Beta · experiência em curso
O IFlow Assistant gera Integration Flows para SAP Integration Suite com um modelo Ollama que corre no seu PC e aprende com os template e as soluções que lhe ensina. Do pedido em linguagem natural ao pacote pronto a implementar, com lint, Security Check e deploy no tenant.
Windows 10/11 de 64 bits · gratuito e open source · atualiza-se sozinho · tudo fica no seu PC
É um projeto um pouco ousado: queria começar a treinar um modelo com o Ollama localmente e ter uma ferramenta que me acelerasse a criação de iFlows com base nos template e nas soluções que lhe ensinei. Não é um produto acabado: é uma experiência que uso de facto no trabalho do dia a dia e que partilho tal como está.
Na prática, o modelo não é retreinado: "aprende" através de uma knowledge base local (RAG) onde vão parar as suas exportações, os template que classifica e os pacotes gerados que aprova. Cada novo pedido é enriquecido com os fragmentos mais semelhantes e passado a um modelo Ollama no seu PC. Se o resultado for bom, diz isso à aplicação e, a partir daí, ele passa a pesar nas gerações seguintes.
Tudo corre localmente: sem nuvem, sem conta, sem telemetria. É uma beta e tem limites claros, enumerados mais abaixo sem rodeios.
Uma ferramenta de secretária para quem constrói iFlows todos os dias: parte da descrição e chega ao tenant.
Descreva o fluxo em linguagem natural e obtenha um .zip que pode importar no Integration Suite. No modo Spec, o modelo produz uma especificação JSON e um builder determinístico monta o XML BPMN2 a partir de blocos validados: correto por construção, não "provavelmente certo".
Afine o fluxo na mesma conversa: "adiciona a nova tentativa", "envia também um e-mail", "separa o mapping num local process". Cada turno volta a gerar o pacote.
Cada exportação que adiciona, à mão ou importada do tenant, é indexada na knowledge base local e orienta as gerações seguintes. O botão "Buono" (bom) adiciona também os pacotes gerados que aprova.
Cada pacote passa por um lint que verifica referências cruzadas, sequenceFlow, processRef e parâmetros {{...}} declarados. O Security Check procura palavras-passe em texto simples e dados pessoais (PII) escritos no código, ocultando sempre o valor encontrado.
Registo no package do Design workspace, deploy, espera pelo estado de runtime e smoke test sobre os últimos Message Processing Logs. Vários perfis de tenant (dev, test, prod) diretamente a partir da interface gráfica.
Navegue pelos zip sem os extrair, leia o XML com realce de sintaxe, abra o canvas BPMN com disposição hierárquica e as propriedades de cada passo. Em cada projeto: View, Edit, Lint, Ripacchetta (reempacotar), Deploy.
Classifique uma fonte da KB como template (por exemplo SuccessFactors ou SFTP): as suas convenções tornam-se restrições explícitas. As "perguntas de orientação" recolhem os requisitos em falta antes de gerar: mapping, volumes, novas tentativas, idempotência, segurança.
Associe a documentação de produto a SuccessFactors, S/4HANA OData, LDAP, Zucchetti ou SOAP. Para cada cliente, mantenha mappings, regras e workflows numa KB separada, que o modelo só utiliza quando seleciona esse cliente e o desbloqueia com a sua palavra-passe.
A partir de um iFlow, gere a documentação em Markdown e em HTML imprimível em PDF: a que se entrega ao cliente e a que serve a quem vai fazer a manutenção.
O modelo escreve apenas a especificação. O XML é construído por código determinístico, por isso um erro do modelo vê-se logo e não chega ao tenant.
Descreva o fluxo em linguagem natural, com template, perfil de produto e KB de cliente opcionais.
SQLite + nomic-embed-text: os fragmentos mais semelhantes dos seus iFlows entram no contexto.
qwen2.5-coder com um system prompt CPI, a correr no seu PC.
Passos, adapters, parâmetros, local process e tratamento de erros numa estrutura validada.
Monta o XML BPMN2 a partir de blocos conhecidos: nada de XML "inventado".
Referências cruzadas, scripts presentes, parâmetros declarados, validade do XML.
Pacote importável no Integration Suite, visível no canvas BPMN.
Registo, deploy, estado de runtime e smoke test sobre os logs.
Só precisa do Windows 10 ou 11 de 64 bits e de algum espaço em disco para o modelo.
Transfira-o de ollama.com e instale-o. É o motor que executa o modelo localmente.
O instalador copia a aplicação para a sua pasta de utilizador, sem direitos de administrador. Em alternativa, descompacte a versão portátil onde preferir.
