạt động
2. Multi-agent — nhiều agent làm việc cùng nhau Một root agent có thể delegate task cho các agent con chuyên về từng việc. → Làm gì: Khi cần xử lý task phức tạp, chia nhỏ thành nhiều agent trong file YAML
3. Gắn được mọi tool qua MCP MCP (Model Context Protocol) cho phép agent gọi bất kỳ tool nào — local, remote, hoặc chạy trong Docker. → Làm gì: Tìm các MCP servers phù hợp với workflow mình cần, gắn vào YAML
4. Dùng được nhiều model AI OpenAI, Anthropic, Gemini, AWS Bedrock, Mistral, xAI, hoặc chạy local với Docker Model Runner. → Làm gì: Thử switch qua model khác để so sánh chi phí và chất lượng
5. Có sẵn RAG và reasoning tools Built-in think, todo, memory tools và retrieval với BM25, embeddings, hybrid search. → Làm gì: Dùng cho các task cần agent nhớ thông tin qua nhiều lần chạy
6. Push agent lên registry để share Đẩy agent lên bất kỳ OCI registry nào, người khác pull về chạy được ngay. → Làm gì: Sau khi tạo agent ưng ý, push lên registry để team dùng chung
Quick Start
-
Cài đặt: Nếu có Docker Desktop 4.63+, chạy
docker agentluôn. Hoặc cài qua Homebrew:brew install docker-agent -
Set API key:
export OPENAI_API_KEY=sk-...
Hoặc dùng Docker Model Runner để chạy model local
- Chạy thử:
docker agent run
Agent mặc định sẽ khởi động và hỏi bạn cần giúp gì
- Tạo agent của mình:
docker agent new
Interactive mode sẽ hướng dẫn tạo file YAML
Đọc tiếp trong Sản phẩm & công nghệ
AI viết code ngày càng giỏi, lập trình viên còn tạo ra giá trị ở đâu?
AI có thể giúp viết code nhanh hơn rất nhiều, nhưng làm ra phần mềm và tạo ra một sản phẩm có giá trị kinh tế là hai việc khác nhau. Mình muốn nhìn lại chuỗi giá trị ngành phần mềm
Ghi chép Sản phẩm & công nghệ 26/10/2026Vì sao app AI làm ra vẫn sai ngay cả khi mọi bài test đều đạt?
Một lỗi phổ biến khi làm sản phẩm với AI coding agent: chúng ta nhầm lẫn giữa việc code chạy được và việc phần mềm chạy đúng với cách kiếm tiền của mình.
Ghi chép Sản phẩm & công nghệ 24/10/2026Tương lai của việc học là cá nhân hóa, không phải định sẵn
AI agent đang mở ra khả năng để mỗi người học có một hành trình riêng, được xây dựng từ những nguồn tri thức có chất lượng và liên tục điều chỉnh theo mục tiêu, năng lực và sự tiến
Ghi chép Sản phẩm & công nghệ