Orquestração de agentes de IA
Orquestre CLIs de agentes como workflows de produção.
O Dagu dá aos comandos de agentes de IA a camada operacional de que precisam: agendamento, dependências, retries, logs, artefatos e checkpoints humanos.
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]Funciona com os CLIs que sua equipe já usa
Revisão humana entra naturalmente no fluxo
Logs e artefatos ficam sob seu controle
Modelos e provedores continuam portáteis
At a glance
O papel do Dagu em uma stack de agentes
Conecte qualquer agente via CLI ou API.
Plataformas hospedadas costumam prender a orquestração ao próprio modelo.
Agendamento, retries, logs, artefatos, aprovações e rerun.
Automação baseada só em prompt exige muito glue code.
Definições, logs e runtime ficam no seu ambiente.
Harness hospedado dificulta controlar estado e custo.
In depth
Where each tool fits
Mantenha o harness sob seu controle
Um workflow de agente é mais do que um prompt. Ele coleta contexto, valida saída, pede aprovação e publica artefatos.
- Trate chamadas de agentes como etapas com dependências e retries
- Guarde stdout, stderr, artefatos e histórico de execução
- Adicione validação e aprovação antes da publicação
Use as ferramentas que sua equipe já confia
O Dagu não é um framework de agentes. Ele executa os CLIs e scripts que sua equipe já utiliza.
- Chame Claude, Codex, Gemini, Aider ou ferramentas internas
- Troque de provedor mudando comandos e variáveis de ambiente
- Evite prender o workflow a um único harness proprietário
Automatize trabalho recorrente com agentes
Release notes, triagem, limpeza, relatórios e QA deixam de ser prompts manuais e viram workflows agendados.
- Rode workflows de agentes em cron
- Distribua por repositório, equipe ou ambiente
- Mantenha um histórico auditável de cada execução
FAQ
Practical questions before adopting Dagu
O Dagu é um framework de agentes de IA?
Nao. O Dagu e a camada de command workflows por baixo do trabalho dos agentes. Ele agenda e observa comandos, independentemente do CLI ou modelo.
Como funcionam aprovações humanas?
A aprovação pode ser modelada como uma etapa própria. É comum adicionar scripts de review, notificações ou gates manuais antes da publicação.
Posso usar vários provedores de agentes?
Sim. Como cada etapa é um comando, um workflow pode chamar CLIs e scripts diferentes no mesmo fluxo.
Next step
Start with one workflow.
Install Dagu, move one fragile script or agent task into YAML, and decide from a real run history.