Para equipos cuyo trabajo principal no es la orquestación.

Orquestación local-first que simplemente funciona.

Define flujos de trabajo en YAML declarativo; un único binario open source los ejecuta, en local o por SSH, con programación, reintentos, aprobaciones, logs y una interfaz web. Tus scripts, contenedores y agentes de IA quedan intactos. Sin base de datos externa, sin framework.

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Instalar el comando dagu

$curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/dagucloud/dagu/main/scripts/installer.sh | bash

Linux macOS Windows Docker Kubernetes

daily-report.yaml

# runs every night at 02:00
schedule: "0 2 * * *"
type: chain
steps:
  - id: fetch_data
    run: python fetch.py
    retry_policy:
      limit: 3
      interval_sec: 60
  - id: build_report
    run: python report.py
  - id: notify
    run: ./notify.sh

last run · 02:00:04 · exit 03/3 steps

Quickstart

Instalar el comando dagu

Binario

$curl -L https://raw.githubusercontent.com/dagucloud/dagu/main/scripts/installer.sh | bash

✓ Installed to /usr/local/bin/dagu

Ejecuta tu primer flujo de trabajo

hello.yaml

$cat > hello.yaml << EOF

# Tu primer flujo de trabajo

steps:

- command: echo "Hello from dagu!"

- command: ls -la

EOF

✓ hello.yaml creado

Ejecutarlo

Terminal

$dagu start hello.yaml

Running hello...

✓ hello finished

Hello from dagu!

Running list...

✓ list finished

-rw-r--r-- hello.yaml

✓ Flujo de trabajo completado exitosamente

Explorar la Interfaz Web

Instala Dagu y ejecuta tu primer flujo de trabajo desde la interfaz web en pocos minutos.

Terminal

$dagu start-all

✓ Servidor iniciado en http://localhost:8080

Interfaz Web: Monitoreo en tiempo real, vista visual de DAG, historial de ejecución

Abrir http://localhost:8080

¿Usas Dagu?

Dale una estrella a Dagu en GitHub para guardar el repositorio y mostrar tu apoyo.

Dale una estrella a Dagu

Todas las operaciones de workflows desde el chat

Une workflows dispersos. Crea, edita, depura, recupera y analiza, todo desde el chat de IA que ya usas.

Más información

CrearEditarDepurarRecuperarAnalizar

AI chat

Create a nightly ETL workflow

etl-nightly · Dagu

Funciona con cualquier agente compatible con MCP

Claude Code

Cursor

GitHub Copilot

OpenAI Codex

Gemini CLI

Kiro

Windsurf

Cline

Roo Code

Zed

Devin

Trae

ChatGPT

Junie

Goose

Amp

OpenCode

Antigravity

Amazon Q

Warp

VS Code

Raycast

LM Studio

Perplexity

Wiki y runbooks

Mantén los runbooks en Markdown junto a tus workflows. Actualízalos desde la interfaz web o con cualquier agente de IA compatible con MCP. Usa Git Sync para el control de versiones.

Más información

El plano de control en torno a tu trabajo real

Todo lo siguiente viene en el binario open source; SSO, RBAC y logs de auditoría se activan con una licencia self-host.

Wiki y runbooks

Mantén los runbooks en Markdown junto a tus workflows. Actualízalos desde la interfaz web o con cualquier agente de IA compatible con MCP. Usa Git Sync para el control de versiones.

Observabilidad

Estado en vivo, logs stdout y stderr por paso, historial de ejecuciones, outputs, artefactos y aprobaciones en la interfaz web. Métricas Prometheus como dagu_dag_runs_total en el endpoint de métricas.

Ejecución agnóstica al lenguaje

run: ejecuta cualquier comando de shell; docker.run, kubernetes.run, ssh.run, http.request, postgres.query y más de 50 actions integradas cubren el resto. Sin SDK en tu código.

Servidor MCP

Endpoint HTTP streamable en /mcp. Los agentes inspeccionan estado, previsualizan y aplican cambios y controlan ejecuciones con dagu_read, dagu_change y dagu_execute.

