把时间投入产品,而不是工作流编排。

用调度、重试、日志、产物、审批和可观测性运行 AI Agent 与事件驱动自动化,无需承受 Airflow 的复杂度。

Dagu 的独特之处

将运维自动化与应用代码分离。以声明式方式定义工作流,不侵入现有脚本和服务,并在无需平台迁移的情况下加入调度、重试、日志、审批和恢复能力。

部署模型

让工作流在合适的位置运行。

可以从本地开始,完整自托管 server,使用 Dagu Cloud 作为 full managed Dagu server,或通过你基础设施中的 private workers 采用 hybrid 模式。

查看部署选项

本地

单服务器

在一台机器上运行完整 Dagu server,并使用本地文件保存状态。不需要外部 database、broker 或 platform stack。

自托管

你的基础设施

将 Dagu server、workers、secrets、logs 和 execution 保留在自己的环境中,并在需要时添加 enterprise controls。

Dagu Cloud

全托管服务器

使用由 Dagu Cloud 在 GKE isolated gVisor instance 中运营的 dedicated managed Dagu server,并包含 managed license。

混合

托管服务器,私有执行

让 Dagu Cloud 运营 server,同时 private workers 在你的基础设施中运行 Docker steps、private-network jobs 和 data-local work。

Hybrid execution

Managed Dagu server
通过 mTLS 连接的 private worker
Docker、private APIs 和 data-local work

Hybrid 让 server 保持托管,同时需要你的 network、runtime 或 data 的 execution 仍由你控制。

为企业级工作流运维而构建

Dagu 帮助团队从脆弱的脚本和点对点集成,走向具备清晰运维控制的事件驱动工作流基础设施。

企业团队需要一个可以谨慎落地、稳定运维,并适配既有基础设施边界的平台。Dagu 的设计目标就是支持这条从评估到生产的落地路径。

联系我们

企业团队真正需要的能力

来自 GitHub、Webhook 和内部系统的触发能力

对运行、失败、重试和审批的共享可见性

在你的基础设施或隔离沙箱中执行

从脚本、cron 和遗留调度器迁移的支持

面向生产部署的架构指导

安全控制、可审计性与访问治理

一个协调工作流的地方

从 GitHub push、pull request、issue、webhook 和内部系统触发工作流,并通过共享控制平面统一运维。

在一个地方接收事件

无需额外构建事件层,就能从 GitHub push、pull request、issue、webhook 和内部系统启动工作流。

在合适的地方运行步骤

根据每个工作流的需要,将执行放在你的基础设施或基于 gVisor 的沙箱中。

从共享视图中运维

在一个地方监控运行、失败、重试和审批,让团队在不丢失上下文的情况下做出响应。

常见模式与使用场景

DaguCloud 适合那些从事件触发、跨系统运行、同时仍需要清晰运维可见性的工作流。

代理与 AI 管道

在需要超过单一 agent loop 的工作流中,协调 coding agents、AI 工具、重试和后续作业。

人在环中

加入审批、内置 Markdown 预览以及操作员交接,用于那些自动化仍需要人工判断的地方。

基础设施运维

管理 runbooks,通过 SSH 在远程主机上执行命令,编排 Docker 容器,并协调 Kubernetes jobs,而无需把 scripts 和 cron 粘在一起。

媒体转换管道

编排 FFmpeg 执行,并从上传、webhooks 或内部事件触发编码、渲染和交付工作流。

数据处理管道

在需要校验、转换和交付步骤的数据工作流中,打通 S3、PostgreSQL、SQLite、shell scripts 以及其他系统。

CI/CD 自动化

将 GitHub 事件、构建步骤、检查和部署动作连接成可靠的发布工作流。

需要 self-hosted 路径?Dagu OSS 仍然可用

DaguCloud 是托管云平台。Dagu OSS 仍然是面向希望自行运行整套堆栈并保持更接近开源体验的团队的 self-hosted 引擎。

Self-hosted 引擎将继续以独立品牌提供

/ 下安装、自托管并扩展这个开源引擎,同时保留现有文档、示例和社区流程。

准备好更有把握地编排了吗?

从一个托管实例开始,或者探索开源引擎。无论哪种方式,你的工作流都值得更好的运维可见性。