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DAG-based Agent Workflow Orchestrator — 把AI工作流写成YAML，按下run，走开

编排AI agent曾经意味着写胶水脚本、逐步看护、祈祷第三步不要在你睡着前崩溃。dage是解药。

定位

把工作流写成一份YAML DAG，按下run，走开。节点按拓扑序执行，gate失败即短路，能并行的全部并行。你回来时只剩一份干净的日志，告诉你什么成了、什么没成。

核心特性

• YAML DAG定义 — 声明式工作流，节点间依赖自动解析
• 拓扑排序执行 — 基于graphlib.TopologicalSorter，自动检测循环依赖
• Gate节点 — 机械约束检查点，失败时跳过所有下游节点
• 并行执行 — ThreadPoolExecutor驱动，同层无依赖节点自动并行
• 双节点类型 — claude节点(AI agent子进程) + shell节点(任意命令)

工作流示例

  你                       dage                         AI agents
   │                         │                              │
   │  dage run workflow.yaml │                              │
   │ ───────────────────────>│                              │
   │                         │  topo sort -> layer 0        │
   │                         │  ├─ scan ───────────────────>│
   │                         │  └─ read_docs ─────────────>│
   │                         │  gate_test (cargo test)       │
   │                         │  ├─ impl_ir ───────────────>│
   │                         │  └─ impl_topo ─────────────>│
   │                         │  gate -> auto-commit + push  │

技术栈

纯Python实现，标准库为主:

• graphlib — 拓扑排序(Python 3.9+)
• concurrent.futures — 线程池并行
• PyYAML — 工作流定义解析
• subprocess — 子进程管理

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