Автор внедрил серверную систему для интеграции AI-агентов в Jira в качестве виртуальных исполнителей. Агенты с ролями фронтенд-разработчика, бэкенд-разработчика и аналитика выполняют задачи, такие как добавление кнопок или подготовка черновиков требований. Система базируется на среде harness, которая управляет контекстом проекта, инструкциями и правами доступа.
При назначении задачи агенту в Jira сервер автоматически загружает документацию, инструкции и снимки репозиториев. В задачах по разработке агенты создают merge request в GitLab с кодом и тестами, а в аналитических задачах — черновики User Story в Confluence. Человек сохраняет контроль: он проводит ревью кода, принимает решения и выполняет финальное слияние веток.
Система оснащена бэкофисом для отслеживания статусов, артефактов и расхода токенов. Архитектура на базе PostgreSQL и Redis позволяет ставить задачи в очередь и работать с ними асинхронно. Пользователь может закрыть вкладку и вернуться к результатам позже, когда агент завершит выполнение или запросит уточнения по сложным вопросам реализации.
Для работы агентов требуется регистрация учетных записей в Jira, Confluence и GitLab с использованием персональных токенов доступа. Помимо Jira, предусмотрен чат для обсуждения идей и анализа кода. Автор отмечает, что система помогает делегировать ограниченные задачи, однако итоговая стоимость включает не только токены API, но также затраты на инфраструктуру и время человека на проверку результатов.
