Colaboracion en proyecto .NET
Budget: €12 – €18 EUR
IMPRESCINDIBLE residencia en España, el resto y bots seran descartados automaticamente
1. Contexto y Objetivo del Proyecto
Desarrollar una plataforma inteligente, basada en arquitectura multi-agente, donde un orquestador central gestione y coordine distintos agentes de IA para tareas de análisis y procesamiento documental, automatización de flujos y toma de decisiones. Todo el sistema tiene que ser modular, escalable y muy seguro, respetando políticas de compliance y protección de datos.
2. Requisitos Técnicos y de Arquitectura
Lenguaje y Framework:
El backend tiene que desarrollarse en .NET y C#. El cliente tiene plantillas propias para APIs REST que habría que seguir, y su stack corporativo está 100% estandarizado en .NET.
SDK de IA:
Para la parte de agentes y orquestación, usan Semantic Kernel de Microsoft, así que cualquier desarrollo IA va orientado a ese framework.
Infraestructura y Despliegue:
Azure: Toda la solución irá desplegada en Azure, siguiendo una arquitectura Hub & Spoke, y hay que respetar las buenas prácticas de ciberseguridad del cliente.
Container Apps Environment: Trabajar con Azure Container Apps, que es el enfoque de ellos utilizan.
Infraestructura como Código: Todo se define con Terraform.
Identidad y Seguridad:
El cliente tiene un servidor de identidad propio (tipo OAuth2) que hay que integrar para autenticar usuarios y gestionar tokens. Si se requieren permisos sobre Microsoft Graph (por ejemplo, acceso a OneDrive), el propio servidor de identidad puede emitir los tokens de Microsoft tras la autenticación.
Gestión de Ficheros:
El tratamiento de archivos será vía Azure Blob Storage, pero nunca expuesto directamente. La descarga y acceso siempre a través de un middleware/API que gestione la seguridad y autenticación.
Notificaciones en Tiempo Real:
Hay que estandarizar un mecanismo para que el usuario vea el progreso de los agentes en tiempo real, similar a cómo ChatGPT enseña el “razonamiento”.
3. Flujo Funcional Principal
Autenticación:
Usuario se autentica vía el servidor de identidad propio.
Solicitud:
El usuario envía una tarea (por ejemplo, procesar o analizar un documento).
Orquestación:
El orquestador recibe la tarea y decide a qué agentes delegar cada parte, en base a las habilidades y carga de los mismos.
Ejecución:
Los agentes ejecutan su tarea (por ejemplo, análisis IA sobre un documento que reside en el OneDrive del usuario, sin duplicar archivos).
Notificación Progresiva:
El sistema informa al usuario en tiempo real del avance.
Resultado:
El orquestador recoge los resultados, los consolida y los entrega al usuario.
Registro y Seguridad:
Todo el proceso está monitorizado y registrado para trazabilidad y compliance.
Gestión de Errores:
Si falla algo, el sistema debe reasignar tareas, lanzar alertas y devolver errores estructurados.
4. Metodología y Gestión
El proyecto se gestiona de manera ágil, con sprints cortos (2 semanas), siguiendo metodología Scrum.
La comunicación y las validaciones serán continuas con el equipo de IT y arquitectura del cliente.
Se espera integración y testing continuo en Azure (CI/CD), con monitorización y logs.
5. Alcance
Desarrollo Backend y lógica de orquestación multiagente.
Integración de plugins/habilidades IA (usando Semantic Kernel).
Integración segura con servicios Microsoft 365 (sobre todo OneDrive vía Graph API).
Despliegue cloud-native en Azure Container Apps.
Automatización IaC con Terraform.
Trazabilidad, compliance y reporting.
6. Otros detalles
El proyecto es para una empresa con equipos técnicos avanzados, así que el nivel de exigencia en buenas prácticas, seguridad, documentación y cumplimiento es alto.
1. Contexto y Objetivo del Proyecto
Desarrollar una plataforma inteligente, basada en arquitectura multi-agente, donde un orquestador central gestione y coordine distintos agentes de IA para tareas de análisis y procesamiento documental, automatización de flujos y toma de decisiones. Todo el sistema tiene que ser modular, escalable y muy seguro, respetando políticas de compliance y protección de datos.
2. Requisitos Técnicos y de Arquitectura
Lenguaje y Framework:
El backend tiene que desarrollarse en .NET y C#. El cliente tiene plantillas propias para APIs REST que habría que seguir, y su stack corporativo está 100% estandarizado en .NET.
SDK de IA:
Para la parte de agentes y orquestación, usan Semantic Kernel de Microsoft, así que cualquier desarrollo IA va orientado a ese framework.
Infraestructura y Despliegue:
Azure: Toda la solución irá desplegada en Azure, siguiendo una arquitectura Hub & Spoke, y hay que respetar las buenas prácticas de ciberseguridad del cliente.
Container Apps Environment: Trabajar con Azure Container Apps, que es el enfoque de ellos utilizan.
Infraestructura como Código: Todo se define con Terraform.
Identidad y Seguridad:
El cliente tiene un servidor de identidad propio (tipo OAuth2) que hay que integrar para autenticar usuarios y gestionar tokens. Si se requieren permisos sobre Microsoft Graph (por ejemplo, acceso a OneDrive), el propio servidor de identidad puede emitir los tokens de Microsoft tras la autenticación.
Gestión de Ficheros:
El tratamiento de archivos será vía Azure Blob Storage, pero nunca expuesto directamente. La descarga y acceso siempre a través de un middleware/API que gestione la seguridad y autenticación.
Notificaciones en Tiempo Real:
Hay que estandarizar un mecanismo para que el usuario vea el progreso de los agentes en tiempo real, similar a cómo ChatGPT enseña el “razonamiento”.
3. Flujo Funcional Principal
Autenticación:
Usuario se autentica vía el servidor de identidad propio.
Solicitud:
El usuario envía una tarea (por ejemplo, procesar o analizar un documento).
Orquestación:
El orquestador recibe la tarea y decide a qué agentes delegar cada parte, en base a las habilidades y carga de los mismos.
Ejecución:
Los agentes ejecutan su tarea (por ejemplo, análisis IA sobre un documento que reside en el OneDrive del usuario, sin duplicar archivos).
Notificación Progresiva:
El sistema informa al usuario en tiempo real del avance.
Resultado:
El orquestador recoge los resultados, los consolida y los entrega al usuario.
Registro y Seguridad:
Todo el proceso está monitorizado y registrado para trazabilidad y compliance.
Gestión de Errores:
Si falla algo, el sistema debe reasignar tareas, lanzar alertas y devolver errores estructurados.
4. Metodología y Gestión
El proyecto se gestiona de manera ágil, con sprints cortos (2 semanas), siguiendo metodología Scrum.
La comunicación y las validaciones serán continuas con el equipo de IT y arquitectura del cliente.
Se espera integración y testing continuo en Azure (CI/CD), con monitorización y logs.
5. Alcance
Desarrollo Backend y lógica de orquestación multiagente.
Integración de plugins/habilidades IA (usando Semantic Kernel).
Integración segura con servicios Microsoft 365 (sobre todo OneDrive vía Graph API).
Despliegue cloud-native en Azure Container Apps.
Automatización IaC con Terraform.
Trazabilidad, compliance y reporting.
6. Otros detalles
El proyecto es para una empresa con equipos técnicos avanzados, así que el nivel de exigencia en buenas prácticas, seguridad, documentación y cumplimiento es alto.