先週、Docker は、講演者や企業の並外れたラインナップが一堂に会した壮大なヨーロッパデビューである、初の AI Engineer Paris に参加できることに興奮しました。Koyeb チームが主催したこのカンファレンスでは、アプリケーションに単に「AI ダスト」をまき散らすだけの時代は終わったという 1 つのことが明らかになりました。有意義な結果を得るには、厳密なエンジニアリング、複雑なデータパイプライン、分散システムへの重点、AIのコンプライアンスとサプライチェーンセキュリティの理解が必要です。
しかし、自動化と自然言語や非構造化データの効果的な操作に対する業界の欲求はどこにも行きません。AI エージェントがアプリケーション開発の次の避けられない波を表していることは明らかです。
Docker では、これらの新しい AI を活用したアプリケーションの構築、共有、保護が、マイクロサービスのコンテナ化と同じくらいシンプルで移植性があることを保証することに専念しています。これがイベントで共有された中心的なメッセージであり、当社のツールがローカル開発から大規模な安全な展開まで、エージェントのライフサイクル全体をどのように簡素化するかを示しました。
AIエージェントの民主化に関する基調講演
Docker のエンジニアリングおよび製品担当 EVP である Tushar Jain 氏は、Mistral、Google、DeepMind、Hugging Face、Neo4j の講演者を含む、ヨーロッパのトップ AI エンジニアリング思想的リーダーの強力なラインナップに加わりました。
Tusharのセッション 「AIエージェントの民主化:構築、共有、セキュリティ保護がシンプルになる」は、 AIエージェントの開発が少数の専門家に閉じ込められることはできないという重要な課題に焦点を当てました。組織全体で真のイノベーションと生産性を推進するには、 ビルディングエージェントを民主化する必要があります。エージェントには標準化されたパッケージが必要であり、開発者にはMCPサーバーを検出して実行するためのシンプルで安全な方法が必要であると考えています。
Tushar氏は、過去10年間でDockerがコンテナとマイクロサービスにすべての開発者がアクセスできるようにしたことについて語りました。今では、エージェントが同じ軌道をたどっているのがわかります。コンテナがマイクロサービスを標準化したように、エージェントを標準化するには、新しいツールと信頼できるエコシステムが必要です。標準化されたエージェントパッケージを開発し、安全で検出可能なツール用の MCPツールキットとカタログ を構築することで、Dockerはエージェントベースの開発の次の時代の基礎を築いています。
ハンズオン:コラボレーション型マルチエージェントチームの構築
参加者がこれを実際に理解できるように導くために、私たちはこのビジョンに従って、 Dockercagentを使用したインテリジェントなマルチエージェントシステムの構築:ソロAIからコラボレーションチームまでという実践的なワークショップを行いました。そして大ヒットしました!参加者は、cagent チームとつながり、Docker イメージの構築とプッシュと同じくらい簡単にエージェントをパッケージ化して配布する方法を学ぶのに最適な方法を手に入れました。
ワークショップでは、最近オープンソース化された cagent と、エージェント開発の一般的なタスクに cagent を使用する方法に焦点を当てました。
- インテリジェントにコラボレーションしてタスクを委任する専門の AI エージェント チームを調整します。
cagentを使用して、コミュニティによって作成された既存のマルチエージェントシステムを簡単にパッケージ化、共有、および実行する- そしてもちろん、モデル コンテキスト プロトコル (MCP) を通じて外部ツールを統合し、エージェントがデータにアクセスできるようにし、現実世界の変化に影響を与える方法も説明しました。
自分で試してみたい場合は、ワークショップの自分のペースで進められるバージョンをオンラインで入手できます https://cagent-workshop.rumpl.dev/README.html
一日の終わりに、分科会セッションで、現実にインスパイアされた別のメッセージ「 AI ワークフローの構築: ローカル実験からユーザーへのサービスまで」という講演で続きました。AI エージェントの実装にどのようなテクノロジーを選択しても、AI アプリケーションは分散システムです。これらは、モデル、外部ツール、およびプロンプトの組み合わせです。つまり、プロトタイプから本番環境への移行を目指す場合、エージェントを AI アシスタント UI の単純なプロンプトとして開発すべきではありません。代わりに、他の複雑なアーキテクチャと同様に、個々のコンポーネントをコンテナ化し、セキュリティとコンプライアンスを考慮し、最初からデプロイの複雑さを考慮して設計します。
次のステップ: 今すぐエージェントを構築して保護しましょう!
全体として、私たちは AI エンジニア コミュニティと多くの素晴らしい会話を交わし、開発者がこの新しいアプリケーションの波にシンプルさ、移植性、セキュリティを提供するツールを探していることが強調されました。
Docker は、エージェント開発を簡素化し、MCP デプロイを大規模に保護することに取り組んでいます。
詳細情報
- AI Engineer Paris の基調講演を見る
- MCP カタログの探索: コンテナ化されたセキュリティ強化された MCP サーバーを検出する
- Docker Desktop をダウンロードして MCP Toolkit の使用を開始する: MCP サーバーを簡単かつ安全に実行する
- MCP ホラーストーリーシリーズをチェックして、MCPのセキュリティに関する一般的な落とし穴とそれらを回避する方法を確認してください
- cagentリポジトリにアクセスし、いくつかの簡単な手順でエージェントを構築します