Beta · experimento en curso
IFlow Assistant genera Integration Flows para SAP Integration Suite con un modelo Ollama que se ejecuta en tu PC y aprende de los template y de las soluciones que le enseñas. De la petición en lenguaje natural al paquete listo para desplegar, con lint, Security Check y deploy en el tenant.
Windows 10/11 de 64 bits · gratuito y open source · se actualiza solo · todo se queda en tu PC
Es un proyecto algo atrevido: quería empezar a entrenar un modelo con Ollama en local y tener una herramienta que me acelerara la creación de iFlows a partir de los template y de las soluciones que le he enseñado. No es un producto terminado: es un experimento que uso de verdad en mi trabajo diario y que comparto tal como está.
En concreto, el modelo no se vuelve a entrenar: "aprende" a través de una knowledge base local (RAG) donde van a parar tus exportaciones, los template que clasificas y los paquetes generados que apruebas. Cada nueva petición se enriquece con los fragmentos más parecidos y se pasa a un modelo Ollama en tu PC. Si el resultado es bueno, se lo dices a la aplicación y a partir de ese momento pesa en las generaciones siguientes.
Todo se ejecuta en local: sin nube, sin cuentas, sin telemetría. Es una beta y tiene límites claros, que se enumeran más abajo sin rodeos.
Una herramienta de escritorio para quien construye iFlows todos los días: parte de la descripción y llega hasta el tenant.
Describe el flujo en lenguaje natural y obtén un .zip que se puede importar en Integration Suite. En modo Spec el modelo produce una especificación JSON y un builder determinista ensambla el XML BPMN2 a partir de bloques validados: correcto por construcción, no "probablemente bien".
Afina el flujo en la misma conversación: "añade el reintento", "envía también un correo", "separa el mapping en un local process". Cada turno regenera el paquete.
Cada exportación que añades, a mano o importándola desde el tenant, se indexa en la knowledge base local y guía las generaciones siguientes. El botón "Buono" (bueno) añade también los paquetes generados que apruebas.
Cada paquete pasa por un lint que comprueba referencias cruzadas, sequenceFlow, processRef y los parámetros {{...}} declarados. El Security Check busca contraseñas en claro y datos personales (PII) escritos en el código, enmascarando siempre el valor encontrado.
Registro en el package del Design workspace, deploy, espera del estado de runtime y smoke test sobre los últimos Message Processing Logs. Varios perfiles de tenant (dev, test, prod) directamente desde la interfaz gráfica.
Navega por los zip sin extraerlos, lee el XML con resaltado de sintaxis, abre el canvas BPMN con diseño jerárquico y las propiedades de cada paso. En cada proyecto: View, Edit, Lint, Ripacchetta (reempaquetar), Deploy.
Clasifica una fuente de la KB como template (por ejemplo SuccessFactors o SFTP): sus convenciones se convierten en restricciones explícitas. Las "preguntas guía" recogen los requisitos que faltan antes de generar: mapping, volúmenes, reintentos, idempotencia, seguridad.
Asocia la documentación de producto a SuccessFactors, S/4HANA OData, LDAP, Zucchetti o SOAP. Para cada cliente mantén mappings, reglas y workflows en una KB separada, que el modelo solo usa cuando seleccionas ese cliente y lo desbloqueas con su contraseña.
A partir de un iFlow genera la documentación en Markdown y en HTML imprimible en PDF: la que se entrega al cliente y la que necesita quien hará el mantenimiento.
El modelo solo escribe la especificación. El XML lo construye código determinista, así que un error del modelo se ve enseguida y no llega al tenant.
Describe el flujo en lenguaje natural, con template, perfil de producto y KB de cliente opcionales.
SQLite + nomic-embed-text: los fragmentos más parecidos de tus iFlows entran en el contexto.
qwen2.5-coder con un system prompt CPI, ejecutándose en tu PC.
Pasos, adapters, parámetros, local process y gestión de errores en una estructura validada.
Ensambla el XML BPMN2 a partir de bloques conocidos: nada de XML "inventado".
Referencias cruzadas, scripts presentes, parámetros declarados, validez del XML.
Paquete importable en Integration Suite y visible en el canvas BPMN.
Registro, deploy, estado de runtime y smoke test sobre los logs.
Solo necesitas Windows 10 u 11 de 64 bits y algo de espacio en disco para el modelo.
Descárgalo desde ollama.com e instálalo. Es el motor que ejecuta el modelo en local.
El instalador copia la aplicación en tu carpeta de usuario, sin permisos de administrador. Como alternativa, descomprime la versión portátil donde prefieras.
