Command workflows
Execute workflows de produção sem adotar uma plataforma pesada.
O Dagu transforma scripts shell, containers, tarefas SSH, chamadas HTTP e CLIs de agentes em workflows YAML com retries, logs, filas e Web UI.
name: nightly-ops
schedule: "0 2 * * *"
steps:
- id: extract
run: python scripts/extract.py
- id: transform
run: ./bin/transform
retry_policy:
limit: 3
depends: [extract]
- id: notify
run: ./scripts/slack-success.sh
depends: [transform]Binário único self-hosted
Sem banco externo nem broker
YAML legível e versionado no Git
Execução local, em fila e distribuída
At a glance
Por que as equipes escolhem Dagu
Um binário único com arquivos locais.
Geralmente exige banco, broker, webserver e scheduler.
YAML chama os comandos que você já usa.
Muitos motores exigem SDK ou framework específico.
Você pode começar com um único script.
Frequentemente há uma migração grande antes de gerar valor.
In depth
Where each tool fits
Feito para a realidade operacional
A maioria das equipes não precisa de uma plataforma de dados pesada. Precisa de ordem de execução, retries, captura de saída, histórico e rerun simples.
- Agende scripts existentes sem reescrevê-los
- Mantenha definições em YAML fáceis de revisar
- Comece em uma máquina e adicione workers depois
Runtime pequeno, controles sérios
O Dagu mantém o runtime simples e ainda oferece os controles necessários quando os jobs ficam importantes.
- Retries, dependências, timeouts, logs e histórico
- Web UI para inspeção e execução manual
- Executores para comandos, Docker, HTTP, SSH, SubDAG e agentes
Natural para trabalho com agentes de IA
Agentes de IA também operam por comandos. O Dagu adiciona agendamento, dependências, retries e trilha de auditoria.
- Execute Claude, Codex e Gemini como etapas do workflow
- Adicione validação e aprovação ao redor da saída do agente
- Troque de modelo sem trocar a camada de orquestração
FAQ
Practical questions before adopting Dagu
O que torna o Dagu leve?
O Dagu roda como um único binário self-hosted e guarda estado em arquivos locais. Você não precisa operar banco, broker ou control plane separado para começar.
Ele consegue executar scripts existentes?
Sim. Uma etapa do Dagu pode executar shell, binários, Docker, HTTP e SSH sem exigir reescrita da aplicação.
Ele serve só para jobs locais?
Não. Você pode começar localmente e depois evoluir para execução em fila ou coordinator-worker.
Next step
Start with one workflow.
Install Dagu, move one fragile script or agent task into YAML, and decide from a real run history.