El panorama de la IA está pasando rápidamente de los simples chatbots a los agentes de IA que pueden planificar, razonar y ejecutar tareas de forma autónoma. A la vanguardia se encuentra Docker cagent – Un entorno de ejecución multiagente potente y fácil de usar que democratiza el desarrollo de agentes de IA para desarrolladores de todo el mundo.
A diferencia de los chatbots de IA tradicionales que proporcionan respuestas sencillas basadas en texto, los sistemas de IA agenciales creados con cagent Puede desglosar cuestiones complejas en tareas manejables, delegar el trabajo a agentes de IA especializados y aprovechar herramientas externas y API a través del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP).
En esta publicación, veremos cómo configurar un agente de IA que comprenda las consultas en lenguaje natural, interactúe con una instancia de Couchbase para leer/escribir datos y cómo aprovechar el Servidor Couchbase MCP y cómo puede enviar fácilmente este agente a producción utilizando cagent.
¿Qué es cagent?
cagent es un entorno de ejecución multiagente personalizable y de código abierto creado por Docker que facilita la coordinación de agentes de IA con herramientas y capacidades especializadas para gestionar las interacciones entre ellos.
Características principales de cagent
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- Configuración YAML: defina todo su ecosistema de agentes utilizando archivos YAML sencillos y declarativos, sin necesidad de código complejo.
- Capacidades de razonamiento integradas: herramientas como “think”, “todo” y “memory” permiten resolver problemas complejos y conservar el contexto entre sesiones.
- Compatibilidad con múltiples proveedores de IA: Compatibilidad con múltiples proveedores de IA, como OpenAI, Anthropic, Google Gemini y Docker Model Runner.
- Amplio soporte para ecosistemas: los agentes pueden acceder a herramientas externas, API y servicios a través del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP).
Para aprender cómo funciona cagent, puede consultar el documentos oficialesEl léame y el uso archivo. El concepto es muy fácil de entender y la estructura YAML define todo lo que se limita a los elementos necesarios.
Creación de un agente de IA MCP de Couchbase con cagent
Instalación de cagent
Primero descargue cagent desde la página de versiones del proyecto. Repositorio GitHub.
Una vez que haya descargado el binario adecuado para su plataforma, es posible que deba otorgarle permisos de ejecución. En macOS y Linux, esto se hace con el siguiente comando:
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# linux amd64 build example chmod +x /path/to/downloads/cagent-linux-amd64 |
A continuación, puede cambiar el nombre del binario a cagent y configurar su SENDERO para poder encontrarlo.
Según los modelos que configure para que utilicen sus agentes, deberá establecer la clave API del proveedor correspondiente. Todas estas claves son opcionales, pero es probable que necesite al menos una de ellas:
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# For OpenAI models export OPENAI_API_KEY=your_api_key_here |
Crear un nuevo agente
Usando el comando: cagent new
Puede generar rápidamente agentes o equipos de múltiples agentes utilizando un solo comando, con la orden: cagent nuevo.
En este ejemplo, crearemos un agente sencillo que comprenda consultas en lenguaje natural, interactúe con una instancia de Couchbase para recuperar o manipular datos y proporcione respuestas significativas utilizando el servidor Couchbase MCP. Para el servidor Couchbase MCP utilizaremos el Catálogo MCP de Docker.
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cagent new --model openai/gpt-4.1 --max-tokens 32000 |
Añadiremos una indicación para que nuestro agente aproveche el servidor MCP de Couchbase:
Esto genera código YAML y se guarda en agente_couchbase.yaml. Este único agente (raíz) servirá como punto de entrada y aprovechará las herramientas del servidor Couchbase para todas las tareas y consultas relacionadas con la base de datos.
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version: "2" agents: root: model: openai description: Agent for answering questions, executing queries, and exploring data in your Couchbase database using the Docker MCP Couchbase server as a tool. instruction: | You are an expert Couchbase database assistant. Your job is to answer user questions related to the Couchbase database, execute N1QL queries, summarize data, help with troubleshooting, or provide documentation-style answers as requested. Use the Couchbase MCP server to run queries and fetch schema/data for better answers. If a user asks for query samples, data exploration, or troubleshooting, make sure to clarify the specific request if not clear, then use the tools as needed, and present results clearly and understandably. toolsets: - type: mcp ref: docker:couchbase add_date: true add_environment_info: false models: openai: provider: openai model: gpt-5-mini max_tokens: 64000 |
Explicación
versión: “2”
Esto especifica el versión del esquema de configuración para cagent. La versión 2 es la especificación estable actual.
agentes
Este bloque define los agentes disponibles actualmente. En este ejemplo solo definimos uno.
