AI agent orchestration
Agent CLIs को production workflows की तरह orchestrate करें.
Dagu AI agent commands को वह operational layer देता है जिसकी उन्हें ज़रूरत होती है: scheduling, dependencies, retries, logs, artifacts और human checkpoints.
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]मौजूदा agent CLIs के साथ काम करता है
Human review flow में आसानी से जुड़ता है
Logs और artifacts आपके control में रहते हैं
Models और providers portable रहते हैं
At a glance
Agent stack में Dagu की भूमिका
किसी भी CLI या API agent को जोड़ें.
Hosted platforms orchestration को अपने model surface से बाँध देती हैं.
Scheduling, retries, logs, artifacts, approvals और reruns.
Prompt-only automation में काफी glue code लगता है.
Definitions, logs और runtime आपके environment में रहते हैं.
Hosted harness state और cost पर control कम कर देता है.
In depth
Where each tool fits
Harness को अपने control में रखें
Agent workflow सिर्फ एक prompt नहीं होता। इसमें context collection, validation, approval और publishing शामिल होती है.
- Agent calls को dependencies और retries वाले steps की तरह treat करें
- stdout, stderr, artifacts और run history रखें
- Publishing से पहले validation और approval जोड़ें
वही tools इस्तेमाल करें जिन पर आपकी टीम भरोसा करती है
Dagu कोई agent framework नहीं है। यह वही CLI और scripts चलाता है जिन्हें आपकी टीम पहले से इस्तेमाल करती है.
- Claude, Codex, Gemini, Aider या internal tools चलाएँ
- Commands और env vars बदलकर provider बदलें
- Production workflows को एक vendor harness से न बाँधें
Recurring agent work को schedule करें
Release notes, triage, cleanup, reporting और QA जैसे काम manual prompts से scheduled workflows बन सकते हैं.
- Agent workflows को cron पर चलाएँ
- Repos, teams या environments पर fan out करें
- हर run को audit के लिए रिकॉर्ड करें
FAQ
Practical questions before adopting Dagu
क्या Dagu AI agent framework है?
नहीं। Dagu agent work के नीचे command workflow layer है। यह commands को schedule और observe करता है.
Human approvals कैसे काम करती हैं?
Approval को अलग step की तरह model किया जा सकता है। Teams अक्सर review scripts, notifications या manual gates जोड़ती हैं.
क्या कई agent providers को साथ चला सकते हैं?
हाँ। क्योंकि steps commands हैं, एक workflow अलग-अलग CLIs और scripts को मिला सकता है.
Next step
Start with one workflow.
Install Dagu, move one fragile script or agent task into YAML, and decide from a real run history.