Na aplicação: menu Modello (Modelo) → Prepara o aggiorna il modello Ollama... (preparar ou atualizar o modelo Ollama). Transfere o qwen2.5-coder (7B em CPU, cerca de 5 GB; 14B com GPU NVIDIA de 12 GB, cerca de 9 GB) e o nomic-embed-text e, em seguida, indexa a knowledge base.
A aplicação consulta as GitHub Releases, transfere o novo instalador, verifica o SHA-256 e executa-o em silêncio. Os seus dados (knowledge base, perfis, iFlows gerados) não são tocados.
Versão portátil: recebe um aviso com a ligação para o novo pacote e decide quando o substituir.
Resposta curta: no seu PC, e em mais lado nenhum.
O modelo corre no Ollama na sua máquina. Os pedidos, os iFlows e a knowledge base não são enviados para nenhum serviço.
As únicas ligações externas são para as GitHub Releases, para verificar atualizações, e para o seu tenant, quando é você a pedir.
Uma palavra-passe principal cifra as configurações e os perfis locais. Sem ela, os ficheiros ficam ilegíveis.
Os client secret e as palavras-passe dos tenants ficam no Credential Manager do Windows, nunca em ficheiros.
As fontes de cada cliente ficam excluídas da pesquisa geral e só são passadas ao modelo quando esse cliente está selecionado e desbloqueado com a sua palavra-passe. A palavra-passe permite utilizar a KB, mas não cifra os ficheiros no disco: para os proteger, utilize a cifragem do disco, por exemplo o BitLocker.
Honestidade de produto: é uma beta e convém saber isto antes de transferir.
Início por Timer e HTTPS, Content Modifier, XSLT, Groovy, Process Call e local process lineares, Request-Reply HTTP/ProcessDirect/SuccessFactors, Send Mail e SFTP, um router OK/KO, Exception Subprocess. Splitter/Gather, Data Store ou vários routers recorrem ao modo Markdown: o pacote tem de ser verificado na Web UI antes do deploy.
Implementa as OData API públicas do Integration Suite, mas foi testado em poucos tenants. Na primeira ligação use "Test connessione" (testar ligação) e comunique as diferenças.
Com o modelo 7B em CPU, uma geração demora alguns minutos. Com uma GPU NVIDIA e o modelo 14B é muito mais rápida e de melhor qualidade.
Em Linux e macOS a aplicação arranca a partir do código-fonte, mas os segredos dos tenants não são guardados: o deploy exige introduzir o segredo em cada sessão. O instalador e a atualização automática só existem para Windows.
O IFlow Assistant é gratuito e vai continuar a sê-lo. Se lhe poupar uma tarde, um café é a forma mais simples de mo dizer e de manter ligada a GPU que experimenta os modelos novos.
Ofereça-me um café no PayPalUm relatório de problema bem feito no GitHub também vale muito.
As que chegam com mais frequência.
Não. Com um CPU e pelo menos 16 GB de RAM o modelo 7B funciona, mas uma geração demora minutos. Com uma GPU NVIDIA de 12 GB ou mais, o modelo 14B responde em dezenas de segundos e produz specs mais precisas.
Não. A knowledge base é um ficheiro SQLite local, o modelo corre no Ollama na sua máquina e não há telemetria. A aplicação só contacta as GitHub Releases para as atualizações e o seu tenant quando inicia um registo, um deploy ou uma importação.
Sim. O modelo cpi-iflow-builder é construído a partir de um Modelfile incluído no pacote: pode mudar o modelo base (por exemplo, outro coder disponível no Ollama) e voltar a gerá-lo a partir do menu Modello (Modelo) → Ricrea il modello dal Modelfile (ollama create). O system prompt CPI mantém-se.
Adicione as exportações .zip à knowledge base a partir do separador Knowledge base, ou importe-as diretamente do tenant. Depois selecione a fonte e use "Template" para a classificar: a partir daí aparece no menu Template KB da geração e as suas convenções tornam-se restrições explícitas.
"Censisci + Deploy" (registar e implementar) carrega o pacote no package do Design workspace do tenant ativo, lança o deploy, espera pelo estado de runtime (STARTED ou ERROR) e depois lê os últimos Message Processing Logs como smoke test. Não mexe noutros artefactos e não apaga nada.
Em parte. O código é Python e tkinter, por isso arranca a partir do código-fonte com os scripts em install/. Faltam, no entanto, o instalador, a atualização automática e a gravação dos segredos dos tenants, que hoje usa o Credential Manager do Windows.
Não. É um projeto independente e open source (licença MIT) nascido para uso pessoal e não é afiliado, patrocinado nem aprovado pela SAP SE. Usa apenas as API públicas documentadas do Integration Suite.