compose-for-agents

用 Docker Compose 一键编排多智能体，快速跑通开源 LLM 应用

compose-for-agents 是一个基于 Docker Compose 编排 AI 代理的开源项目，旨在简化多智能体系统的构建与运行。它提供了一系列开箱即用的示例，帮助开发者快速组合开源大语言模型（LLM）、工具和代理运行时，解决 AI 应用部署复杂、环境配置繁琐的问题。核心能力包括：通过声明式 YAML 文件定义代理服务、模型与工具链；支持多种主流开源模型（如 Llama、Mistral）和代理框架（如 LangChain、AutoGen）；提供一键启动的完整环境，便于本地开发与测试。项目采用 TypeScript 编写，强调可移植性和可复制性，适合希望快速原型验证或生产部署的团队。

开源 free 开源模型

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GitHub 星标 ★ 1042

维护状态较活跃

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类开源模型

开发团队docker

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/docker/compose-for-agents

定价模式free

价格说明开源项目，基于Apache-2.0许可证，可自由使用和部署，无收费计划。

访问状态

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言TypeScript

技术栈/模型agentic-workflows,ai-agents,docker,docker-compose,examples,large-language-models,llama-cpp,openai-gym,self-hosted

GitHub 星标★ 1042

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2025-05-09 00:00:00

最近更新2026-09-22 00:00:00

维护状态较活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数7

使用教程

难度：进阶约 10 分钟部署方式：Docker 6 步

环境要求

Docker Desktop 4.43.0+ 或 Docker Engine
带 GPU 的笔记本/工作站；无 GPU 可使用 Docker Offload
Linux 上使用 Docker Engine 时需安装 Docker Compose 2.38.1 或更高版本
Windows 的 Docker Desktop / Linux 的 Docker Engine 需满足 Docker Model Runner 要求（启用 G

安装与启动步骤

1克隆仓库

从 GitHub 拉取 compose-for-agents 源码到本地，后续所有 demo 都在该仓库目录内操作。
```
git clone https://github.com/docker/compose-for-agents.git
```
2进入 demo 目录

每个 demo 自包含，先切换到你要运行的 demo 项目根目录再执行后续命令。
```
cd compose-for-agents
```
3准备 MCP 密钥文件

如果 demo 目录下存在 mcp.env.example，就复制为 .mcp.env；不存在说明该 demo 不需要密钥，可跳过。
```
cp mcp.env.example .mcp.env
```
4填写 MCP 令牌

编辑 .mcp.env，按示例填入所需的 MCP tokens 并保存。
5构建并启动

在 demo 根目录执行，Docker Compose 会构建镜像并启动全部代理、模型与工具服务。
```
docker compose up --build
```
6改用 OpenAI 模型

不想本地跑模型的场景：先写入密钥文件，再用叠加的 OpenAI 配置文件启动。
```
echo 'sk-xxxxxxxx' > secret.openai-api-key
docker compose -f compose.yaml -f compose.openai.yaml up
```

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`.mcp.env`	是	存放 demo 所需的 MCP tokens，由 mcp.env.example 复制而来	`cp mcp.env.example .mcp.env`
`secret.openai-api-key`	否	存放 OpenAI API Key，用于替代本地 Docker Model Runner 模型	`sk-xxxxxxxx`

如何确认成功

docker compose up --build 后容器全部构建并正常运行，未报错退出，demo 服务即可访问。

常见问题

Q：没有 GPU 能跑吗？

A：可以。README 建议无 GPU 时改用 Docker Offload 来运行开源模型。

Q：Linux 上 compose 命令报版本错误？

A：需确认已安装 Docker Compose 2.38.1 或更高版本，并满足 Docker Model Runner 要求、启用 GPU 支持。

Q：demo 需要密钥吗？

A：看 demo 目录下是否存在 mcp.env.example：存在就复制为 .mcp.env 并填 MCP tokens，不存在则无需任何密钥。

Q：如何用 OpenAI 模型而非本地模型？

A：创建 secret.openai-api-key 文件写入 API Key，然后执行 docker compose -f compose.yaml -f compose.openai.yaml up。

注意事项

每个 demo 都是自包含的，可本地运行，也可使用云端 context 运行。
所有 demo 的启动方式统一为三步：切目录、准备 .mcp.env（如有）、执行 docker compose up --build。
使用 OpenAI 配置时传入两个 compose 文件，务必保持 -f compose.yaml -f compose.openai.yaml 的顺序。

核心亮点

提供大量可直接运行的示例，覆盖常见代理场景，降低上手门槛
基于 Docker Compose 标准化部署，环境一致性强，易于迁移和扩展
支持多种开源模型和代理运行时，灵活组合，避免供应商锁定

不足之处

文档/社区待观察
依赖 Docker 环境，对资源占用较高，不适合轻量级场景

适用场景

本地快速搭建多智能体原型验证
团队内标准化 AI 代理开发环境
教学演示开源 LLM 协作流程

替代项目

Dify、LangFlow、Flowise

项目介绍

compose-for-agents 是开发框架领域的开源项目，由 docker 开发，2025 年首次发布。

在全站 13,014 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（1,042）位列前 30%，在开发框架分类中处于中上游。

近 42 天，它的 GitHub 星标从 1,020 增加到 1,042，净增 22。

项目保持着较活跃的维护节奏，最近一次代码更新于 2026-09-22。基于Apache-2.0许可证，可自由使用和部署，无收费计划。

它主要面向的使用场景是：本地快速搭建多智能体原型验证。同类可对比的替代方案包括 Dify、LangFlow、Flowise。

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