13.1K+ Star！Dagger：一个高效的容器化工作流工具

Dagger 简介

Dagger^[1] 是一个开源的可组合工作流运行时，适用于需要高度可重复性、模块化、可观测性和跨平台支持的系统，特别适合用于 AI 代理和持续集成/持续部署（CI/CD）工作流。 它具有容器化工作流执行、通用类型系统、自动工件缓存、内置可观察性、开放平台、LLM增强和交互式终端等关键特性。

Dagger由多个组件构成，包括Dagger引擎、CLI、客户端库、SDK、模块和API，还有Dagger Cloud提供生产级控制平面，以及Daggerverse用于搜索和使用公共模块。

项目特点

主要特点

1. 容器化工作流执行：将代码转换为容器化的可组合操作，支持自定义环境、并行处理和无缝连接。
2. 通用类型系统：支持跨语言的类型安全连接，可自由组合不同语言的组件。
3. 自动缓存工件：操作生成可缓存、不可变的工件，即使对于 LLM 和 API 调用也适用，从而提高工作流运行速度并降低成本。
4. 内置可观测性：提供完整的操作可见性，包括追踪、日志和指标，方便调试复杂工作流。
5. 开放平台：兼容任何计算平台和技术栈，支持自由实验，避免被特定技术锁定。
6. LLM 增强：原生支持任何 LLM，自动发现并使用工作流中的可用函数，仅需几行代码即可构建强大的代理。
7. 交互式终端：通过终端实时与工作流或代理交互，支持快速原型开发、测试和调试。

使用场景

Dagger 主要适用于以下场景：

• AI 代理开发：快速构建和部署智能代理，支持与多种语言和工具的无缝集成。
• CI/CD 工作流：优化持续集成和持续部署流程，提高效率和可重复性。
• 跨平台开发：支持多种语言和技术栈，适用于需要跨平台支持的项目。

项目使用

• AI 代理开发：参考 Dagger for AI Agents^[2] 文档。
• CI/CD 工作流：参考 Dagger for CI^[3] 快速入门指南。
• 社区支持：加入 Dagger 社区服务器^[4]，关注 Twitter^[5] 或查看 社区活动^[6]。

参考文档

• 官方网站^[7]
• 官方文档^[8]

注：本文内容仅供参考，具体项目特性请参照官方 GitHub 页面的最新说明。在线演示

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