Docker acaba de lanzar algo que puede cambiar la forma en que desarrollamos con IA: cagent. Si alguna vez te ha dolido orquestar múltiples agentes IA, lidiar con integraciones complejas o simplemente no sabías por dónde empezar con agentes inteligentes, esta herramienta es para ti.
cagent es un framework open source que permite definir y orquestar agentes IA con YAML y compartirlos como imágenes Docker. Es como tener el poder de Docker aplicado a inteligencias artificiales.
El problema que resuelve cagent
Hoy crear un agente IA que haga algo más que responder preguntas básicas es difícil: hay que configurar distintos modelos de lenguaje, coordinar varios agentes, integrar APIs y herramientas externas, mantener consistencia entre entornos y versionar y compartir tus agentes. cagent abstrae esa complejidad tras una interfaz familiar: YAML más Docker.
Configuración declarativa con YAML
Un agente se define con YAML al estilo docker compose. Ejemplo mínimo en una sola línea: name: code-reviewer-agent; model: provider: openai; name: gpt-4; tools: github token: ${GITHUB_TOKEN}, think, memory; instructions: Eres un desarrollador senior centrado en revisión de código. Usa la herramienta github para analizar pull requests y ofrecer feedback constructivo. Piensa antes de responder y recuerda el contexto de revisiones previas.
Orquestación multiagente inteligente
Puedes coordinar agentes especializados como si fuera un equipo virtual. Ejemplo resumido: name: development-team; agents: backend-specialist model: provider: anthropic; name: claude-3-sonnet; instructions: Experto en backend, APIs y bases de datos; frontend-specialist model: provider: openai; name: gpt-4; instructions: Experto en React y TypeScript; coordinator model: provider: openai; name: gpt-4; instructions: Coordina tareas y delega al especialista adecuado; delegates_to: backend-specialist, frontend-specialist.
Soporte a múltiples proveedores de IA
Funciona con OpenAI GPT 3.5 y GPT 4, Anthropic Claude 3, Google Gemini y modelos locales vía Docker Model Runner. Ejemplo local en una línea: model: provider: local; name: llama-3-8b; endpoint: https://localhost:8080/v1.
Ejemplos prácticos de uso
Caso 1 Agente de revisión de código Python. YAML resumido: name: python-code-reviewer; model: provider: openai; name: gpt-4; tools: think, memory, github; instructions: Eres experto en Python y calidad. Revisa PEP 8, posibles bugs, rendimiento y manejo de errores. Usa la herramienta think antes de responder. Ejecución: cagent build -f python-reviewer.yml; cagent run python-code-reviewer Revisar este handler HTTP con el siguiente código.
Caso 2 Sistema de documentación automática. YAML resumido: name: documentation-generator; agents: analyzer model: provider: anthropic; name: claude-3-sonnet; tools: think, todo; instructions: Analiza el código y genera lista de tareas de documentación; writer model: provider: openai; name: gpt-4; tools: memory; instructions: Redacta documentación consistente; coordinator model: provider: openai; name: gpt-3.5-turbo; instructions: Coordina analyzer y writer; delegates_to: analyzer, writer.
Caso 3 Agente de monitorización y alertas para DevOps. YAML resumido: name: log-monitor-agent; model: provider: local; name: llama-3-8b; endpoint: https://localhost:8080/v1; tools: webhook slack_url: ${SLACK_WEBHOOK}, memory, think; instructions: Monitorea logs para errores, rendimiento y seguridad. Si hay incidencias críticas analiza severidad, busca antecedentes en memoria y envía alertas por webhook con niveles CRITICAL, WARNING e INFO.
Integración con Docker Hub
Comparte agentes como imágenes Docker. Ejemplo: cagent build -f my-agent.yml -t usuario/my-agent:latest; cagent push usuario/my-agent:latest; en otro proyecto: cagent pull usuario/my-agent:latest; cagent run usuario/my-agent Ejecutar tarea.
