Docker 공식 팀에서 AI 에이전트를 만들 수 있는 도구를 출시했는데, 아이디어가 docker-compose를 작성하는 것과 비슷합니다. YAML 파일 하나에 어떤 모델을 사용할지, 무슨 일을 할지, 어떤 도구를 쓸 수 있는지 명확하게 적어두면, docker agent run 명령어로 바로 실행할 수 있습니다.
이 프로젝트의 이름은 docker-agent이며 Docker 엔지니어링 팀에서 관리하고 있고, Apache-2.0 라이선스를 따릅니다. GitHub에서는 4100여 개의 스타를 받았는데, 순위권에 있는 몇만 개 이상의 스타를 받은 프로젝트와 비교하면 많지는 않지만, 업데이트가 매우 활발하여 지난 10월 7일에 v1.149.0 버전을 출시했습니다. Docker Desktop 4.63 이상을 설치했다면 이 플러그인이 기본으로 포함되어 있어 docker agent만 입력하면 바로 사용할 수 있습니다.
제가 생각하기에 가장 흥미로운 점은 에이전트를 이미지처럼 취급한다는 것입니다. 잘 만들어진 에이전트는 임의의 OCI 이미지 레지스트리에 푸시할 수 있으며, 다른 사람이 'docker agent run [레지스트리명]:[태그]'라는 한마디로 다운로드하여 실행할 수 있습니다. 이는 컨테이너 이미지를 공유하는 것과 같습니다.
기타 기능으로는 주 에이전트가 여러 개의 서브 에이전트로 분업하는 구조, 도구가 임의의 MCP 서버에 연결 가능하며, OpenAI, Anthropic, Gemini, DeepSeek 등 다양한 모델을 지원합니다. API 비용 지출을 원치 않는 경우 Docker Model Runner를 사용하여 로컬 모델로 실행할 수도 있습니다. 완성된 에이전트는 docker agent serve mcp를 사용해 MCP 도구로 변환하여 Claude Code와 같은 소프트웨어에서 호출할 수 있습니다.
주의할 점은, 기본적으로 원격 측정(telemetry) 기능이 활성화되어 있다는 것입니다. 공식 문서에 따르면 명령어 매개변수에 사용자 프롬프트나 파일 경로가 포함될 수 있으니, 이 부분이 신경 쓰인다면 먼저 export TELEMETRY_ENABLED=false를 실행한 후 사용하는 것이 좋습니다.
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