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Dagu工作流引擎
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Agent工作流

Dagu工作流引擎

基于 Go · 无代码搭建完整 AI 自动化流程
英文名:dagu
⭐ 3.4k Stars 🍴 267 Forks 💻 Go 📄 GPL-3.0 🏷 AI 8.2分
8.2AI 综合评分
工作流引擎数据管道定时任务容器编排MCP工具
✦ AI Skill Hub 推荐

Dagu工作流引擎 是 AI Skill Hub 本期精选Agent工作流之一。已获得 3.4k 颗 GitHub Star,综合评分 8.2 分,整体质量较高。我们强烈推荐将其纳入你的 AI 工具库,帮助提升工作效率。

📚 深度解析

Dagu工作流引擎 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。随着 AI 能力的不断提升,基于 Agent 的自动化工作流正在成为提升个人和团队效率的核心方式。区别于传统的 RPA 自动化(模拟鼠标键盘操作),AI Agent 工作流通过理解任务意图、动态规划执行路径,能够处理更复杂的非结构化任务。

Dagu工作流引擎 工作流的设计遵循"最小配置,最大复用"原则:核心逻辑已经封装好,用户只需配置自己的 API Key 和业务参数即可快速上手。工作流内置错误处理和重试机制,在网络波动或 API 限速等情况下仍能稳定运行,适合作为生产环境的自动化基础设施。

在实际部署时,建议先在测试环境中运行 3-5 次,验证各个环节的输出结果符合预期,再部署到生产环境。AI Skill Hub 评分 8.2 分,是同类 Agent 工作流中的精选推荐。

📋 工具概览

轻量级本地优先的工作流执行引擎,支持脚本、SQL、容器、SSH等多种任务执行方式。适合数据工程师、DevOps和自动化脚本开发者快速构建和管理复杂的数据管道与定时任务。

Dagu工作流引擎 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排,将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程,实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成,适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。

GitHub Stars
⭐ 3.4k
开发语言
Go
支持平台
Windows / macOS / Linux(跨平台)
维护状态
持续维护,定期更新
开源协议
GPL-3.0
AI 综合评分
8.2 分
工具类型
Agent工作流
Forks
267

📖 中文文档

以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理,如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

轻量级本地优先的工作流执行引擎,支持脚本、SQL、容器、SSH等多种任务执行方式。适合数据工程师、DevOps和自动化脚本开发者快速构建和管理复杂的数据管道与定时任务。

Dagu工作流引擎 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排,将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程,实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成,适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。

📌 核心特色
  • 可视化 Agent 工作流编排,无需编写复杂代码
  • 支持多步骤自动化任务链,实现全流程无人值守
  • 与外部 API、数据库和第三方服务无缝集成
  • 内置错误处理与自动重试机制,保障稳定运行
  • 提供可复用的自动化模板,快速在同类场景部署
🎯 主要使用场景
  • 自动化日常重复性工作,将精力集中于创造性任务
  • 构建数据采集 → 处理 → 输出的完整自动化管线
  • 实现跨平台、跨系统的数据流转和业务协同
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成,实际以官方 README 为准。
安装命令
# 方式一:go install(推荐)
go install github.com/dagucloud/dagu@latest

# 方式二:从源码编译
git clone https://github.com/dagucloud/dagu
cd dagu
go build -o dagu .

# 方式三:下载预编译二进制
# 访问 Releases 页面下载对应平台二进制文件
# https://github.com/dagucloud/dagu/releases
📋 安装步骤说明
  1. 访问 GitHub 仓库获取工作流文件
  2. 在对应平台(Dify / Flowise / Make 等)中找到「导入工作流」功能
  3. 上传工作流文件
  4. 按照提示配置必要的环境变量和 API Key
  5. 运行测试确认流程正常后投入使用
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理,涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 查看帮助
dagu --help

# 基本运行
dagu [options] <input>

# 详细使用说明请查阅文档
# https://github.com/dagucloud/dagu
以下配置示例基于典型使用场景生成,具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
# dagu 配置说明
# 查看配置选项
dagu --config-example > config.yml

# 常见配置项
# output_dir: ./output
# log_level: info
# workers: 4

# 环境变量(覆盖配置文件)
export DAGU_CONFIG="/path/to/config.yml"
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 76/100 含工作流图 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理,保留代码块、表格与列表结构。

简介

Dagu

Dagu is a lightweight, self-contained alternative to Airflow or Cron with Web UI. It supports Linux / Mac / Windows. Define DAGs in a simple, declarative YAML format. It natively supports shell commands, Docker containers, Kubernetes Jobs, remote commands via SSH, external coding-agent CLIs through harness.run, and more through Dagu Actions.

