Оркестрация AI-агентов
Оркестрируйте agent CLI как production-workflow.
Dagu дает agent-командам то, что нужно в эксплуатации: расписания, зависимости, ретраи, логи, артефакты и точки human review.
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]Работает с существующими agent CLI
Human review естественно встраивается в граф
Логи и артефакты остаются у вас
Можно свободно менять модели и провайдеров
At a glance
Роль Dagu в agent-стеке
Подключайте любой CLI или API agent.
Hosted-платформы часто связывают orchestration со своей моделью.
Расписания, ретраи, логи, артефакты, approval и rerun.
Prompt-only автоматизация требует много glue code.
Определения, логи и runtime живут в вашей среде.
Hosted harness усложняет контроль над состоянием и ценой.
In depth
Where each tool fits
Держите harness под своим контролем
Agent-workflow — это не один prompt. Это сбор контекста, валидация, approval и публикация, и Dagu помогает держать весь этот процесс у себя.
- Оформляйте agent вызовы как шаги с зависимостями и ретраями
- Сохраняйте stdout, stderr, артефакты и историю запусков
- Добавляйте validation и approval перед публикацией
Используйте инструменты, которым уже доверяет команда
Dagu — не agent framework. Это command workflow layer для CLI и скриптов, которые вы уже используете.
- Можно вызывать Claude, Codex, Gemini, Aider и внутренние инструменты
- Провайдер меняется через команду и переменные окружения
- Производственные workflow не привязываются к одному вендору
Автоматизируйте регулярную агентную работу
Release notes, triage, cleanup, reporting и QA можно превратить из ручных prompt в расписанные workflow.
- Запускайте agent workflow по cron
- Разворачивайте по репозиториям, командам и средам
- Сохраняйте аудит каждой попытки
FAQ
Practical questions before adopting Dagu
Dagu — это AI agent framework?
Нет. Dagu — это command workflow layer под agent-задачами. Он планирует и наблюдает команды, а не диктует конкретную модель или prompt-систему.
Как работают человеческие approvals?
Approval можно смоделировать отдельным шагом. Часто добавляют review scripts, notifications или ручные gate перед публикацией.
Можно ли использовать нескольких agent-провайдеров?
Да. Поскольку шаги — это команды, один workflow может вызывать разные CLI и скрипты.
Next step
Start with one workflow.
Install Dagu, move one fragile script or agent task into YAML, and decide from a real run history.