Flujos de trabajo de Agent Harness

Las ejecuciones de CLIs de agentes conservan logs stdout y stderr, puertas de aprobación, enmascarado de secretos e historial en Dagu. Ejecución en sandbox con Docker o Podman.

Gestión de secretos

Las referencias secrets: se resuelven en tiempo de ejecución desde env, archivos, Kubernetes, Vault y gestores de secretos en la nube. Los valores se enmascaran en logs y en la interfaz.

Control de permisos

Cinco roles de admin a viewer, SSO OIDC, claves API, workspaces y logs de auditoría. Funciones de la edición self-host con licencia.

Más de 50 tipos de paso integrados

Cada nombre de abajo está disponible hoy como paso. Sin plugins que instalar, nada que importar.

Ejecución

run:execdocker.runkubernetes.runssh.runhttp.request

Datos y archivos

postgres.querysqlite.queryredis.*s3.uploads3.downloadsftp.uploadsftp.downloadfile.*archive.createarchive.extractjq.filterdata.convertdata.pick

chat.completionharness.runhuman.tasktype: controller

Control de flujo

dag.rundag.enqueuerouter.routewait.durationwait.untilwait.filewait.httpnoopapproval:

Estado y entrega

state.getstate.setstate.diffartifact.writeartifact.readoutputs.writetemplate.renderlog.writemail.sendgit.checkout

Lista completa con entradas y salidas en la documentación de Dagu Actions

Operación en producción

Las garantías y los controles, con sus nombres reales.

Rendimiento

Miles de ejecuciones al día en una máquina; la capacidad depende de CPU, disco y forma del workflow. El estado son archivos locales: no hay base de datos que dimensionar ni migrar.

Ejecuciones distribuidas

Colas basadas en archivos con límites de concurrencia por DAG. dagu coordinator despacha por gRPC a workers elegidos por etiquetas como gpu=true.

Colas Ejecución distribuida

Notificaciones

Cron con zonas horarias, catchup_window, overlap_policy, retry_policy por paso, detección de zombis, manejadores de ciclo de vida, notificaciones por email y webhook, y enrutado de incidentes.

Scheduling Reintentos durables Manejadores de eventos Notificaciones Incidentes

Auth y RBAC

DAGU_AUTH_MODE none, basic o builtin; cinco roles RBAC; workspaces; pasos de aprobación; enmascarado de secretos; claves API; tokens webhook por DAG.

Aprobaciones integradas RBAC Workspaces REST API

Arquitectura

El mismo binario funciona de tres maneras.

Standalone

Un proceso dagu start-all ejecuta el servidor HTTP, el scheduler y el executor, con almacenamiento en archivos.

┌─────────────────────────────────────────┐
│  dagu start-all                         │
│  ┌───────────┐ ┌───────────┐ ┌────────┐ │
│  │ HTTP / UI │ │ Scheduler │ │Executor│ │
│  └───────────┘ └───────────┘ └────────┘ │
│  File-based storage (logs, state, queue)│
└─────────────────────────────────────────┘

Coordinator y workers

El scheduler encola en una cola basada en archivos; un coordinator gRPC despacha a workers enrutados por etiquetas, que ejecutan localmente y reportan el estado.

┌───────────┐        ┌───────────┐
│ Scheduler │        │ HTTP / UI │
│ ┌───────┐ │        └─────┬─────┘
│ │ Queue │ │              │ gRPC
│ └───────┘ │              │
└─────┬─────┘              │
      │ Dispatch (gRPC)    │
      ▼                    ▼
   ┌─────────────────────────┐
   │       Coordinator       │
   └────────────▲────────────┘
                │ poll / heartbeat
   ┌────────────┼────────────┐
┌──┴─────┐   ┌──┴─────┐   ┌──┴─────┐
│ Worker │   │ Worker │   │ Worker │
└────────┘   └────────┘   └────────┘

Headless: DAGU_HEADLESS=true ejecuta el mismo binario sin interfaz web, para CI o usos vía API.