It was designed to be easy to use, self-contained, and require no coding, making it ideal for small teams.

Highlights:

  • Single binary file installation.
  • Declarative YAML format for defining DAGs.
  • Web UI for visually managing, retrying, and monitoring pipelines.
  • Use existing scripts or tools without any modifications.
  • Self-contained, with no need for a DBMS.
  • Built-in MCP support for AI agents to manage workflows.
  • Run external coding-agent CLIs through harness.run when workflows need AI assistance.

Key Features

  • Observability: Shared workflows and scheduling with clear visualizations, status tracking, and logs in the Web UI.
  • Language-agnostic: No framework required. Define workflow steps using shell commands, Docker containers, Kubernetes Jobs, SQL queries, HTTP requests, and any other tool via official and third-party Dagu Actions.
  • Reproducibility: Reproducible runs with pinned tools, plus automatic installation and caching on workers—eliminating the need to manually install dependencies on the server or workers.
  • Built-in Approvals: The Human-in-the-loop steps for manual approvals, review, and intervention in any workflow.
  • MCP Server: Built-in MCP server for authoring and running workflows via AI agents like Claude Code, Codex, Gemini CLI, Pi, OpenCode, and more.
  • External CLI Harness: You can run coding-agent CLIs (Claude Code, Codex, Gemini CLI, Pi, OpenCode, etc.) with a built-in harness action or custom harness definition.
  • Secret management: Built-in secret management with secure log masking, preventing credentials from leaking into logs or the Web UI.
  • Self-host or managed: Self-hosted via a single binary that runs on Linux, macOS, and Windows. Includes an optional distributed worker mode for scaling out execution across machines.
  • Permission Control: RBAC and SSO support for team environments, controlling who can view, run, and edit workflows through granular permissions and audit logging.

Install

macOS/Linux:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/dagucloud/dagu/main/scripts/installer.sh | bash

Homebrew:

brew install dagu

Windows (PowerShell):

irm https://raw.githubusercontent.com/dagucloud/dagu/main/scripts/installer.ps1 | iex

Docker:

docker run --rm -v ~/.dagu:/var/lib/dagu -p 8080:8080 ghcr.io/dagucloud/dagu:latest dagu start-all

Kubernetes (Helm):

helm repo add dagu https://dagucloud.github.io/dagu
helm repo update
helm install dagu dagu/dagu --set persistence.storageClass=<your-rwx-storage-class>
Replace <your-rwx-storage-class> with a StorageClass that supports ReadWriteMany. See charts/dagu/README.md for chart configuration.

The script installers run a guided wizard that can add Dagu to your PATH, set it up as a background service, and create the initial admin account. Homebrew, npm, Docker, and Helm install without the wizard. See Installation docs for all options.

Docker step

steps:
  - name: build
    container:
      image: node:20-alpine
    run: npm run build

Real-World Use Cases

Use CaseHow Dagu Helps
ETL and data operationsTurn data extraction scripts, SQL queries, dbt commands, and data-processing runbooks into observable pipelines with durable execution.
Cron and legacy script managementTurn complex jobs with interdependencies into maintainable DAGs with a UI, automatic logging, retries, and notifications instead of opaque cron jobs and bash scripts.
Media conversionRun ffmpeg for video transcoding and format conversion. Thanks to Dagu's file-backed nature, workers can run heavy conversions in parallel without single machine bottlenecks or external databases.
Infrastructure and server automationRun any command or script over SSH on remote servers, keeping logs, results, and notifications in one place.
GitHub-driven workflowsTrigger workflows from GitHub events. This is useful for running automation on private infrastructure without exposing your servers to the public internet.
Container and Kubernetes workflowsRun Docker containers and Kubernetes Jobs as steps in your workflows without building a custom control plane around containers.
Customer support automationRun self-service support tools that non-engineering teams can use to run approved workflows for running diagnostics, querying databases, and performing common support tasks without escalating to engineering.
IoT and edge workflowsRun sensor polling, local ML inference, data preprocessing, backups, offline sync, health checks, etc. Dagu keeps these jobs close to the data source while still providing Web UI visibility.