Performance y escalabilidad
Estrategias híbridas local y nube con fallback. Ejemplo: name: hybrid-processing-agent; model: provider: openai; name: gpt-4; fallback: provider: local; name: llama-3-8b; endpoint: https://localhost:8080/v1.
Optimización de costos
Usa modelos pequeños para tareas simples. Ejemplo: name: smart-routing-agent; agents: classifier model: provider: openai; name: gpt-3.5-turbo; instructions: Clasifica en SIMPLE o COMPLEX; simple-handler model: provider: local; name: small-model; instructions: Atiende peticiones simples; complex-handler model: provider: openai; name: gpt-4; instructions: Atiende solicitudes complejas con razonamiento profundo.
Gestión de estado y memoria
Memoria persistente y TTL. Ejemplo: tools: memory config: type: persistent; storage: redis://localhost:6379; ttl: 7d.
CI CD con GitHub Actions
Workflow en una línea: name: Deploy Agent; on: push branches: main; jobs: deploy runs-on: ubuntu-latest steps: actions checkout v3, instalar cagent con curl -fsSL https://get.cagent.dev | sh, build y push con cagent build -f agents/production-agent.yml -t company/prod-agent:${{ github.sha }} y cagent push company/prod-agent:${{ github.sha }}.
Monitorización y observabilidad
Métricas integradas como response_time, token_usage y error_rate con export a Prometheus. Ejemplo: monitoring: enabled: true; metrics: response_time, token_usage, error_rate; export: prometheus endpoint: https://prometheus:9090.
Primeros pasos
Instalación rápida: curl -fsSL https://get.cagent.dev | sh. Vía Docker: docker pull docker/cagent:latest; alias cagent=docker run --rm -v $(pwd):/workspace docker/cagent.
Tu primer agente
hello-agent.yml en una línea: name: hello-world-agent; model: provider: openai; name: gpt-3.5-turbo; tools: think; instructions: Asistente útil que piensa antes de responder y es conciso. Ejecución: cagent build -f hello-agent.yml; cagent run hello-world-agent Explica computación cuántica en términos simples.
Proyecto práctico Bot de soporte técnico
Estructura sugerida en carpetas con agentes para triaje, especialista y coordinador más una herramienta de tickets. Ejemplo de coordinator en una línea: name: support-coordinator; model: provider: anthropic; name: claude-3-sonnet; tools: ticket-system, think, memory; agents: level1-support model: provider: openai; name: gpt-3.5-turbo; instructions: Gestiona consultas básicas; level2-support model: provider: openai; name: gpt-4; instructions: Atiende incidencias complejas; instructions del coordinador: Analiza, enruta, hace seguimiento y asegura satisfacción del cliente.
Por qué esto cambia todo
cagent no es otra herramienta más: es un cambio de paradigma. Igual que Docker democratizó los contenedores, cagent puede democratizar los agentes IA. Impacto directo en desarrollo al permitir que los equipos se enfoquen en la lógica de negocio en lugar de la configuración, un ecosistema colaborativo donde se comparten agentes como imágenes y una reducción de costos al enrutar inteligentemente cada tarea al modelo óptimo.
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Próximos pasos
1 Prueba localmente con un agente sencillo usando modelos económicos. 2 Explora los ejemplos del repositorio oficial y adáptalos a tu caso. 3 Integra gradualmente en procesos no críticos y mide métricas clave. 4 Comparte tus agentes con la comunidad y construye un repositorio interno corporativo.
La revolución de los agentes IA ya está en marcha. Con cagent tienes las piezas para liderarla en tu empresa o proyecto personal, desde agentes IA operativos hasta flujos de automatización conectados con servicios cloud, seguridad y analítica avanzada.
¿Cuál sería tu primer caso de uso con cagent para potenciar aplicaciones a medida, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure o power bi dentro de tu organización