The workflow engine that doesn't turn into an SRE project.

Dagu is a lightweight workflow engine that comes with a Web UI. Define any worflows in a simple declarative YAML format. It natively suports shell commands, docker containers, k8s jobs, SSH commands, and more. Self-contained and no DBMS is required.

Creado para desarrolladores que quieren una orquestación de flujos de trabajo potente sin la sobrecarga operacional.

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Iniciar sesión condemouser / demouser

dagu start-all --port 8080

Instalar el comando dagu

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

Autocontenido

Los workflows son basados en archivos. Un binario, sin base de datos ni broker externos. Listo para entornos air-gapped.

Orientado a CLI

Scripts shell, trabajos Python, SQL, dbt, DuckDB, contenedores y runbooks se ejecutan como pasos de pipeline sin cambios. No hace falta un nuevo framework.

Declarativo

Define workflows en un formato YAML simple y declarativo. Puedes usar cualquier script o herramienta existente sin modificarla.

Integración segura de agentes IA

Usa tu agente IA favorito para crear, mejorar, depurar y ejecutar workflows. La gestión de secretos integrada oculta las credenciales de los logs y agentes, mientras les permite previsualizar y ejecutar tareas de forma segura. El registro de auditoría completo garantiza cumplimiento y visibilidad.

Configurar vía MCP →

workflow.yaml

# Runbook de producción controlado con entradas tipadas y revisión

name: "repair-customer-account"

params:

- name: customer_id

type: string

- name: change_scope

type: string

enum: ["metadata_only", "permissions"]

default: metadata_only

- name: dry_run

type: boolean

default: true

steps:

- id: inspect_account

run: ./scripts/inspect-account.sh --customer $${customer_id}

stdout:

artifact: reports/inspection.md

- id: review

action: noop

depends: [inspect_account]

approval:

prompt: "Review the inspection report before repair."

- id: repair_account

run: ./scripts/repair-account.sh --customer $${customer_id} --scope $${change_scope} --dry-run $${dry_run}

depends: [review]

stdout:

artifact: reports/repair.log

Trusted by developers at

Gateway para agentes de IA

Da a los agentes de IA acciones aprobadas, no acceso a producción.

Dagu expone workflows privados mediante MCP con permisos acotados, secretos solo en tiempo de ejecución, logs, historial y auditoría.

Agente de IA

Solicita una operación aprobada sin ver credenciales privadas.

Solicitar

Dagu MCP

Aplica control de acceso granular antes de ejecutar cualquier workflow.

Autorizar

Workflow aprobado

Ejecuta el script, contenedor, SQL, HTTP, SSH o sub-workflow que ya confías.

Ejecutar

Sistemas privados

Las herramientas y datos de producción quedan detrás de Dagu, no dentro del contexto del agente.

ShellSQLSSH

Los agentes solicitan una acción de workflow con nombre mediante Dagu MCP en lugar de recibir credenciales de shell, base de datos o API.

Dagu comprueba el acceso, inyecta secretos solo en tiempo de ejecución y puede pausar workflows sensibles para aprobación humana.

Cada ejecución conserva logs, salidas, estado, historial y evidencia de auditoría para humanos y agentes.

Acceso acotado

Expón solo las acciones que cada agente puede ejecutar.

Secretos gestionados

Inyecta credenciales en runtime sin revelarlas al agente.

Auditoría

Registra quién o qué ejecutó cada workflow y con qué entradas.

Aprobaciones

Pausa operaciones de alto riesgo para revisión humana.

Resultados seguros

Devuelve estado y salidas sin abrir acceso crudo al sistema.

El agente recibe una herramienta limitada. Tus sistemas privados mantienen secretos, logs, permisos e historial operativo en Dagu.

El plano de control alrededor del trabajo real

Dagu añade a scripts, herramientas, runbooks y agentes de IA la capa operativa que los equipos necesitan.

Observabilidad

Sigue workflows, schedules, estado en vivo, logs, historial, outputs, artefactos y aprobaciones desde la Web UI.