Patrones comunes

Health Check

SSH Backup

Notify

Workflows de scripts privados

Convierte scripts privados, CLIs internos, acciones reutilizables, herramientas fijadas y artefactos en workflows que otros equipos pueden solicitar o ejecutar de forma segura.

1Mantén scripts y comandos existentes intactos
2Expón parámetros acotados en vez de acceso amplio a producción
3Llama Dagu Actions versionadas con salidas tipadas
4Guarda reportes y logs como artefactos de primera clase

workflow.yaml

tools:
  - jqlang/jq@jq-1.7.1

steps:
  - id: collect
    action: acme/dagu-action-export@v1.4.2
    with:
      dataset: customers

  - id: transform
    run: jq '.items[] | {id, email}' ${steps.collect.outputs.path}
    stdout:
      artifact: reports/customers.json
    depends: [collect]

  - id: publish
    action: outputs.write
    with:
      values:
        report: reports/customers.json
        rows: ${steps.collect.outputs.rows}
    depends: [transform]

Amado por los desarrolladores

Comentarios reales de la comunidad GitHub de Dagu.

Últimamente he estado buscando una alternativa para workflows dinámicos de agentes. Empecé por la vía de Temporal. Temporal es potente, pero si solo quieres encadenar dinámicamente agentes, scripts, procesamiento de datos y tareas de operaciones, todo el sistema puede sentirse un poco pesado. Entonces encontré Dagu y la dirección me pareció acertada. Corre con un solo binario, los flujos se escriben en YAML, todo se gestiona en archivos locales, trae una interfaz web y no hace falta levantar una DB ni un broker adicional. También trae muchas acciones integradas: shell, Docker, K8s Jobs, SSH… están todas. Una grata sorpresa fue harness.run, que permite conectar CLIs de coding agents externos directamente al flujo. Lo que más me gusta: el flujo en sí es un archivo, y el estado, los logs, los reintentos, las dependencias y la interfaz ya vienen resueltos. Para equipos pequeños, entornos privados, automatización personal y workflows de agentes, el enfoque local-first de Dagu resulta realmente cómodo.

Ingeniero en Alipay

This is literally my dream project. I have set up GitLab at some point just to run some commands and this project is perfect for all my use case. Thank you very much!

@vnghia

Developer

#827

I've been exploring Dagu for a few weeks and really love the Zero-Ops philosophy. The declarative YAML approach is exactly what the workflow orchestration space needs.

@vincent067

Developer

#1814

I've recently played around with Dagu for private stuff and think it could also be worth introducing at work.

@DarkWiiPlayer

Developer

#924

Auto-alojado en su propia infraestructura

Dagu usa la licencia GPLv3 y es gratuito para siempre. Las licencias de pago añaden SSO, RBAC, registros de auditoría, enrutamiento de incidentes y soporte para equipos.

Comunidad

Gratis para siempre

Servidores ilimitados, workers ilimitados

Automatización y monitoreo completo de flujos de trabajo
Interfaz web con visualización de DAG
Ejecutores Docker, SSH y HTTP
Programación cron y reintentos
Hasta 2 claves API para automatización

Minimum

$50 / mes

3 licencias de servidor Dagu self-host

3 licencias = 3 servidores, workers ilimitados

Iniciar prueba gratis de licencia

Pro

$150 / mes

15 licencias de servidor Dagu self-host

15 licencias = 15 servidores, workers ilimitados

Iniciar prueba gratis de licencia

Enterprise

Personalizado

Para equipos que construyen infraestructura de workflows orientados a eventos en entornos complejos

Cantidad de servidores con licencia personalizada

Consultoría de arquitectura para configuración distribuida
Implementación personalizada
Guía para MCP OIDC/SSO
Soporte de migración inicial
Reuniones dedicadas
SLA de tiempo de respuesta personalizado

Lo que construimos

Soluciones personalizadas
Creamos funciones a medida para las necesidades específicas de cada empresa.
Soluciones llave en mano
Creamos configuraciones listas para usar que ayudan a los equipos a escalar Dagu fácilmente sin consumir enormes recursos técnicos o de servidor.

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