Một công cụ mã nguồn mở mới có tên Container-Use đã được phát hành để giải quyết thách thức ngày càng tăng trong phát triển phần mềm có sự hỗ trợ của AI: quản lý nhiều coding agent hoạt động đồng thời mà không xung đột. Công cụ này được công bố trực tiếp tại AI Engineer World Fair, cung cấp cho các nhà phát triển cách thức vượt qua việc giám sát từng agent một để cho phép nhiều agent hoạt động độc lập và an toàn.
Cô lập thông qua Container và tích hợp Git
Container-Use tạo ra các môi trường container riêng biệt cho mỗi coding agent, kết hợp Docker container với Git worktree để cung cấp cả sự cô lập về file và thực thi. Mỗi agent hoạt động trong container riêng của mình trong một Git branch chuyên dụng, ngăn chặn xung đột khi nhiều agent làm việc trên cùng một dự án. Cách tiếp cận hai lớp này đảm bảo rằng trong khi các agent có thể chỉnh sửa file độc lập thông qua Git worktree, môi trường thực thi của chúng vẫn hoàn toàn tách biệt thông qua containerization.
Cộng đồng đã thể hiện sự quan tâm đặc biệt đến cách tiếp cận cô lập này, với một số nhà phát triển đã sử dụng các phương pháp thủ công đơn giản hơn bao gồm nhiều Git clone và Docker Compose. Công cụ mới này nhằm mục đích làm cho quy trình làm việc này mượt mà hơn và dễ tiếp cận hơn, đặc biệt là đối với các thành viên junior trong nhóm có thể gặp khó khăn với các thiết lập multi-agent phức tạp.
Tính năng chính:
- Môi trường cô lập: Mỗi agent nhận được một container mới trong nhánh Git riêng của nó
- Khả năng hiển thị theo thời gian thực: Lịch sử lệnh đầy đủ và nhật ký các hoạt động của agent
- Can thiệp trực tiếp: Truy cập vào terminal của bất kỳ agent nào để kiểm soát
- Kiểm soát môi trường: Quy trình làm việc Git tiêu chuẩn với việc phân tách agent dựa trên nhánh
- Tương thích toàn diện: Hoạt động với bất kỳ agent, mô hình hoặc hạ tầng nào
Tính năng giám sát và điều khiển thời gian thực
Một trong những tính năng nổi bật đang tạo ra nhiều thảo luận là khả năng hiển thị thời gian thực của công cụ. Các nhà phát triển có thể thấy lịch sử lệnh và log hoàn chỉnh về những gì các agent thực sự thực thi, thay vì chỉ dựa vào những gì các agent báo cáo là chúng đang làm. Hệ thống cũng cho phép can thiệp trực tiếp, để các nhà phát triển truy cập vào terminal của bất kỳ agent nào để đánh giá trạng thái của nó và kiểm soát khi các agent bị kẹt.
Các agent của bạn sẽ tự động commit vào một container-use remote trên hệ thống file local của bạn. Bạn có thể theo dõi tiến trình của các agent theo thời gian thực.
Cách tiếp cận giám sát này giải quyết một điểm đau phổ biến trong phát triển phần mềm có sự hỗ trợ của AI, nơi các nhà phát triển thường mất dấu những gì nhiều agent thực sự đang hoàn thành.
Triển khai kỹ thuật và khả năng tương thích
Container-Use hoạt động như một Model Control Protocol ( MCP ) server, làm cho nó tương thích với nhiều công cụ AI coding khác nhau bao gồm Claude Code, Cursor và các agent tương thích MCP khác. Công cụ này tích hợp với quy trình phát triển tiêu chuẩn thông qua các lệnh Git quen thuộc, cho phép các nhà phát triển xem xét công việc của bất kỳ agent nào chỉ bằng cách checkout branch thích hợp.
Một số thành viên cộng đồng đã đặt câu hỏi liệu các giao thức chuyên biệt như MCP có cần thiết không, cho rằng các mô hình ngôn ngữ lớn nên có khả năng tạo ra mã để tương tác trực tiếp với bất kỳ API nào. Tuy nhiên, những người khác lập luận rằng các giao thức như vậy cung cấp khả năng phục hồi thiết yếu chống lại các ảo giác AI và giúp duy trì hành vi agent đáng tin cậy hơn trong các ranh giới được xác định.
Các nền tảng được hỗ trợ:
- Claude Code (thông qua cấu hình MCP)
- Goose (thông qua thiết lập config.yaml)
- Cursor (thông qua .cursor/rules/)
- VSCode/GitHub Copilot (thông qua .github/copilot-instructions.md)
Cân nhắc tương lai và phát triển từ xa
Trong khi công cụ này giải quyết các thách thức multi-agent hiện tại, một số nhà phát triển đang đặt câu hỏi về tính liên quan lâu dài của nó. Có quan điểm ngày càng tăng rằng ngành công nghiệp có thể đang hướng tới các môi trường phát triển từ xa, nơi các agent sẽ làm việc trực tiếp trên các nền tảng dựa trên cloud thay vì container local. Sự thay đổi này có thể làm cho các công cụ containerization local trở nên ít quan trọng hơn khi quy trình phát triển trở nên cloud-native hơn.
Dự án vẫn đang trong giai đoạn phát triển sớm với sự phát triển tích cực được mong đợi, bao gồm các vấn đề tiềm ẩn và thay đổi đột phá khi nhóm phản hồi với phản hồi cộng đồng và các mẫu sử dụng.
Tham khảo: container-use