En la primera parte de este blog te conté qué son los flujos agénticos y cómo se integran con GitHub. Ahora es momento de dejar de lado la teoría y ver la magia en acción.

Para demostrar su potencial en un entorno real, armé una demo con un ticket de Jira que se convierte de forma 100% autónoma en un pull request listo para revisión.

La idea es simple: creas un ticket, lo asignas y esa acción dispara la ejecución del Agentic Workflow. Minutos después, aparece un PR en draft en tu repositorio sin que ningún desarrollador haya tocado una sola línea de código en el camino.

¿Cómo funciona un Agentic Workflow por dentro?

Cuando creas y asignas el ticket, una regla de automatización en Jira lanza un evento repository_dispatch hacia GitHub. Este evento despierta al workflow orquestador, el cual no intenta resolver la tarea de un solo golpe. En su lugar, divide el trabajo en cinco fases, cada una delegada a un subagente especializado:

1. Contexto: Lee el ticket de Jira mediante el MCP de Atlassian y analiza los archivos del repositorio.
2. Diseño: Define el objetivo principal, las historias de usuario y los requisitos técnicos.
3. Arquitectura: Toma la decisión técnica y genera la lista exacta de archivos que se deben modificar.
4. Desarrollo: Crea una nueva rama (branch) en Git y edita el código siguiendo el plan establecido.
5. Calidad: Verifica que se cumplan los requisitos y tiene hasta 3 reintentos si algo falla.

Si el subagente de calidad valida que todo cuadra, el orquestador abre un pull request en modo draft y le asigna automáticamente a Copilot como revisor.

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Si prefieres probarlo tú mismo de forma controlada, el workflow también se puede ejecutar manualmente desde la terminal apuntando a un ticket específico:

# Dispara el orquestador para un ticket específico
gh aw run jira-orchestrator -f ticket_id=SCRUM-1

# Sigue los logs en tiempo real
gh aw logs jira-orchestrator

La ciencia detrás de la automatización

Montar este entorno requiere conectar un par de cables: el MCP (Model Context Protocol) de Atlassian para que la IA lea Jira, la regla de automatización en tu tablero para enviar el repository_dispatch, y configurar los secrets en tu repositorio (el token de Copilot y las credenciales de Atlassian). El paso a paso detallado de esta configuración lo dejas listo en el archivo README del repositorio.

Lo verdaderamente importante de esta demo: el agente hizo el trabajo pesado, pero la decisión final siempre es humana. Inspeccionas el run, revisas los cambios del PR generado y, si todo está correcto, haces el merge. El humano siempre cierra el ciclo de desarrollo.

Clona la demo y construye tu propio flujo

Todo el código de este flujo (el workflow orquestador, los cinco subagentes y la página de ejemplo) está disponible en formato open source para que puedas experimentar y adaptarlo a las necesidades de tu equipo. Explóralo aquí.

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Recursos para seguir aprendiendo

Si quieres profundizar en el ecosistema de desarrollo guiado por IA, te recomiendo revisar los siguientes enlaces oficiales:

• Documentación oficial: github.github.com/gh-aw
• Video - GitHub Agentic Workflows en acción: youtube.com/watch?v=TBVtoHrhFG4
• Video - Casos de uso prácticos: youtube.com/watch?v=kaIz0X_YByE
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