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Costruirò agent AI aziendali, orchestratori multi agent, flussi di lavoro n8n
Oleksii Y
Informazioni su questo servizio
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Orchestratore AI Multi-Agent per Jira & Automazione QA
Stop a perdere ore di ingegneria in triage di ticket di routine, analisi dei requisiti e progettazione dei test. Costruirò un Sistema Multi-Agent AI modulare e di livello enterprise usando n8n, Ollama e Qdrant per automatizzare il tuo SDLC.
Come funziona l'architettura:
Il sistema utilizza un design di micro-flussi di lavoro in cui un "QA Orchestrator" centrale funge da router, monitora Jira e attiva dinamicamente sub-agent specializzati:
- Requisiti Agent: Valuta le user story, segnala lacune e genera domande di chiarimento.
- Test Case Agent: Redige automaticamente casi di test dettagliati (ID, Priorità, Passaggi, Risultati attesi).
- Checklist Agent: Genera checklist verificabili di funzioni e non funzioni.
- Bug Enricher Agent: Ottimizza i report di bug grezzi per l'usabilità degli sviluppatori.
️ Caratteristiche di produzione:
RAG consapevole del contesto: Collegato a Qdrant Vector Store per recuperare gli standard specifici del progetto.
Micro-flussi di lavoro: I sub-agent vengono eseguiti tramite nodi toolWorkflow di n8n per aggiornamenti e debug facili.
AI al 100% locale: Compatibile con Ollama (Qwen, Llama) per la sicurezza dei dati aziendali e GDPR.
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Oleksii Y
AI Native Quality Assurance Engineer
- DaRomania
- Membro daapr 2026
- Tempo di risposta medio3 ore
Lingue
Ucraino, Russo, Inglese
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%.
Traduzione automatica.
FAQ
Traduzione automatica.
I dati della mia azienda (ticket Jira, documenti sorgente) sono sicuri? Possiamo eseguirlo localmente?
Assolutamente sì. L'architettura è completamente compatibile con LLM open-source locali che funzionano tramite Ollama (come Qwen, Llama o Mistral) e un'istanza locale di Qdrant. Nessun dato lascia la tua infrastruttura, garantendo il 100% di conformità GDPR e sicurezza dei dati aziendali.
Perché costruisci questo usando più micro-flussi invece di un singolo flusso n8n?
Un singolo flusso monolitico si rompe facilmente ed è impossibile da mantenere su larga scala. Usando i nodi toolWorkflow di n8n, costruisco un'architettura a micro-servizi. L'QA Orchestrator principale gestisce il routing, mentre agent dedicati (Test Case Creator, Bug Report Enricher) funzionano in flussi completamente isolati.
Come fanno gli agent AI a conoscere le regole e gli standard specifici del nostro progetto?
Il sistema sfrutta RAG (Retrieval-Augmented Generation) collegato a un Qdrant Vector Store. Prima che qualsiasi sub-agent (come l'agent QA o BA) generi un output, consulta automaticamente il database vettoriale usando embedding vettoriali per recuperare i modelli e le terminologie specifiche del tuo progetto.
Cosa devo fornire per mettere in funzione questo sistema?
Ti servirà un'istanza attiva di n8n (Cloud o Self-Hosted tramite Docker), accesso alle API/Webhook di Jira, Slack/Teams (se è necessario human-in-the-loop) e credenziali API per il provider LLM scelto o host locale Ollama. Se non hai ancora deployato n8n, puoi scegliere il mio extra "Self-Hosted n8n".
Possiamo modificare le istruzioni o i modelli che usano gli agent AI?
Sì. Tutte le istruzioni di sistema, le checklist di qualità e le regole di formattazione sono memorizzate chiaramente all'interno dei prompt degli agent o nel database Qdrant. Ti mostrerò come modificare questi parametri per adattare facilmente gli output alle esigenze in evoluzione del progetto.
