# docker-agent : créer des agents IA en YAML, sans code > docker-agent, projet open source de Docker, crée et lance des agents IA décrits dans un fichier YAML, seuls ou en équipe, avec la commande docker agent. - Type : projet open source - Famille : Agents IA · Constructeur d'agents IA - Habitat : Terminal · plugin Docker · Go - Niveau : intermédiaire - Langage : Go - Licence : Apache-2.0 - Étoiles GitHub : 4173 (relevé le 8 octobre 2026) - Source : https://github.com/docker/docker-agent - Publié le : 8 octobre 2026 - Page : https://geekus.fr/projets/docker-agent/ docker-agent est un outil open source de Docker qui permet de créer, lancer et partager des agents IA à partir d'un simple fichier de configuration YAML, sans écrire de code applicatif. Il s'utilise comme un plugin de la commande `docker`. Le fichier décrit le modèle, les instructions et les outils de l'agent, et une seule commande suffit à le lancer. ## En bref - Un agent IA se décrit dans un fichier YAML (ou HCL), sans code à écrire - Il se lance avec `docker agent run agent.yaml` - Plusieurs agents peuvent former une équipe et se déléguer des tâches - Compatible avec tout serveur MCP et avec plusieurs fournisseurs de modèles, locaux compris - Les agents se publient sur un registre OCI, comme des images Docker ## Qu'est-ce que docker-agent ? docker-agent est un outil en ligne de commande édité par Docker, l'entreprise derrière Docker Engine, Docker Desktop, Docker Hub et Docker Scout. Sa documentation le résume ainsi : il est aux agents IA ce que `docker run` est aux conteneurs. Un **agent IA** est ici un modèle de langage auquel on donne des instructions, des outils et, éventuellement, des coéquipiers. Le problème visé : beaucoup de frameworks d'agents demandent d'écrire du Python ou du TypeScript pour relier modèles, outils et boucle de dialogue. Avec docker-agent, tout se déclare dans un fichier de configuration. La documentation précise ce que l'outil n'est pas : ni un framework dans lequel on écrit du code, ni un service hébergé, ni un nouveau modèle. ## Comment fonctionne docker-agent Tu décris l'agent en YAML : son modèle, sa description, ses instructions et ses outils. docker-agent prend ensuite en charge la boucle d'orchestration du modèle, l'exécution des outils, la délégation entre agents et l'affichage progressif des réponses. Le runtime fait tourner une boucle entre le modèle, les outils et les sous-agents jusqu'à ce que la tâche soit terminée. Voici l'exemple de configuration que donne le README, avec un outil de recherche web venu du catalogue Docker. ```yaml agents: root: model: openai/gpt-5-mini description: A helpful AI assistant instruction: | You are a knowledgeable assistant that helps users with various tasks. Be helpful, accurate, and concise in your responses. toolsets: ``` ## Ce que docker-agent sait faire Les outils d'un agent viennent de deux sources : des outils intégrés (fichiers, commandes shell, mémoire, récupération de pages web, réflexion) et n'importe quel **serveur MCP**, local, distant ou lancé dans un conteneur. La documentation parle de centaines de serveurs MCP dans le catalogue de Docker. Le README mentionne aussi une recherche documentaire (RAG) à base de BM25, d'embeddings, de recherche hybride et de reclassement. Côté modèles, le README cite OpenAI, Anthropic, Gemini, AWS Bedrock, Mistral, xAI et Docker Model Runner pour les modèles locaux ; la documentation ajoute [Ollama](https://geekus.fr/projets/ollama/). Changer de fournisseur revient à modifier la ligne `model:`. - Équipes d'agents : un coordinateur délègue à des spécialistes - Outils intégrés et serveurs MCP - Recherche dans des documents locaux (RAG) - Mémoire persistante et outils de réflexion - Interface en terminal, ligne de commande, serveur HTTP API, serveur MCP et protocole A2A ## Faire collaborer plusieurs agents IA Un agent peut déclarer des sous-agents. Dans l'exemple de la documentation, un agent racine joue le coordinateur et envoie le travail à un agent `coder` ou à un agent `reviewer`, chacun avec son modèle, ses instructions et ses outils. Ce fonctionnement permet par exemple de séparer l'écriture du code et sa relecture, avec des modèles différents si besoin. ```yaml agents: root: model: openai/gpt-5 model: anthropic/claude-sonnet-4-5 toolsets: - type: filesystem - type: shell model: anthropic/claude-sonnet-4-5 ``` ## Installer et lancer docker-agent Avec Docker Desktop 4.63 ou plus, le plugin est déjà installé : `docker agent` fonctionne directement. Sinon, le README propose Homebrew (`brew install docker-agent`) ou les binaires publiés sur GitHub, à relier