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Construiré agentes de IA empresariales, orquestadores multi-agente, flujos de trabajo n8n
Oleksii Y
Acerca de este Servicio
Traducción automática
Orquestador de IA Multi-Agente para Jira y Automatización QA
Deja de perder horas de ingeniería en triage rutinario de tickets, análisis de requisitos y diseño de pruebas. Construiré un sistema de IA multi-agente modular y de nivel empresarial usando n8n, Ollama y Qdrant para automatizar tu ciclo de vida del desarrollo de software.
Cómo funciona la arquitectura:
El sistema utiliza un diseño de micro-flujos donde un "Orquestador QA" central actúa como enrutador, monitorea Jira y activa dinámicamente sub-agentes especializados:
- Agente de requisitos: Evalúa historias de usuario, identifica brechas y genera preguntas de aclaración.
- Agente de casos de prueba: Redacta automáticamente casos de prueba detallados (ID, Prioridad, Pasos, Resultados esperados).
- Agente de listas de verificación: Genera listas de verificación funcionales y no funcionales rastreables.
- Agente de enriquecimiento de bugs: Optimiza los informes de bugs en bruto para facilitar su uso por los desarrolladores.
️ Funciones de producción:
RAG con contexto-aware: Conectado a Qdrant Vector Store para recuperar los estándares específicos de tu proyecto.
Micro-flujos: Los sub-agentes se ejecutan mediante nodos toolWorkflow de n8n para facilitar actualizaciones y depuración.
IA 100% local: Compatible con Ollama (Qwen, Llama) para seguridad de datos corporativos y GDPR.
Conoce a Oleksii Y
Oleksii Y
AI Native Quality Assurance Engineer
- DeRumanía
- Miembro desdeabr 2026
- Responde aprox. en:3 horas
Idiomas
Ucraniano, Ruso, Inglés
Transforming Quality Assurance through AI-Driven Strategy & Deep Audit.
With 10+ years of experience in the QA trenches, I don't just "find bugs"—I build resilient quality ecosystems. I specialize in auditing complex software architectures and implementing AI-native workflows that accelerate testing cycles by up to 300%.
Traducción automática
FAQ
Traducción automática
¿Los datos de mi empresa (tickets Jira, documentos fuente) están seguros? ¿Podemos ejecutarlo localmente?
Por supuesto. La arquitectura es totalmente compatible con LLMs de código abierto que se ejecutan localmente mediante Ollama (como Qwen, Llama o Mistral) y una instancia local de Qdrant. Ningún dato sale de tu infraestructura, lo que garantiza cumplimiento total con GDPR y seguridad de datos corporativos.
¿Por qué construyes esto usando múltiples sub-flujos en lugar de un solo flujo n8n?
Un flujo monolítico único se rompe fácilmente y es imposible de mantener a escala. Usando nodos toolWorkflow de n8n, construyo una arquitectura de microservicios. El orquestador principal de QA gestiona el enrutamiento, mientras que los agentes dedicados (Creador de casos de prueba, Enriquecedor de informes de bugs) se ejecutan en flujos completamente aislados.
¿Cómo saben los agentes de IA nuestras reglas y estándares específicos del proyecto?
El sistema aprovecha RAG (Retrieval-Augmented Generation) conectado a una Qdrant Vector Store. Antes de que cualquier sub-agente (como el de QA o BA) genere una salida, consulta automáticamente la base de datos vectorial usando embeddings para extraer las plantillas y terminologías específicas de tu proyecto.
¿Qué necesito proporcionar para poner en marcha este sistema?
Necesitarás una instancia activa de n8n (en la nube o auto-hospedada vía Docker), acceso a tu API/webhooks de Jira, Slack/Teams (si se requiere Human-in-the-Loop) y credenciales API para tu proveedor de LLM o host local de Ollama. Si aún no tienes desplegado n8n, puedes seleccionar mi extra "Self-Hosted n8n".
¿Podemos modificar las instrucciones o plantillas que usan los agentes de IA?
Sí. Todas las instrucciones del sistema, listas de verificación de calidad y reglas de formato se almacenan claramente en los prompts de los agentes o dentro de la base de datos Qdrant. Te mostraré cómo ajustar estos parámetros para que puedas modificar fácilmente las salidas según los requisitos cambiantes del proyecto.
