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Vou construir agentes de IA empresariais, orquestradores multi-agentes, fluxos de trabalho n8n
Oleksii Y
Sobre este Serviço
Tradução automática
Orquestrador de IA Multi-Agente para Jira & Automação de QA
Pare de gastar horas de engenharia em triagem de tickets rotineiros, análise de requisitos e design de testes. Eu vou criar um sistema de IA multi-agente modular, de nível empresarial, usando n8n, Ollama e Qdrant para automatizar seu SDLC.
Como funciona a arquitetura:
O sistema usa um design de micro-fluxo de trabalho onde um "Orquestrador de QA" central atua como um roteador, monitora o Jira e aciona dinamicamente sub-agentes especializados:
- Agente de Requisitos: Avalia histórias de usuário, identifica lacunas e gera perguntas de esclarecimento.
- Agente de Casos de Teste: Redige automaticamente casos de teste detalhados (ID, Prioridade, Etapas, Resultados Esperados).
- Agente de Checklist: Gera checklists de verificação funcionais e não funcionais rastreáveis.
- Agente de Enriquecimento de Bugs: Otimiza relatórios de bugs brutos para usabilidade do desenvolvedor.
️ Recursos de produção:
RAG com Contexto: Conectado ao Qdrant Vector Store para recuperar seus padrões específicos do projeto.
Micro-fluxos de trabalho: Sub-agentes executados via nós toolWorkflow do n8n para atualizações fáceis e depuração.
IA 100% Local: Compatível com Ollama (Qwen, Llama) para segurança de dados corporativos e GDPR.
Conheça mais sobre Oleksii Y
Oleksii Y
AI Native Quality Assurance Engineer
- A partir deRomênia
- Membro desdeabr. de 2026
- Responde em aprox.:3 horas
Idiomas
Ucraniano, Russo, Inglês
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%.
Tradução automática
Perguntas frequentes
Tradução automática
Os dados da minha empresa (tickets Jira, documentos fonte) estão seguros? Podemos rodar isso localmente?
Com certeza. A arquitetura é totalmente compatível com LLMs de código aberto locais rodando via Ollama (como Qwen, Llama ou Mistral) e uma instância local de Qdrant. Nenhum dado sai da sua infraestrutura, garantindo 100% de conformidade com GDPR e segurança de dados corporativos.
Por que você constrói isso usando múltiplos sub-fluxos de trabalho ao invés de um único fluxo n8n?
Um fluxo monolítico único quebra facilmente e é impossível de manter em escala. Usando os nós toolWorkflow do n8n, construo uma arquitetura de micro-serviços. O orquestrador principal de QA gerencia o roteamento, enquanto agentes dedicados (Criador de Casos de Teste, Enriquecedor de Relatórios de Bugs) rodam em fluxos totalmente isolados.
Como os agentes de IA conhecem nossas regras e padrões específicos do projeto?
O sistema usa RAG (Retrieval-Augmented Generation) conectado ao Qdrant Vector Store. Antes de qualquer sub-agente (como o de QA ou BA) gerar uma saída, ele consulta automaticamente o banco de vetores usando embeddings para puxar os templates e terminologias específicas do seu projeto.
O que preciso fornecer para colocar esse sistema em funcionamento?
Você precisará de uma instância ativa de n8n (Cloud ou Self-Hosted via Docker), acesso à API/Webhooks do Jira, Slack/Teams (se for necessário Human-in-the-Loop) e credenciais de API do seu provedor de LLM ou host local Ollama. Se ainda não tiver o n8n implantado, pode escolher meu extra "Self-Hosted n8n".
Podemos modificar as instruções ou templates que os agentes de IA usam?
Sim. Todas as instruções do sistema, checklists de qualidade e regras de formatação estão armazenadas claramente nos prompts dos agentes ou dentro do banco de dados Qdrant. Mostrarei como ajustar esses parâmetros para que você possa adaptar facilmente as saídas às mudanças nos requisitos do projeto.
