Docker 在 GitHub 上的开源仓库 docker-agent，About 栏写的是 “AI Agent Builder and Runtime by Docker Engineering”。README 称，用户无需写代码，用声明式 YAML 就能创建并运行相互协作的 AI agent；它是 docker CLI 插件，可用 docker agent 调用。仓库页面显示约 4.1k star、490 个 fork，Releases 共 262 个，最新为 2026 年 10 月 7 日的 v1.149.0。
README 把 Docker Agent 描述为：用 YAML 定义 agent、给它们工具，让它们协作处理复杂问题。页面上的示例把 root agent 的模型写成 openai/gpt-5-mini，工具集类型为 MCP，引用 docker:duckduckgo，启动命令是 docker agent run agent.yaml。快速开始一节还列出直接运行默认 agent、从 OCI 仓库运行 myorg/agent:tag，以及用 docker agent new 交互生成配置。
README 列出的特性包括：多 agent 架构，由专门的 agent 自动分派任务；内置工具之外可接任意 MCP 服务器（本地、远程或基于 Docker）；不绑定单一模型厂商，支持 OpenAI、Anthropic、Gemini、AWS Bedrock、Mistral、xAI 以及 Docker Model Runner 等；内置 think、todo、memory 工具；RAG 可插拔，支持 BM25、embeddings、混合检索和重排序；可以把 agent 推送到任意 OCI 镜像仓库，再拉取运行。
安装部分，README 称 Docker Desktop 4.63 及以上已预装 docker-agent CLI 插件，直接运行 docker agent 即可；也可用 Homebrew 安装 docker-agent，或从 GitHub Releases 下载二进制，再链到 ~/.docker/cli-plugins/docker-agent。仓库标明许可为 Apache-2.0。Telemetry 一节称，项目会收集匿名使用数据以改进工具，并链到文档中的 Telemetry 说明。
仓库文件列表显示，CHANGELOG.md 在 2026 年 10 月 7 日有一次提交，说明是为 v1.149.0 更新变更日志。来源页面没有给出这一版的具体更新条目。LICENSE 文件对应的 “Add License” 提交日期为 2025 年 7 月 18 日，.devcontainer 目录的 “devcontainer support” 提交日期为 2025 年 9 月 5 日。来源页面未直接给出仓库创建日期。
开发者 k33g 在 2026 年 10 月 4 日的博文中写到，自己前一篇文章已经用 ACP 协议把 Zed 接到 Docker Agent，模型由本机上的 llmman 提供，但 agent 当时直接跑在自己的机器上，并且可以使用 shell。这篇博文改为把 Docker Agent 放进 Docker 的沙箱工具 sbx 里运行，再让 Zed 连上沙箱中的 agent。
博文称，sbx（Docker Sandboxes）基于 microVM，用来隔离运行代码 agent。按文中说明：agent 只能看到与它共享、并以与主机相同路径挂载的工作目录，接触不到文件系统的其余部分（例如 SSH 密钥和其他项目）；出站网络流量经过带网络策略的代理，默认不能随意访问外部；API key、GitHub token 等用 sbx secret set 在主机上声明，由代理注入出站请求，密钥不出现在沙箱内，agent 读不到也不能把它们泄露出去。博文还写到，沙箱有自己的 Docker daemon，可以跑容器而不碰到主机上的容器。
作者在文中解释为何要放进沙箱：代码 agent 会自行决定执行哪些命令。在他的配置里，agent 有 shell 工具集，并由一个较小的本地模型驱动。即便 Zed 会在每条命令前询问确认，一次疏忽，或项目文件里被注入的提示，仍可能让 rm -rf 或向未知服务器发起的 curl 被执行。agent 若直接在主机上运行，还可能通过环境变量和配置文件接触 API key。沙箱把影响范围限制在工作区以及网络策略允许的范围内。
相对上一篇文章，博文称 YAML 里唯一改动是 base_url。沙箱有自己的 localhost，里面的 127.0.0.1 指向沙箱本身，因此作者把地址改成 http://host.docker.internal:17434/v1，以便访问仍跑在主机上、继续占用本机 GPU 的 llmman。示例里的模型名为 mellum，提供方为 llmman。创建沙箱的命令是 sbx create docker-agent . --name docker-agent-acp。博文注明，若请求被代理拦住，需要在主机上执行 sbx policy allow network localhost:17434，并用 sbx policy log 查看被拦截的原因。
接入 Zed 时，作者在 settings.json 的 agent_servers 里新增一条自定义服务器：命令为 sbx，参数包括 exec、-i、沙箱名 docker-agent-acp，以及 docker-agent serve acp 和 YAML 文件路径。博文称 -i 必不可少，因为 ACP 经 stdin/stdout 通信，标准输入必须保持打开；工作目录按相同路径挂载，所以 YAML 路径与主机上一致。文末总结说，Zed 用 sbx exec -i 在沙箱里启动 agent，并通过 ACP（基于 stdio 的 JSON-RPC）与之对话；配置侧只改了 llmman 端点的一行 YAML，并在 Zed 设置里增加一条记录。