En la aplicación: menú Modello (Modelo) → Prepara o aggiorna il modello Ollama... (preparar o actualizar el modelo Ollama). Descarga qwen2.5-coder (7B en CPU, unos 5 GB; 14B con una GPU NVIDIA de 12 GB, unos 9 GB) y nomic-embed-text, y después indexa la knowledge base.
La aplicación consulta las GitHub Releases, descarga el nuevo instalador, verifica su SHA-256 y lo ejecuta en silencio. Tus datos (knowledge base, perfiles, iFlows generados) no se tocan.
Versión portátil: recibes un aviso con el enlace al nuevo paquete y decides tú cuándo sustituirlo.
Respuesta corta: en tu PC, y en ningún otro sitio.
El modelo se ejecuta en Ollama en tu máquina. Las peticiones, los iFlows y la knowledge base no se envían a ningún servicio.
Las únicas conexiones externas son hacia GitHub Releases para comprobar las actualizaciones y hacia tu tenant cuando tú lo pides.
Una contraseña maestra cifra las configuraciones y los perfiles locales. Sin ella, los archivos siguen siendo ilegibles.
Los client secret y las contraseñas de los tenants se guardan en el Credential Manager de Windows, nunca en archivos.
Las fuentes de cada cliente quedan excluidas de la búsqueda general y solo se pasan al modelo cuando ese cliente está seleccionado y desbloqueado con su contraseña. La contraseña habilita el uso de la KB, pero no cifra los archivos en disco: para protegerlos, usa el cifrado de disco, por ejemplo BitLocker.
Honestidad de producto: es una beta y conviene saber estas cosas antes de descargarla.
Inicio por Timer y HTTPS, Content Modifier, XSLT, Groovy, Process Call y local process lineales, Request-Reply HTTP/ProcessDirect/SuccessFactors, Send Mail y SFTP, un router OK/KO, Exception Subprocess. Splitter/Gather, Data Store o varios routers recurren al modo Markdown: el paquete debe revisarse en la Web UI antes del deploy.
Implementa las OData API públicas de Integration Suite, pero se ha probado en pocos tenants. En la primera conexión usa "Test connessione" (probar conexión) e informa de las diferencias.
Con el modelo 7B en CPU una generación tarda unos minutos. Con una GPU NVIDIA y el modelo 14B es mucho más rápida y de mejor calidad.
En Linux y macOS la aplicación arranca desde el código fuente, pero los secretos de los tenants no se guardan: el deploy exige introducir el secreto en cada sesión. El instalador y la actualización automática solo existen para Windows.
IFlow Assistant es gratuito y lo seguirá siendo. Si te ahorra una tarde, un café es la forma más sencilla de decírmelo y de mantener encendida la GPU que prueba los modelos nuevos.
Invítame a un café en PayPalUn buen informe de error en GitHub también vale mucho.
Las que llegan más a menudo.
No. Con una CPU y al menos 16 GB de RAM el modelo 7B funciona, pero una generación tarda minutos. Con una GPU NVIDIA de 12 GB o más, el modelo 14B responde en decenas de segundos y produce specs más precisas.
No. La knowledge base es un archivo SQLite local, el modelo se ejecuta en Ollama en tu máquina y no hay telemetría. La aplicación solo contacta con GitHub Releases para las actualizaciones y con tu tenant cuando inicias un registro, un deploy o una importación.
Sí. El modelo cpi-iflow-builder se construye a partir de un Modelfile incluido en el paquete: puedes cambiar el modelo base (por ejemplo, otro coder disponible en Ollama) y regenerarlo desde el menú Modello (Modelo) → Ricrea il modello dal Modelfile (ollama create). El system prompt CPI sigue siendo el mismo.
Añade las exportaciones .zip a la knowledge base desde la pestaña Knowledge base, o impórtalas directamente desde el tenant. Después selecciona la fuente y usa "Template" para clasificarla: a partir de ese momento aparece en el menú Template KB de la generación y sus convenciones se convierten en restricciones explícitas.
"Censisci + Deploy" (registrar y desplegar) carga el paquete en el package del Design workspace del tenant activo, lanza el deploy, espera el estado de runtime (STARTED o ERROR) y después lee los últimos Message Processing Logs como smoke test. No toca otros artefactos y no borra nada.
En parte. El código es Python y tkinter, así que arranca desde el código fuente con los scripts de install/. Faltan, eso sí, el instalador, la actualización automática y el guardado de los secretos de los tenants, que hoy usa el Credential Manager de Windows.
No. Es un proyecto independiente y open source (licencia MIT) nacido para uso personal, y no está afiliado, patrocinado ni aprobado por SAP SE. Solo usa las API públicas documentadas de Integration Suite.