Orquestación de agentes de IA
Orquesta los CLIs de agentes como workflows de producción.
Dagu aporta a los comandos de agentes de IA la capa operativa que necesitan: planificación, dependencias, retries, logs, artefactos y checkpoints humanos.
name: agent-release-notes
schedule: "0 9 * * 1"
steps:
- id: collect_changes
run: git log --since="7 days ago" --oneline
output: GIT_LOG
- id: draft_notes
action: harness.run
with:
prompt: |
Draft release notes from this git context:
${GIT_LOG}
depends: [collect_changes]
- id: human_review
run: ./scripts/request-approval.sh
depends: [draft_notes]Funciona con los CLIs que ya usa tu equipo
La revisión humana encaja de forma natural
Los logs y artefactos quedan bajo tu control
Los modelos y proveedores siguen siendo portables
At a glance
El papel de Dagu en una stack de agentes
Conecta cualquier agente por CLI o API.
Las plataformas alojadas suelen unir la orquestación a su propio modelo.
Planificación, retries, logs, artefactos, aprobaciones y reruns.
La automatización basada solo en prompts requiere mucho glue code.
Definiciones, logs y runtime viven en tu entorno.
Los harness alojados complican el control del estado y del coste.
In depth
Where each tool fits
Mantén el harness bajo tu control
Un workflow de agentes es más que un prompt. Recoge contexto, valida salidas, pide aprobación y publica artefactos.
- Trata las llamadas a agentes como pasos con dependencias y retries
- Conserva stdout, stderr, artefactos e historial
- Añade validación y aprobación antes de publicar
Usa las herramientas en las que tu equipo ya confía
Dagu no es un framework de agentes. Es una capa de command workflows que ejecuta los CLIs y scripts que ya utilizas.
- Llama a Claude, Codex, Gemini, Aider o herramientas internas
- Cambia de proveedor ajustando comandos y variables de entorno
- Evita bloquear los workflows a un único harness propietario
Automatiza trabajo recurrente con agentes
Notas de versión, triage, limpieza, reporting y QA pasan de prompts manuales a workflows programados.
- Ejecuta workflows de agentes con cron
- Reparte la ejecución por repos, equipos o entornos
- Guarda cada ejecución para auditoría posterior
FAQ
Practical questions before adopting Dagu
¿Dagu es un framework de agentes de IA?
No. Dagu es la capa de command workflows que hay debajo del trabajo de agentes. Planifica y observa comandos, sin imponer un modelo o sistema de prompts.
¿Cómo funcionan las aprobaciones humanas?
La aprobación puede modelarse como un paso propio. Es habitual añadir scripts de review, notificaciones o gates manuales antes de publicar.
¿Se pueden usar varios proveedores de agentes?
Sí. Como cada paso es un comando, un workflow puede combinar distintos CLIs y scripts.
Next step
Start with one workflow.
Install Dagu, move one fragile script or agent task into YAML, and decide from a real run history.