比較
Dagu と他のワークフローエンジンの比較
Dagu は単一バイナリで宣言的 YAML を実行し、データベースを必要としません。主要なオーケストレーターや自動化ツールとの違いを正直に比較します。
重いプラットフォームを導入せずに本番ワークフローを動かす。
Dagu は、シェルスクリプト、コンテナ、SSH タスク、HTTP 呼び出し、エージェントハーネスステップを、リトライ、ログ、キュー、Web UI 付きの YAML ワークフローに変えます。
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Daguvsブローカー型スタックワークフローグラフは 1 つ。ワーカーはあらゆるプラットフォームに。
Dagu の分散モードは、同じシングルバイナリが 2 つの役割を担うだけです。作業をディスパッチするコーディネーターと、それをポーリングするワーカー。Linux、macOS、Windows で dagu worker を起動し、マシンをラベルで記述し、worker_selector で DAG 全体または個々のステップをルーティングします。ワーカーは mTLS で保護された gRPC で外向きに接続するため、ブローカーも共有データベースもワーカー側の受信ポートも不要です。
詳しく見るAI エージェントオーケストレーションエージェントハーネスと MCP で操作するワークフローをオーケストレーションする。
Dagu は AI 支援作業に本番用のワークフロー境界を与えます。harness.run でエージェントハーネスステップを実行し、内蔵 MCP サーバー経由で MCP 対応ツールに Dagu を操作させ、ログ、リトライ、承認、監査履歴を一か所に保持します。
詳しく見るDaguvsエージェントフレームワーク複数のエージェントを走らせ、順序はAgent DAGに決めさせる。
事前に書き下せない順序の仕事があります。type: agent を設定して実行終了時に何が真であるべきかを宣言すれば、次にどのエージェントステップを実行するかは、返ってきた指摘を見てモデルが選びます。個々のアクションは通常のワークフローステップのままで、ログ、リトライ、承認、監査履歴が付きます。
詳しく見るDaguvsLangGraphアプリに埋め込むライブラリではなく、エージェントワークフローのランタイム。
LangGraph はエージェントのグラフをコードで表現する良い方法です。Dagu はそれを実行する層です。単一の自己ホストバイナリで、ワークフローは YAML、エージェントは通常のステップ、スケジュール、キュー、リトライ、永続的な中断、実行履歴は、周囲に書くアプリケーションではなくエンジンから得られます。
詳しく見るcron ジョブのモダン化cron の手軽さを保ちつつ、本番運用に必要な制御を足す。
Dagu は、スクリプトに近い形でスケジュールを維持しながら、依存関係、リトライ、ログ、履歴、手動再実行、Web UI を追加します。
詳しく見るAirflow 代替Airflow が重すぎるなら、オーケストレーションを OS に近い場所へ戻す。
Dagu は、Python フレームワークや重いメタデータ基盤を持たずに、スケジュール、リトライ、依存関係、ログ、UI を求めるチーム向けです。
詳しく見るn8n の代替開発者のためのコードファーストな n8n 代替。
Dagu は、自動化をビジュアルキャンバスで配線するより、バージョン管理された YAML として定義したいチームのためのセルフホスト型 n8n 代替です。スケジュール、リトライ、ログ、Web UI を単一バイナリで提供します。
詳しく見るDaguvsタスクスケジューラタスクスケジューラはコマンドを実行する。運用できるスケジュールはくれない。
Dagu は Windows サービスとして導入でき、タスクスケジューラに最初からなかった部分を埋めます。ジョブ間の依存関係、リトライ、ステップごとのログ、実行履歴、そしてサーバーごとに RDP する代わりの 1 つのブラウザ画面です。
詳しく見るDaguvsRundeckJVM も SQL データベースも GUI でのジョブ作成もなしで、Runbook を自動化する。
Dagu は、スケジュール実行、オンデマンドの Runbook、Web UI を 1 つの小さなバイナリで使いたい運用チーム向けの Rundeck 代替です。ジョブ定義はコンソールの中ではなく Git 上の YAML になり、状態は MySQL や Postgres ではなくファイルに保存され、既存サーバーへは SSH またはラベル付きワーカーで届きます。移行の進め方と、Rundeck のほうが強い領域もこのページに書いています。
詳しく見るDaguvsJP1/AJS3マネージャー専用サーバーも、ノードごとのエージェントも、ノード単位ライセンスもなしでジョブを回す。
Dagu は、すでに自社サーバーでバッチを運用している情報システム部門向けの JP1/AJS3 代替です。ジョブネットは Git 上の YAML になり、マネージャー用データベースはなくなり、運用画面はブラウザになります。移行の進め方と、Dagu が向かない領域もこのページに書いています。
詳しく見るDaguvsPrefectPython を書かずにオーケストレーションしたいなら Dagu を。
Prefect は flow をコードで書くデータチーム向けの Python framework です。Dagu は宣言的 YAML で既存のコマンドを呼ぶ単一バイナリで、運用する DB がありません。本ページは双方の適所を正直に見ていきます。
詳しく見るDaguvsDagsterDagu と Dagster は別の課題を解く。
Dagster は software-defined assets と lineage を中心に据えた Python のデータオーケストレーターです。Dagu は、すでに持っているコマンドを呼ぶ YAML ワークフローを動かす単一バイナリです。このページはそれぞれの適所を説明します。
詳しく見るDaguvsTemporalDagu と Temporal は解く課題が違います。
Temporal はコードで書くステートフルなアプリケーションワークフローのための耐久実行エンジンです。Dagu は既存のコマンドをスケジュールしてオーケストレーションする単一バイナリです。このページではそれぞれの用途を整理します。
詳しく見るDaguvsWindmillDagu vs Windmill: 宣言的 YAML と、スクリプト/アプリ基盤。
どちらもセルフホストで動き、速いです。Windmill はスクリプトを workflow や webhook、low-code アプリに変え、PostgreSQL を使います。Dagu は既存コマンドを宣言的 YAML で動かす単一バイナリで、運用する DB はありません。
詳しく見るDaguvsArgo WorkflowsArgo Workflows は Kubernetes 上で動く。Dagu は普通のマシンで動く。
どちらも DAG を定義し、ステップを順に実行します。Argo Workflows は Kubernetes に組み込まれ、各ステップを pod としてスケジュールします。Dagu は既存のコマンドを呼ぶ 1 バイナリで、運用するクラスタはありません。
詳しく見るDaguvsKestraDagu vs Kestra: 同じ YAML の発想、まったく違うフットプリント。
Dagu も Kestra も YAML で宣言的にワークフローを書くため、本当の選択肢はランタイムと依存関係です。Dagu はすでに持っているコマンドを呼ぶ自己完結型の単一バイナリです。Kestra は JVM 上で動き、背後に database を持ち、その上に大きなプラグインカタログがあります。
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