Quick Start

Workflow Examples

Environment Variables

Precedence: Command-line flags > Environment variables > Configuration file (~/.config/dagu/config.yaml)

You can include multiple DAGs in the same YAML file, or reference DAGs defined in separate files.

name: etl/extract

tools: - aws/aws-cli@2.11.14

steps: - name: download run: aws s3 cp ${SOURCE} data.csv outputs: result: data.csv ```

External coding-agent CLI harness step with manual approval

steps:
  - id: review
    action: harness.run
    with:
      provider: codex
      prompt: Review the README.md file and return concise Markdown findings.
    stdout:
      artifact: review.md

  - id: approval
    action: noop
    depends: review
    approval:
      prompt: Review the review.md artifact. Approve to post an issue with the findings, or reject to skip.

  - id: read_review
    action: artifact.read
    depends: approval
    with:
      path: review.md

  - id: post_issue
    run: gh issue create --title "Review Findings" --body-file "${read_review.stdout}"
    depends: read_review

For more examples, see the Examples documentation.

CLI Reference

CommandDescription
dagu start <dag>Execute a DAG
dagu start-allStart HTTP server + scheduler + coordinator
dagu serverStart HTTP server only
dagu schedulerStart scheduler only
dagu coordinatorStart coordinator (distributed mode)
dagu workerStart worker (distributed mode)
dagu stop <dag>Stop a running DAG
dagu restart <dag>Restart a DAG
dagu retry --run-id=<run-id> <dag>Retry a failed run
dagu dry <dag>Dry run — show what would execute
dagu status <dag>Show DAG run status
dagu history <dag>Show execution history
dagu validate <dag>Validate DAG YAML
dagu enqueue <dag>Add DAG to the execution queue
dagu dequeue <queue-name> [--dag-run=<dag>:<run-id>]Remove a DAG-run from the queue
dagu cleanup <dag>Clean up old run data
dagu versionShow version

Embedded Go API (Experimental)

Go applications can import Dagu and start DAG runs from the host process:

import "github.com/dagucloud/dagu"
engine, err := dagu.New(ctx, dagu.Options{
	HomeDir: "/var/lib/myapp/dagu",
})
if err != nil {
	return err
}
defer engine.Close(context.Background())

run, err := engine.RunYAML(ctx, []byte(`
params:
  - MESSAGE
steps:
  - name: hello
    run: echo "${MESSAGE}"
`), dagu.WithParams(map[string]string{
	"MESSAGE": "hello from the host app",
}))
if err != nil {
	return err
}

status, err := run.Wait(ctx)
if err != nil {
	return err
}
fmt.Println(status.Status)

The embedded API is experimental and may change. See the embedded API documentation and examples/embedded.

Create and run a workflow

Create hello.yaml:

steps:
  - id: hello
    run: echo "hello from Dagu"

Run the workflow with:

dagu start hello.yaml
🇨🇳 中文文档镜像 AI 翻译 2026-06-06
英文原文章节由系统翻译为中文摘要,便于快速理解。完整原文见上方 "📑 README 深度解析"。
📌 简介

中文项目简介:Dagu 是一个用于定义和执行工作流的工具,提供了一个简单的 YAML 语法来定义工作流步骤,并且可以在任何地方执行工作流。

⚡ 功能介绍

中文功能介绍:Dagu 提供了多项功能,包括可观察性、语言无关性、可视化界面、状态跟踪和日志记录等。

📋 环境依赖

环境依赖与系统要求中文说明:Dagu 不需要任何特定的环境依赖或系统要求。

🛠 安装步骤(Docker/pip/源码)

