01
Desenvolvimento
branch development
Crie, execute, depure e publique mudanças usando serviços e credenciais de desenvolvimento.
Publicação habilitada
Workflows de IA em produção
Leve workflows de IA do desenvolvimento à produção sem compartilhar ambientes.
Execute desenvolvimento, staging e produção em instâncias Dagu separadas. Promova pelo Git apenas definições revisadas, enquanto cada instância mantém suas próprias credenciais, workers, histórico, política de acesso e rotas de incidentes.
agent-workflow.yaml
name: release-review
steps:
- id: collect_context
run: ./scripts/collect-context.sh
output: CONTEXT
- id: draft
action: harness.run
with:
provider: codex
prompt: |
Review this release:
${steps.collect_context.outputs.CONTEXT}
retry_policy:
limit: 2
approval:
prompt: Review the agent output before release
rewind_to: collect_context
depends: [collect_context]
- id: publish
run: ./scripts/publish.sh
depends: [draft]
Uma instância Dagu separada por ambiente
Promoção de workflows revisada no Git
Aprovações, retries, logs, métricas e traces
Slack, PagerDuty e recuperação MCP autenticada
Arquitetura de ambientes
O Git promove definições. Instâncias separadas fornecem isolamento.
Um workspace de desenvolvimento dentro de um servidor compartilhado não é uma fronteira de produção. Dê a cada ambiente seu próprio servidor Dagu, armazenamento, credenciais, workers e acesso de rede. Configure o Git Sync de cada instância para acompanhar a branch aprovada para aquele ambiente.
Promover por pull request
02
Staging
branch staging
Puxe definições revisadas para uma instância isolada e valide-as contra dependências de staging.
Git Sync somente leitura
Promover por pull request
03
Produção
branch main protegida
Execute apenas revisões promovidas com credenciais, políticas, telemetria e rotas de incidentes exclusivas de produção.
Git Sync somente leitura
Controles de produção
Cerque trabalho não determinístico com controles determinísticos.
O modelo ou runtime do agente pode mudar sem alterar o contrato operacional. O Dagu mantém o caminho de execução explícito, revisável e recuperável.
Versione o workflow
Mantenha definições de DAG e skills de autoria no Git, revise diffs e promova uma revisão conhecida entre ambientes.
Controle efeitos colaterais
Pause depois da saída do agente, colete a revisão e aprove, rejeite ou devolva o workflow antes de uma ação em produção.
Limite falhas
Use dependências, timeouts, retries limitados, filas e controle de concorrência em vez de lógica de prompts sem limites.
Valide a saída
Execute testes determinísticos, verificações de política ou comandos externos de avaliação como passos comuns antes da aprovação ou publicação.
Observe a execução
Inspecione histórico, logs e artefatos; exporte métricas para Prometheus e traces de DAG/passos por OpenTelemetry.
Controle a recuperação
Notifique operadores, abra incidentes depois de esgotar retries e permita que clientes MCP autorizados investiguem e recuperem execuções.
Promoção baseada em Git
Faça a produção consumir o Git, não edições locais.
O desenvolvimento pode publicar mudanças. Staging e produção normalmente devem usar `push_enabled: false`, acompanhar branches protegidas e puxar apenas definições revisadas. O pull automático é útil em staging; produção pode acompanhar automaticamente uma branch protegida ou fazer um pull controlado depois da aprovação do deploy.
O Git Sync acompanha arquivos DAG e skills de autoria de workflows. Secrets, configuração do servidor, armazenamento, histórico de execuções, workers e acesso de rede continuam locais a cada instância Dagu.
config.yaml de produção
git_sync:
enabled: true
repository: github.com/acme/ai-workflows
branch: main
push_enabled: false
auth:
type: token
token: ${GITHUB_TOKEN}
auto_sync:
enabled: true
on_startup: true
interval: 300
Falha e recuperação
Transforme a falha de um agente em um processo operacional.
O Dagu separa notificações comuns do ciclo de vida de incidentes e expõe operações autenticadas de workflow a clientes MCP.
- 01
Um workflow ou passo de agente falha e executa os retries configurados.
- 02
Depois que os retries se esgotam, o Dagu envia a falha final às rotas Slack configuradas.
- 03
O roteamento PagerDuty pode abrir ou atualizar um único incidente deduplicado para o workflow com falha.
- 04
Um cliente MCP autorizado lê a execução e os logs, pré-visualiza uma mudança no DAG e repete ou interrompe a execução com as ferramentas do Dagu.
- 05
Uma execução posterior bem-sucedida resolve o incidente aberto quando a rota do provedor ainda pode ser identificada.
Limites precisos
O que o Dagu fornece — e o que pertence a outra camada.
O Dagu é a camada de controle de workflow ao redor de um sistema de IA. Limites claros tornam a arquitetura mais segura e a proposta de produção mais útil.
| O Dagu fornece | Limite | |
|---|---|---|
| Separação de ambientes | Servidores, armazenamento, credenciais, workers, políticas de acesso e configuração de incidentes independentes, com Git Sync para definições. | Workspaces e runtime profiles dentro de uma instância não substituem isolamento forte entre ambientes. |
| Observabilidade do workflow | Status de execuções e passos, logs, artefatos, histórico, métricas Prometheus e traces OpenTelemetry de DAG/passos. | Traces de prompts, tokens, custos e qualidade semântica precisam ser emitidos ou medidos pelo agente ou stack de avaliação. |
| Avaliação e guardrails | Um grafo para validadores determinísticos, avaliações externas, aprovações e retries limitados. | O Dagu não decide se uma resposta do LLM é factual ou segura para um domínio específico. |
| Segurança e incidentes | Operações autenticadas, API keys com escopo, notificações, controles MCP e roteamento para provedores de incidentes. | Audit logging e integrações de incidentes self-hosted exigem licença ou trial ativo; o Dagu gerenciado inclui esses recursos. |
FAQ
Perguntas práticas antes da produção
Desenvolvimento, staging e produção devem compartilhar um servidor Dagu?
Não quando o isolamento importa. Execute instâncias separadas para que credenciais, armazenamento, workers, rede, logs e políticas não compartilhem a mesma fronteira operacional. Promova definições com Git Sync.
O Git Sync copia secrets de produção ou histórico de execuções?
Não. O Git Sync alinha arquivos DAG e skills de autoria com um repositório. Secrets, configuração, armazenamento, histórico e workers permanecem locais a cada instância.
O Dagu consegue medir se a resposta de um agente está correta?
Não sozinho. O Dagu pode executar testes determinísticos ou ferramentas de avaliação como passos e condicionar a próxima ação ao resultado, mas a lógica de avaliação pertence a essas ferramentas e aos revisores do domínio.
O que um cliente MCP pode fazer durante um incidente?
Sujeito à autenticação e autorização do Dagu, ele pode inspecionar DAGs, execuções e logs; pré-visualizar ou aplicar mudanças validadas; e iniciar, enfileirar, repetir, parar ou acompanhar execuções.
Próximo passo
Leve primeiro um workflow de agente à produção.
Coloque um comando de agente existente em um DAG do Dagu, valide sua saída, adicione uma fronteira de aprovação e promova a mesma definição revisada por instâncias isoladas de desenvolvimento, staging e produção.