GPT-5, Claude Sonnet, Gemini. मॉडल लगातार आगे बढ़ रहे हैं, लेकिन जटिल काम किसी एक मॉडल से हल नहीं होते। जानकारी जुटाने वाला researcher, सामग्री को संक्षेपित करने वाला writer, और पूरे काम का समन्वय करने वाला planner—ऐसे अलग-अलग भूमिकाओं वाले agents जब साथ काम करते हैं, तभी असली काम होता है। समस्या यह है कि ऐसे मल्टी-एजेंट सिस्टम बनाना अब तक बहुत जटिल था। Docker ने open source के रूप में जारी किया हुआ cagent इस समस्या को सिर्फ एक YAML फ़ाइल से हल करता है.

मुख्य बिंदु:

  • YAML से agent team की परिभाषा: जटिल कोड के बिना हर agent की भूमिका, उपयोग किया जाने वाला मॉडल, tools, और sub-agents तक declarative तरीके से सेट करें। 5 मिनट में 3 agents वाली team तैयार
  • Docker Hub से agents साझा करें: containers की तरह agents को package करें और version manage करें। cagent push से अपलोड करें और cagent run से चलाएँ, ताकि टीम के सभी सदस्य एक ही configuration इस्तेमाल करें
  • MCP से tool integration और कई AI providers का समर्थन: DuckDuckGo search से लेकर GitHub और filesystem तक, MCP protocol के जरिए तुरंत कनेक्ट करें। OpenAI, Anthropic, Gemini और local models को अपनी ज़रूरत के अनुसार मिलाकर इस्तेमाल किया जा सकता है

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