Command workflows
Ejecuta workflows de producción sin adoptar una plataforma pesada.
Dagu convierte scripts shell, contenedores, tareas SSH, llamadas HTTP y CLIs de agentes en workflows YAML con retries, logs, colas y Web UI.
name: nightly-ops
schedule: "0 2 * * *"
steps:
- id: extract
run: python scripts/extract.py
- id: transform
run: ./bin/transform
retry_policy:
limit: 3
depends: [extract]
- id: notify
run: ./scripts/slack-success.sh
depends: [transform]Un solo binario self-hosted
Sin base externa ni broker
YAML legible y versionable en Git
Ejecución local, en cola y distribuida
At a glance
Por qué los equipos eligen Dagu
Un binario único y archivos locales.
A menudo se necesita base de datos, broker, webserver y scheduler.
YAML llama a los comandos que ya ejecutas.
Muchos motores exigen SDK o frameworks específicos.
Puedes empezar con un solo script.
Suele hacer falta una migración amplia antes de ver valor.
In depth
Where each tool fits
Pensado para la realidad operativa
La mayoría de los equipos no necesita una plataforma de datos pesada. Necesita orden de dependencias, retries, captura de salida, historial y reruns sencillos.
- Programa scripts existentes sin reescribirlos
- Mantén definiciones YAML fáciles de revisar
- Empieza en una sola máquina y escala después
Runtime pequeño, controles serios
Dagu mantiene un runtime simple y aun así ofrece los controles necesarios cuando los jobs se vuelven importantes.
- Retries, dependencias, timeouts, logs e historial
- Web UI para inspección y ejecución manual
- Ejecutores para comandos, Docker, HTTP, SSH, SubDAG y agentes
Encaja de forma natural con agentes de IA
Los agentes de IA también operan mediante comandos. Dagu añade planificación, dependencias, retries y trazabilidad.
- Ejecuta Claude, Codex y Gemini como pasos
- Añade validación y aprobación alrededor de la salida del agente
- Cambia de modelo sin cambiar la capa de orquestación
FAQ
Practical questions before adopting Dagu
¿Qué hace ligero a Dagu?
Dagu funciona como un único binario self-hosted y guarda el estado en archivos locales. No hace falta operar una base, un broker ni un control plane aparte para empezar.
¿Puede ejecutar scripts existentes?
Sí. Un paso de Dagu puede ejecutar shell, binarios, Docker, HTTP y SSH sin obligarte a reescribir la aplicación.
¿Sirve solo para jobs locales?
No. Puedes empezar en local y luego pasar a ejecución en cola o coordinator-worker.
Next step
Start with one workflow.
Install Dagu, move one fragile script or agent task into YAML, and decide from a real run history.