中文安装步骤说明(含 Docker/pip/源码等部署方式):Dagu 可以通过多种方式安装,包括使用 Docker、Homebrew、PowerShell 和源码安装等。

🚀 使用教程

中文使用教程:Dagu 可以用于 ETL 和数据操作、cron 和遗留脚本管理等场景,提供了一个可视化界面来定义和执行工作流。

⚙️ 配置说明(含 MCP / env)

配置说明(含 MCP / env / 关键参数):Dagu 支持通过环境变量、命令行标志和配置文件来配置。

🔌 API 说明

API/接口说明:Dagu 提供了一个 API 来定义和执行工作流,支持多种类型的步骤和输出。

🔄 工作流/模块

工作流 / 模块说明:Dagu 提供了一个简单的 YAML 语法来定义工作流步骤,并且可以在任何地方执行工作流,支持分布式任务和可视化界面等功能。

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-05-21

轻量高效的工作流引擎,Go语言实现保证性能,支持多种执行方式和MCP协议,是数据管道和任务调度的优选方案。

📚 实用指南(长尾问题)
适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
  • 构建企业知识库 / RAG 检索应用的团队
最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖,并挂载 volume 持久化数据
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
部署方案
  • Docker:dagu 提供官方镜像,docker compose up 一键启动
  • CLI:直接 npm install -g / pip install,命令行调用
  • 云端托管:可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
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⚡ 核心功能

👥 适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
  • 构建企业知识库 / RAG 检索应用的团队
⭐ 最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖,并挂载 volume 持久化数据
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
⚠️ 常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal

👥 适合人群

自动化工程师和运维人员项目经理和业务分析师希望减少重复性工作的专业人士数字化转型团队

🎯 使用场景

  • 自动化日常重复性工作,将精力集中于创造性任务
  • 构建数据采集 → 处理 → 输出的完整自动化管线
  • 实现跨平台、跨系统的数据流转和业务协同

⚖️ 优点与不足

✅ 优点
  • +GPL-3.0 协议,可免费商用
  • +大幅减少重复性人工操作
  • +可视化流程,清晰直观
  • +可扩展性强,支持复杂场景
⚠️ 不足
  • 初始配置和调试需投入一定时间
  • 强依赖外部服务的稳定性
  • 复杂场景需具备一定技术基础
⚠️ 使用须知

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台,本页面信息基于公开数据整理,不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。

📄 License 说明

⚠️ GPL 3.0 — 强 Copyleft,衍生作品须开源,含专利保护条款,不可闭源使用。

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❓ 常见问题 FAQ

dagu 是一款Go开发的AI辅助工具。开源MCP工具:Local-first, lightweight workflow engine for any scripts, SQL, containers, SSH c。⭐3.4k · Go 主要应用场景包括:ETL数据管道构建、定时任务调度、微服务编排。
💡 AI Skill Hub 点评

经综合评估,Dagu工作流引擎 在Agent工作流赛道中表现稳健,质量优秀。如果你已有明确的使用需求,可以直接上手体验;如果还在评估阶段,建议对比同类工具后再做决策。

⬇️ 获取与下载
⬇ 下载源码(GPL)
⚠️ 本工具使用 GPL-3.0 协议。您可以自由下载和使用,但衍生作品必须以相同协议开源,不可商业闭源。使用前请确认符合协议要求。
📚 深入学习 Dagu工作流引擎
查看分步骤安装教程和完整使用指南,快速上手这款工具
🌐 原始信息
原始名称 dagu
原始描述 开源MCP工具:Local-first, lightweight workflow engine for any scripts, SQL, containers, SSH c。⭐3.4k · Go
Topics 工作流引擎数据管道定时任务容器编排MCP工具
GitHub https://github.com/dagucloud/dagu
License GPL-3.0
语言 Go
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/dagucloud/dagu 🌐 官方网站  https://dagu.sh

收录时间:2026-05-21 · 更新时间:2026-05-30 · License:GPL-3.0 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。

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