Agent 编排的 Compose 方案（Compose for Agents Demos）

前置要求

• 已安装 Docker Desktop 4.43.0+ 或 Docker Engine。
• 一台配备 GPU 的笔记本或工作站（例如 MacBook），用于在本地运行开源模型。如果您没有 GPU，也可以选择使用 Docker Offload。
• 如果您在 Linux 上使用 Docker Engine 或在 Windows 上使用 Docker Desktop，请确保满足 Docker Model Runner requirements（特别是启用了 GPU 支持）并安装了必要的驱动程序。
• 如果您在 Linux 上使用 Docker Engine，请确保已安装 Docker Compose 2.38.1 或更高版本。

演示示例

每个演示项目都是独立的，既可以在本地运行，也可以在云端上下文中运行。它们的配置只需两步：

1. 进入演示项目的根目录
2. 从 mcp.env.example 文件创建一个 .mcp.env 文件（如果存在的话；如果不存在，说明该演示不需要任何密钥），并填入所需的 MCP token
3. 运行 docker compose up --build

使用 OpenAI 模型

这些演示支持使用 OpenAI 模型，而不是通过 Docker Model Runner 在本地运行模型。如需使用 OpenAI：

1. 创建一个名为 secret.openai-api-key 的文件，并填入您的 OpenAI API 密钥：

   sk-...
   

2. 使用 OpenAI 配置启动项目：

   docker compose -f compose.yaml -f compose.openai.yaml up
   

Agent 演示分类

演示项目	Agent 系统	模型	MCPs	项目目录	Compose 文件
A2A 多 Agent 事实核查	多 Agent	OpenAI	duckduckgo	./a2a	compose.yaml
Agno GitHub Issue 总结 Agent	多 Agent	qwen3(本地)	github-official	./agno	compose.yaml
Vercel AI-SDK MCP 与模型混合聊天界面	单 Agent	llama3.2(本地), qwen3(本地)	wikipedia-mcp, brave, resend(email)	./vercel	compose.yaml
CrewAI 营销策略 Agent	多 Agent	qwen3(本地)	duckduckgo	./crew-ai	compose.yaml
ADK 多 Agent 事实核查	多 Agent	gemma3-qat(本地)	duckduckgo	./adk	compose.yaml
ADK & Cerebras Golang 专家	多 Agent	unsloth/qwen3-gguf:4B-UD-Q4_K_XL & ai/qwen2.5:latest (DMR 本地), llama-4-scout-17b-16e-instruct (Cerebras 远程)		./adk-cerebras	compose.yml
LangGraph SQL Agent	单 Agent	qwen3(本地)	postgres	./langgraph	compose.yaml
Embabel 旅行规划 Agent	多 Agent	qwen3, Claude3.7, llama3.2, jimclark106/all-minilm:23M-F16	brave, github-official, wikipedia-mcp, weather, google-maps, airbnb	./embabel	compose.yaml 和 compose.dmr.yaml
Spring AI Brave 搜索	单 Agent	无	duckduckgo	./spring-ai	compose.yaml
ADK 袜子店 Agent	多 Agent	qwen3	MongoDb, Brave, Curl	./adk-sock-shop	compose.yaml
Langchaingo DuckDuckGo 搜索	单 Agent	gemma3	duckduckgo	./langchaingo	compose.yaml
MinionS 高性价比本地-远程协作	本地-远程协议	qwen3(本地), gpt-4o(远程)		./minions	docker-compose.minions.yml

许可证

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