Ejecución agnóstica al lenguaje

Ejecuta comandos shell, scripts Python, contenedores, Kubernetes Jobs, consultas SQL, requests HTTP, comandos SSH y más.

Ejecuciones reproducibles

Fija herramientas en el YAML del workflow para que los workers instalen y cacheen los binarios esperados antes de ejecutar.

Agentes multiplayer

Ejecuta agentes de IA compartidos dentro de workflows y expón workflows a agentes como herramientas acotadas y observables.

Aprobaciones integradas

Pausa pasos sensibles para revisión, confirmación o intervención humana antes de continuar la ejecución.

Servidor MCP

Permite que agentes compatibles con MCP inspeccionen el estado de Dagu, previsualicen cambios, editen workflows y controlen ejecuciones.

Agentes independientes del harness

Ejecuta coding agents y CLIs de agentes desde workflows manteniendo logs, aprobaciones, secretos e historial de auditoría en Dagu.

Gestión de secretos

Inyecta secretos en ejecuciones de workflow y enmascara valores sensibles en logs para usuarios, agentes y herramientas de chat.

Self-host o gestionado

Ejecuta un binario único, despliega con contenedores o Kubernetes, o usa modelos gestionados e híbridos.

Control de permisos

Gobierna el acceso a workflows con RBAC, SSO, API keys, controles de workspace y logs de auditoría.

Modelos de despliegue

Ejecuta una instancia auto-hospedada, usa el servidor gestionado de Dagu, o combina el plano de control en la nube con workers privados en tu infraestructura.

Empieza en una maquina. Escala a self-hosted, managed o hybrid.

Local

Servidor unico

Ejecuta `dagu start-all` en una maquina con estado local respaldado por archivos. Sin database, broker ni platform stack.

Autoalojado

Tu infraestructura

Mantiene Dagu server, workers, secrets, logs y execution dentro de tu propio entorno.

Dagu

Servidor totalmente gestionado

Usa un Dagu server dedicado operado por Dagu en una instancia gVisor aislada en GKE.

Hibrido

Servidor gestionado, ejecucion privada

Deja que Dagu opere el server mientras private workers ejecutan Docker, private-network o data-local steps.

Ejecución híbrida

Servidor Dagu gestionado

Private worker por mTLS

Docker, private APIs, secrets y data-local work

Hybrid mantiene el Dagu server gestionado mientras la execution que necesita tu network, runtime o data permanece bajo tu control.

Funcionalidades de motor de flujo de trabajo en producción

Las funcionalidades de motor de flujo de trabajo battle-tested te permiten centrarte en el valor central sin preocuparte por la orquestación.

Rendimiento

Ejecuta miles de workflows por día en una máquina, según el hardware, la forma del workflow, la duración de los pasos y la configuración de colas.

Ejecuciones distribuidas

Usa colas, límites de concurrencia y workers distribuidos para controlar la carga y repartir jobs entre máquinas.

Colas Ejecución distribuida

Notificaciones

Programaciones recurrentes, catchup, ejecuciones duraderas, tiempos de espera, reinicios, notificaciones y enrutamiento de incidentes a los responsables.

Scheduling Reintentos durables Manejadores de eventos Notificaciones Incidentes

Auth y RBAC

Gestión de usuarios, RBAC, espacios de trabajo, pasos de aprobación, gestión de secretos integrada, claves API y webhooks.

RBAC Workspaces REST API GitHub App administrada

Casos de uso reales

Automatización de soporte al cliente

Convierte las solicitudes repetitivas de ingeniería en flujos de trabajo de autoservicio. Los equipos de negocio los ejecutan de forma independiente. Los ingenieros se mantienen al margen.

Gestión de cron y scripts legados

Lleva scripts shell, scripts Python, llamadas HTTP y jobs programados existentes a Dagu sin reescribirlos.

Automatización de Infraestructura y Servidores

Coordina backups por SSH, limpiezas, scripts de despliegue, ventanas de parches, precondiciones y lifecycle hooks.