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- raíz – Cada configuración de cagent necesita un agente de nivel superior. Normalmente es el agente principal el que coordina las tareas, y aquí se configura como un asistente de base de datos Couchbase.
Propiedades clave del agente:
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- modelo: openai
El nombre del modelo definido más adelante en el bloque de modelos. Los agentes deben hacer referencia a un proveedor de modelos. - descripción
Una explicación comprensible sobre lo que hace este agente. - instrucción
Instrucciones detalladas del sistema que definen cómo debe comportarse el agente. Piensa en ello como la “indicación de función”.”
En este caso, se le indica al agente que:-
- Ejecutar Couchbase Consultas SQL
- Resumir o solucionar problemas con los resultados
- Proporcione explicaciones al estilo de la documentación
- Utilice el servidor Couchbase MCP como backend.
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- modelo: openai
juegos de herramientas
Aquí es donde cagent conecta al agente con herramientas externas a través de la Protocolo de Contexto Modelo (MCP).
Aquí utilizamos:
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- tipo: mcp
- ref: docker:couchbase
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- Indica a cagent que utilice el Imagen del servidor Couchbase de Docker MCP (mcp/couchbase) como herramienta. Esto permite al agente ejecutar consultas reales a la base de datos de forma segura dentro de un contenedor.
- agregar_información_del_entorno: falso
Evita que el agente añada automáticamente detalles sobre el entorno de ejecución (como el sistema operativo, el directorio de trabajo o el estado de Git). Aquí está desactivado, ya que la exploración de la base de datos no necesita el contexto del entorno local.
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modelos
El bloque de modelos define qué modelos de lenguaje pueden utilizar los agentes.
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- openai – El identificador del modelo, al que hace referencia el campo «model» del agente.
- proveedor: openai – Especifica OpenAI como proveedor de LLM.
- modelo: gpt-5-mini – El modelo real que se va a utilizar.
- max_tokens: 64000 – Configura la longitud máxima de salida, útil cuando se trabaja con resultados de consultas largas.
Ejecutar el agente
Ahora puede ejecutar el agente utilizando el comando ejecución de cagent mando:
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cagent run couchbase_agent.yaml |
Esto abre el shell del agente, donde puede interactuar con el agente:
En este ejemplo estamos utilizando el servidor Couchbase MCP, así que supongamos que hacemos una pregunta: “Cuéntame más sobre la base de datos.".
El agente utilizará las herramientas del servidor Couchbase MCP proporcionadas y, a continuación, seleccionará la herramienta adecuada para la entrada proporcionada por el usuario y la ejecutará.
Implementación del agente
cagent incluye capacidades integradas para compartir y publicar sus agentes como artefactos OCI a través de Docker Hub:
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# Push your agent to Docker Hub cagent push ./my_agent.yaml namespace/agent-name # Pull and run someone else's agent cagent pull creek/pirate cagent run creek/pirate |
Por ejemplo, enviaremos el agente de IA de Couchbase a Docker Hub:
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cagent push couchbase_agent.yaml shivaylamba/couchbase-cagent |
También puede encontrar el ejemplo del agente MCP de Couchbase en el repositorio cagent en GitHub.
Un futuro impulsado por los agentes
Docker cagent supone un cambio fundamental en nuestra forma de pensar y crear aplicaciones de IA. Al simplificar el desarrollo de agentes de IA al nivel de escribir un archivo YAML, cagent hace que la creación de aplicaciones de IA resulte intuitiva.
Al utilizar la escalabilidad y la seguridad de Couchbase junto con la capacidad de cagent para crear agentes de IA listos para la producción, se pueden construir sistemas inteligentes escalables.
Ya sea que estés creando un chatbot, analizando datos o ejecutando flujos de trabajo impulsados por IA, esta configuración garantiza que todo lo que construyas sea eficiente, escalable y esté totalmente bajo tu control.
La única pregunta es: ¿qué va a construir?
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