Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik bouw enterprise AI agents, multi agent orchestrators, n8n workflows
Oleksii Y
Over deze dienst
Automatische vertaling
Multi-Agent AI Orchestrator voor Jira & QA Automatisering
Stop met het verspillen van engineering uren aan routinematig ticket triage, requirements analyse en testontwerp. Ik bouw een modulaire, enterprise-grade AI Multi-Agent Systeem met behulp van n8n, Ollama en Qdrant om je SDLC te automatiseren.
Hoe de Architectuur Werkt:
Het systeem gebruikt een micro-workflow ontwerp waarbij een centrale "QA Orchestrator" fungeert als router, Jira monitort en dynamisch gespecialiseerde sub-agenten activeert:
- Requirements Agent: Evalueert gebruikersverhalen, signaleert hiaten en genereert verduidelijkingsvragen.
- Test Case Agent: Maakt automatisch gedetailleerde testgevallen (ID, Prioriteit, Stappen, Verwachte Resultaten tabellen).
- Checklist Agent: Genereert traceerbare functionele en niet-functionele verificatiechecklists.
- Bug Enricher Agent: Optimaliseert ruwe bugrapporten voor ontwikkelaarsgebruik.
️ Productiefuncties:
Context-Aware RAG: Verbonden met Qdrant Vector Store om je project-specifieke standaarden op te halen.
Micro-Workflows: Sub-agenten draaien via n8n toolWorkflow nodes voor eenvoudige updates en debugging.
100% Lokale AI: Compatibel met Ollama (Qwen, Llama) voor bedrijfsgegevensbeveiliging en GDPR.
Maak kennis met Oleksii Y
Oleksii Y
AI Native Quality Assurance Engineer
- Afkomstig uitRoemenië
- Lid sindsapr 2026
- Gem. reactietijd3 uur
Talen
Oekraïens, Russisch, Engels
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%.
Automatische vertaling
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Is de data van mijn bedrijf (Jira tickets, bronbestanden) veilig? Kunnen we dit lokaal draaien?
Absoluut. De architectuur is volledig compatibel met lokale open-source LLMs die draaien via Ollama (zoals Qwen, Llama of Mistral) en een lokale Qdrant instantie. Geen data verlaat je infrastructuur, wat 100% GDPR-naleving en bedrijfsgegevensbeveiliging garandeert.
Waarom bouw je dit met meerdere sub-workflows in plaats van één enkele n8n flow?
Een enkele monolithische flow breekt snel en is onmogelijk om op schaal te onderhouden. Door gebruik te maken van n8n's toolWorkflow nodes bouw ik een micro-service architectuur. De hoofd QA Orchestrator verzorgt de routing, terwijl speciale agenten (Test Case Creator, Bug Report Enricher) volledig geïsoleerde workflows draaien.
Hoe weten de AI-agenten over onze specifieke projectregels en standaarden?
Het systeem maakt gebruik van RAG (Retrieval-Augmented Generation) gekoppeld aan een Qdrant Vector Store. Voordat een sub-agent (zoals de QA of BA agent) een output genereert, raadpleegt hij automatisch de vector database met behulp van vector embeddings om je project-specifieke sjablonen en terminologieën op te halen.
Wat moet ik aanleveren om dit systeem op te zetten en te laten werken?
Je hebt een actieve n8n instantie nodig (Cloud of Self-Hosted via Docker), toegang tot je Jira API/Webhooks, Slack/Teams (als human-in-the-loop nodig is) en API-gegevens voor je gekozen LLM provider of lokale Ollama host. Als je nog geen n8n hebt geïmplementeerd, kun je mijn "Self-Hosted n8n" extra kiezen.
Kunnen we de instructies of sjablonen aanpassen die de AI-agenten gebruiken?
Ja. Alle systeeminstructies, kwaliteitschecklists en opmaakregels worden duidelijk opgeslagen binnen de agent prompts of in de Qdrant database. Ik laat je zien hoe je deze parameters kunt aanpassen zodat je de outputs gemakkelijk kunt afstemmen op veranderende projectvereisten.
