Hefesto

Hefesto orquesta equipos de agentes de IA persistentes que hacen avanzar tareas de forma autónoma a través de un tablero Kanban (ToDo → InProgress → InReview → Done). Cada tarea atraviesa revisiones de QA y de Security antes de integrarse de forma real a main, replicando el flujo de un equipo de desarrollo humano. El sistema combina un motor agéntico construido con Semantic Kernel, modelos de Ollama en modo local o cloud y recuperación aumentada (RAG) sobre Qdrant, todo ejecutado en un sandbox aislado dentro de Kubernetes.

Qué hace

Hefesto convierte un tablero Kanban en un equipo de agentes autónomos que toman tareas, las desarrollan, las revisan y las integran sin intervención manual constante.

• Orquesta equipos de agentes de IA persistentes que avanzan tareas de forma autónoma por las columnas ToDo, InProgress, InReview y Done.
• Aplica revisiones automáticas de QA y de Security antes de aprobar cualquier cambio.
• Realiza integración real del código a la rama main una vez superadas las revisiones.
• Recupera contexto relevante del proyecto mediante RAG sobre una base vectorial Qdrant.
• Permite alternar entre modelos de Ollama locales o en la nube según la carga de trabajo.
• Aísla la ejecución de los agentes en un sandbox de Kubernetes para garantizar la seguridad.

Arquitectura

La plataforma se estructura en 15 proyectos .NET 10 con un diseño event-driven que desacopla el motor agéntico, la orquestación del tablero y los servicios de revisión.

• 15 proyectos .NET 10 organizados con arquitectura orientada a eventos (event-driven).
• Motor agéntico implementado sobre Semantic Kernel para coordinar los agentes y sus herramientas.
• Modelos de lenguaje servidos por Ollama, intercambiables entre ejecución local y cloud.
• RAG soportado por una base de datos vectorial Qdrant para el contexto de los proyectos.
• Sandbox aislado en Kubernetes para ejecutar de forma segura el trabajo de los agentes.
• Pipeline de CI/CD en GitLab con 6 etapas para construcción, pruebas e integración.

Stack

Construido con un backend de 15 proyectos .NET 10 event-driven en C#, motor Semantic Kernel, modelos Ollama y RAG sobre Qdrant, un frontend Next.js 16 en TypeScript, ejecución en Kubernetes y CI/CD GitLab de 6 etapas.