Hefesto

Hefesto orquestra equips d’agents d’IA persistents que fan avançar tasques de manera autònoma a través d’un tauler Kanban (ToDo → InProgress → InReview → Done). Cada tasca passa per revisions de QA i de Security abans d’integrar-se de manera real a main, replicant el flux d’un equip de desenvolupament humà. Cada rol d’agent corre com un pod Python independent amb el seu propi graf LangGraph i la seva Agent Card exposada per A2A, recolzat en models d’Ollama en mode local o cloud i en recuperació augmentada (RAG) sobre Qdrant, tot executat en un sandbox aïllat dins de Kubernetes.

Què fa

Hefesto converteix un tauler Kanban en un equip d’agents autònoms que prenen tasques, les desenvolupen, les revisen i les integren sense intervenció manual constant.

• Orquestra equips d’agents d’IA persistents que avancen tasques de manera autònoma per les columnes ToDo, InProgress, InReview i Done.
• Aplica revisions automàtiques de QA i de Security abans d’aprovar qualsevol canvi.
• Fa la integració real del codi a la branca main un cop superades les revisions.
• Recupera context rellevant del projecte mitjançant RAG sobre una base vectorial Qdrant.
• Permet alternar entre models d’Ollama locals o al núvol segons la càrrega de treball.
• Aïlla l’execució dels agents en un sandbox de Kubernetes per garantir la seguretat.

Arquitectura

La plataforma s’estructura en 15 projectes .NET 10 amb un disseny event-driven que desacobla el motor agèntic, l’orquestració del tauler i els serveis de revisió.

• 15 projectes .NET 10 organitzats amb arquitectura orientada a esdeveniments (event-driven).
• Un pod Python per rol d’agent, cadascun amb el seu graf LangGraph —pensar, fer servir eines i repetir amb sostre d’iteracions— i la seva Agent Card publicada per A2A.
• Els pods no toquen la base de dades: tot el que fan sobre la plataforma passa pel MCP Gateway del motor, de manera que la lògica de permisos viu en un sol lloc.
• Les skills que anuncia cada Agent Card es deriven de les eines concedides en lloc d’escriure’s a mà, perquè un agent no ofereixi allò que no pot fer.
• Models de llenguatge servits per Ollama, intercanviables entre execució local i cloud.
• RAG suportat per una base de dades vectorial Qdrant per al context dels projectes.
• Sandbox aïllat a Kubernetes per executar de manera segura la feina dels agents.
• Pipeline de CI/CD a GitLab amb 6 etapes per a la construcció, les proves i la integració.

Stack

Construït amb un backend de 15 projectes .NET 10 event-driven en C# que exposa el MCP Gateway, un pla d’agents en Python 3.12 sobre FastAPI i LangGraph que es comunica per A2A, models Ollama i RAG sobre Qdrant, un frontend Next.js 16 en TypeScript, execució a Kubernetes i CI/CD GitLab de 6 etapes.