ETL y Operaciones de Datos

Ejecuta consultas PostgreSQL o SQLite, transferencias S3, transformaciones jq, validaciones y sub-workflows reutilizables.

GitHub como interfaz. Tu infraestructura como runtime.

Activa ejecuciones de Dagu desde eventos de GitHub de issues y PRs mediante la aplicación GitHub de Dagu gestionada.

Workflows de Contenedores y Kubernetes

Compón workflows donde cada paso puede ejecutar una imagen Docker, un Job de Kubernetes, un comando shell o una validación.

Conversión de Medios

Ejecuta ffmpeg, extracción de miniaturas, normalización de audio, procesamiento de imágenes y otros trabajos pesados en workers.

Workflows IoT y Edge

Ejecuta lectura de sensores, limpieza local, sincronización offline, health checks y mantenimiento en dispositivos pequeños.

Workflows con Agentes de IA

Ejecuta cualquier harness para automatizar ciertos flujos de trabajo de desarrollo con contexto limpio y retry y failover automáticos.

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}' ${collect.outputs.path}
    stdout:
      artifact: reports/customers.json
    depends: [collect]

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

Parámetros tipados

Dagu los renderiza automáticamente como un formulario de entrada de parámetros tipados en la interfaz web, útil para crear flujos de trabajo de autoservicio o su operación por no ingenieros.

workflow.yaml

tools:
  - jqlang/jq@jq-1.7.1

steps:
  - id: inspect
    run: jq --version

  - id: summarize
    action: python-script@v1
    with:
      input:
        rows: [42, 8]
      script: |
        return {"total": sum(input["rows"])}

Para preparar herramientas, Dagu usa aqua como proveedor predeterminado.

Herramientas fijadas

Declara herramientas CLI y versiones en YAML. Dagu las prepara antes de ejecutar pasos de comando en el host.

The workflow engine that doesn't turn into an SRE project.

Autocontenido

Orientado a CLI

Declarativo

Integración segura de agentes IA

Da a los agentes de IA acciones aprobadas, no acceso a producción.

Agente de IA

Dagu MCP

Workflow aprobado

Sistemas privados

Acceso acotado

Secretos gestionados

Auditoría

Aprobaciones

Resultados seguros

El plano de control alrededor del trabajo real

Observabilidad

Ejecución agnóstica al lenguaje

Ejecuciones reproducibles

Agentes multiplayer

Aprobaciones integradas

Servidor MCP

Agentes independientes del harness

Gestión de secretos

Self-host o gestionado

Control de permisos

Empieza en una maquina. Escala a self-hosted, managed o hybrid.

Servidor unico

Tu infraestructura

Servidor totalmente gestionado

Servidor gestionado, ejecucion privada

Funcionalidades de motor de flujo de trabajo en producción

Rendimiento

Ejecuciones distribuidas

Notificaciones

Auth y RBAC

Casos de uso reales

Automatización de soporte al cliente

Gestión de cron y scripts legados

Automatización de Infraestructura y Servidores

ETL y Operaciones de Datos

GitHub como interfaz. Tu infraestructura como runtime.

Workflows de Contenedores y Kubernetes

Conversión de Medios

Workflows IoT y Edge

Workflows con Agentes de IA

Patrones comunes

Workflows de scripts privados

Parámetros tipados

Herramientas fijadas

Acciones oficiales y de terceros

Artefactos

Notificaciones e incidentes

Agente de IA multijugador en Slack

Funcionalidades completas de flujo de trabajo

Dagu Actions

Herramientas fijadas

Artefactos

Notificaciones e incidentes

Pasos de comandos

Flujos de Trabajo Anidados

Pasos Condicionales

Reintentos Automáticos

Ejecución durable

Programador Avanzado

SQL y DuckDB

Gestión de Colas

Interfaz Web

Pasos en contenedores

Ejecución Remota

Gestión de Webhooks

GitHub App administrada

Puertas de aprobación

Notificaciones por Email

Gestión de secretos

OpenTelemetry

Métricas de Prometheus

Ejecución Distribuida

Manejadores de ciclo de vida

Amado por los desarrolladores