AI エージェントオーケストレーション
Agent CLI を本番ワークフローとして運用する。
Dagu は AI エージェントのコマンドに、スケジュール、依存関係、リトライ、ログ、アーティファクト、承認を与える運用レイヤーです。
YAML で書くエージェントオーケストレーション
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]既存の Agent CLI をそのまま使える
人間のレビュー工程を自然に入れられる
ログと成果物を自分で保持できる
モデルやプロバイダを固定しない
一目で比較
Agent スタックにおける Dagu の役割
Agent モデル
Dagu
任意の CLI や API ベースのエージェントを利用。
一般的な代替手段
ホスト型サービスは自社のモデル面に結びつけがち。
運用制御
Dagu
スケジュール、リトライ、ログ、成果物、承認、再実行。
一般的な代替手段
プロンプト中心の自動化では自前の glue code が必要。
所有権
Dagu
定義、ログ、実行環境を自社で保持。
一般的な代替手段
ホスト型ハーネスでは状態や価格の主導権を失いやすい。
詳細
それぞれの強みと向き不向き
ハーネスを自分の管理下に置く
エージェント処理は単なる 1 回のプロンプトではありません。文脈収集、検証、承認、公開を含む流れ全体を Dagu が保持します。
- Agent 呼び出しを依存関係付きステップにできる
- stdout、stderr、成果物、実行履歴を残せる
- 公開前に検証と承認を入れられる
チームが既に使うツールをそのまま使う
Dagu はエージェントフレームワークではなく、既存の CLI や社内ツールを実行するワークフローエンジンです。
- Claude、Codex、Gemini、Aider、社内 CLI を呼び出せる
- コマンドや環境変数の変更でプロバイダを切り替えられる
- 特定ベンダーのハーネスに運用を固定しない
定期的な Agent 作業を自動化する
リリースノート、トリアージ、クリーンアップ、レポート、QA のような反復作業を定期ワークフローにできます。
- Cron で agent workflow を定期実行できる
- リポジトリや環境ごとに並列展開できる
- 各実行を人間が後から監査できる
FAQ
Dagu を導入する前によくある質問
Dagu は AI エージェントフレームワークですか？
いいえ。Dagu はその下にあるワークフローエンジンです。どの CLI、モデル、プロンプト体系でも使えるように、コマンド実行と観測を担当します。
人間の承認はどう入れますか？
承認は独立したステップとして表現できます。レビュー用スクリプト、通知、手動ゲートを公開前に挟む構成が一般的です。
複数の Agent プロバイダを混在できますか？
はい。各ステップがコマンドであるため、異なる CLI やスクリプトを同じワークフロー内で組み合わせられます。
次の一歩
まず 1 つのワークフローから。
Dagu をインストールし、不安定なスクリプトやエージェントタスクを 1 つ YAML に移して、実際の実行履歴を見て判断できます。