Sebuah tool open-source baru bernama Container-Use telah dirilis untuk mengatasi tantangan yang semakin berkembang dalam pengembangan yang dibantu AI: mengelola beberapa coding agent yang bekerja bersamaan tanpa konflik. Tool ini diperkenalkan secara langsung di AI Engineer World Fair, menawarkan para developer cara untuk bergerak melampaui pengawasan satu agent dalam satu waktu menuju memungkinkan beberapa agent bekerja secara independen dan aman.
Isolasi Melalui Container dan Integrasi Git
Container-Use menciptakan lingkungan containerized terpisah untuk setiap coding agent, menggabungkan Docker container dengan Git worktree untuk menyediakan isolasi file dan eksekusi. Setiap agent beroperasi dalam container segar mereka sendiri dalam branch Git yang didedikasikan, mencegah konflik ketika beberapa agent bekerja pada proyek yang sama. Pendekatan berlapis ganda ini memastikan bahwa sementara agent dapat memodifikasi file secara independen melalui Git worktree, lingkungan eksekusi mereka tetap sepenuhnya terpisah melalui containerization.
Komunitas menunjukkan minat khusus pada pendekatan isolasi ini, dengan beberapa developer sudah menggunakan metode manual yang lebih sederhana yang melibatkan beberapa Git clone dan Docker Compose. Tool baru ini bertujuan untuk membuat workflow ini lebih lancar dan mudah diakses, terutama untuk anggota tim junior yang mungkin kesulitan dengan setup multi-agent yang kompleks.
Fitur Utama:
- Lingkungan Terisolasi: Setiap agen mendapatkan kontainer segar di cabang Git miliknya sendiri
- Visibilitas Real-time: Riwayat perintah lengkap dan log aktivitas agen
- Intervensi Langsung: Masuk ke terminal agen mana pun untuk mengambil alih kendali
- Kontrol Lingkungan: Alur kerja Git standar dengan pemisahan agen berbasis cabang
- Kompatibilitas Universal: Bekerja dengan agen, model, atau infrastruktur apa pun
Fitur Monitoring dan Kontrol Real-Time
Salah satu fitur unggulan yang menghasilkan diskusi adalah kemampuan visibilitas real-time tool ini. Developer dapat melihat riwayat perintah lengkap dan log dari apa yang benar-benar dieksekusi agent, daripada mengandalkan semata-mata pada apa yang dilaporkan agent bahwa mereka lakukan. Sistem ini juga memungkinkan intervensi langsung, membiarkan developer masuk ke terminal agent mana pun untuk menilai statusnya dan mengambil kontrol ketika agent terjebak.
Agent Anda akan secara otomatis commit ke container-use remote pada filesystem lokal Anda. Anda dapat memantau kemajuan agent Anda secara real time.
Pendekatan monitoring ini mengatasi titik masalah umum dalam pengembangan yang dibantu AI di mana developer sering kehilangan jejak tentang apa yang sebenarnya dicapai oleh beberapa agent.
Implementasi Teknis dan Kompatibilitas
Container-Use beroperasi sebagai server Model Control Protocol ( MCP ), membuatnya kompatibel dengan berbagai tool coding AI termasuk Claude Code, Cursor, dan agent kompatibel MCP lainnya. Tool ini terintegrasi dengan workflow pengembangan standar melalui perintah Git yang familiar, memungkinkan developer untuk meninjau pekerjaan agent mana pun hanya dengan checkout branch yang sesuai.
Beberapa anggota komunitas mempertanyakan apakah protokol khusus seperti MCP diperlukan, menyarankan bahwa large language model seharusnya mampu menghasilkan kode untuk berinteraksi dengan API apa pun secara langsung. Namun, yang lain berpendapat bahwa protokol semacam itu menyediakan ketahanan penting terhadap halusinasi AI dan membantu mempertahankan perilaku agent yang lebih dapat diandalkan dalam batas-batas yang ditentukan.
Platform yang Didukung:
- Claude Code (melalui konfigurasi MCP)
- Goose (melalui pengaturan config.yaml)
- Cursor (melalui .cursor/rules/)
- VSCode/GitHub Copilot (melalui .github/copilot-instructions.md)
Pertimbangan Masa Depan dan Pengembangan Remote
Sementara tool ini mengatasi tantangan multi-agent saat ini, beberapa developer mempertanyakan relevansi jangka panjangnya. Ada sentimen yang berkembang bahwa industri mungkin bergerak menuju lingkungan pengembangan remote, di mana agent akan bekerja langsung pada platform berbasis cloud daripada container lokal. Pergeseran ini berpotensi membuat tool containerization lokal menjadi kurang kritis karena workflow pengembangan menjadi lebih cloud-native.
Proyek ini tetap dalam pengembangan awal dengan evolusi aktif yang diharapkan, termasuk potensi rough edge dan breaking change karena tim merespons feedback komunitas dan pola penggunaan.
Referensi: container-use