à `~/.docker/cli-plugins/docker-agent` pour utiliser `docker agent`. Il faut aussi au moins une clé d'API, ou Docker Model Runner pour un modèle local. Les commandes de démarrage du README sont ci-dessous. Un agent publié sur un registre OCI se lance comme une image, ce qui permet de partager un agent sans dépôt ni mode d'emploi à part. ```bash export OPENAI_API_KEY=sk-... # or ANTHROPIC_API_KEY, GOOGLE_API_KEY, etc. docker agent run docker agent run myorg/agent:tag docker agent new docker agent run agent.yaml ``` ## Pour quels usages ? La documentation cite quatre familles d'usages : agents de programmation (lecture et modification de code, exécution de tests), exploitation et SRE (analyse d'incidents, recherche dans les journaux, `kubectl`, Dockerfiles), données et recherche (mémoire, RAG, sortie structurée) et workflows sur mesure. Pour les automatisations, l'option `--exec` lance l'agent sans interface, et `docker agent serve api agent.yaml --listen :8080` l'expose comme serveur HTTP. Le public visé est celui des développeurs qui veulent des agents dans leur flux de travail sans code de liaison. ```bash docker agent run --exec agent.yaml "Create a Dockerfile for a Node.js app" docker agent serve api agent.yaml --listen :8080 ``` ## Où en est le projet et ce qu'il faut savoir Selon les chiffres relevés sur GitHub le 8 octobre 2026, le dépôt, créé le 1er septembre 2025, compte 4 115 étoiles, 491 forks et 113 contributeurs, avec 44 tickets et demandes de fusion ouverts. La dernière version, v1.149.0, date du 7 octobre 2026 : elle permet notamment de charger des compétences (`skills`) depuis des dépôts GitHub publics. La v1.147.0 avait ajouté une commande `docker agent debug tool` pour appeler un outil hors de toute boucle de modèle. Le code est en Go, sous licence Apache-2.0. Le README indique que des données d'usage anonymes sont collectées, avec un lien vers la page de télémétrie. La documentation en ligne suit la branche principale et peut décrire des fonctions pas encore publiées. Le projet ne donne pas, dans ces textes, de configuration matérielle minimale. ## Quelques repères - **MCP** : Le Model Context Protocol est un standard ouvert qui permet à une application d'IA d'utiliser des outils proposés par des serveurs externes. Un même serveur peut ainsi servir plusieurs applications. - **Registre OCI** : Un registre OCI est un service qui stocke et distribue des paquets selon le format standard des images de conteneurs. On y publie un contenu pour le récupérer ensuite d'une simple commande. - **RAG** : Le RAG consiste à chercher des passages pertinents dans des documents, puis à les fournir au modèle de langage avant qu'il réponde. Il peut ainsi s'appuyer sur des textes qu'il n'a pas appris. ## Questions fréquentes ### docker-agent est-il gratuit et open source ? Oui, docker-agent est open source, publié sous licence Apache-2.0. Il faut cependant fournir une clé d'API auprès d'un fournisseur de modèles, ou utiliser Docker Model Runner pour un modèle local. Le projet ne détaille pas de tarif pour les fournisseurs. ### Faut-il savoir programmer pour créer un agent IA avec docker-agent ? Non, le README parle d'agents créés sans code : on les décrit dans un fichier YAML (ou HCL), puis on les lance avec `docker agent run`. La documentation vise toutefois des développeurs à l'aise avec la ligne de commande. ### Comment installer docker-agent ? Avec Docker Desktop 4.63 ou plus, le plugin est déjà présent. Sinon, `brew install docker-agent` ou le téléchargement d'un binaire depuis GitHub Releases, à relier à `~/.docker/cli-plugins/docker-agent`. ### docker-agent permet-il d'utiliser des serveurs MCP ? Oui, docker-agent accepte n'importe quel serveur MCP, local, distant ou lancé dans un conteneur Docker, en plus de ses outils intégrés. Un exemple du README référence `docker:duckduckgo`. ## À retenir docker-agent remplace le code de liaison d'un agent IA par un fichier YAML, lancé avec `docker agent run` et partageable via un registre OCI. Le projet est actif, avec une version publiée le 7 octobre 2026, et reste destiné surtout à des utilisateurs à l'aise avec la ligne de commande. Sources : - [docker](https://github.com/docker/docker-agent) (README) - [docker.github.io](https://docker.github.io/docker-agent/) (documentation officielle) - [docs/index.md](https://github.com/docker/docker-agent/blob/HEAD/docs/index.md) (documentation officielle) - [GitHub](https://github.com/docker/docker-agent/releases) (notes de version) Mots-clés : agents, docker, yaml, mcp, multi-agent --- Fiche publiée par Geekus : https://geekus.fr/projets/docker-agent/