OmniGraph – Visual Backend Builder & Automation Engine

🌍 Projet :Plateforme No-Code / Low-Code de construction visuelle d’API et de workflows d’automatisation


URL : (En développement)
Type de projet : Plateforme No-Code / Low-Code
Technologies utilisées :

  • Frontend : React, TypeScript, Vite, React Flow, TailwindCSS
  • Backend Microservices : Node.js, Express, TypeScript, Python (FastAPI / AI Service)
  • Bases de données & ORM : PostgreSQL (via Prisma ORM) & MongoDB (Historique & Logs d’exécution)
  • Sandbox & Runtime : Sandbox isolée (Node VM & Docker) supportant JS/TS, Python, Java, C#, Go, PHP
  • IA & LLM : Service IA Python avec Ollama (Llama 3 fine-tuné avec Unsloth) + Heuristiques de secours

🎯 Objectifs du projet

  • Créer une plateforme visuelle interactive permettant de concevoir des API HTTP, des requêtes de bases de données et des flux d’automatisation sous forme de graphes de nœuds.
  • Exécuter et déployer instantanément des endpoints d’API en direct (Live Endpoints) sans nécessiter la rédaction de code boilerplate backend.
  • Mettre en place un bac à sable (Sandbox Runner) multi-langage sécurisé capable d’exécuter du code personnalisé (JS/TS, Python, Java, C#, Go, PHP) en temps réel avec détection automatique des runtimes.
  • Intégrer un assistant IA autonome pour générer des workflows complexes et des scripts de code à partir de simples prompts en langage naturel.
  • Concevoir une architecture microservices extensible basée sur un monorepo TypeScript/Python, avec authentification JWT, gestion de base de données et traçabilité complète des exécutions.

Fonctionnalités clés

  • Éditeur visuel de Graphes de Workflows : Glisser-déposer de nœuds d’actions (Déclencheurs HTTP, requêtes SQL/Mongo, blocs de code sur mesure, branchements conditionnels, transformateurs de données).
  • Déploiement d’API en direct (Live Endpoints) : Génération instantanée d’URL exécutables via un API Gateway dédié avec gestion des routes et des paramètres.
  • Moteur d’Exécution de Graphes (Workflow Engine) : Parcours dynamique et asynchrone des nœuds, propagation des variables entre les étapes et planificateur de tâches (cron).
  • Sandbox Multi-Langage Sécurisée : Isolation des exécutions avec limitation de mémoire, de CPU et de temps d’exécution (Node VM & conteneurisation Docker) pour 6 langages informatiques.
  • Génération par IA & Fine-Tuning Llama 3 : Service IA connecté à un modèle Llama 3 local (fine-tuné avec Unsloth) pour convertir du texte en graphe de nœuds opérationnel.
  • Historique & Traçabilité des Exécutions : Enregistrement temps réel des logs et des états d’entrée/sortie de chaque nœud dans MongoDB pour un débogage précis.
  • Gestion des Utilisateurs & Variables d’Environnement : Authentification sécurisée par jeton JWT et gestion centralisée des secrets/clés d’API par projet.

🖥️ Interface utilisateur

  • Éditeur visuel moderne & ergonomique (React Flow) : Interface fluide et dynamique avec rendu visuel des connexions et des flux de données entre les nœuds.
  • Panneau de test & Debugging intégré : Interface permettant de déclencher manuellement les API, de simuler des payloads et de visualiser les résultats et logs d’exécution étape par étape.
  • Assistant & Modal de Génération IA : Interface intuitive permettant de saisir un besoin (ex: « Créer une API de webhook qui enregistre en BDD et envoie un email ») pour générer automatiquement le graphe correspondant.
  • Tableau de bord & Feedback clair : Visualisation des API actives, des métriques d’exécution, du statut des services et des erreurs de runtime.

🎯 Avantages de ce projet

  • Gain de temps massif en développement : Élimination de la rédaction de code répétitif pour la création de microservices, webhooks et pipelines d’intégration.
  • Architecture Microservices & Monorepo robuste : Séparation claire des responsabilités entre l’API Gateway, le Moteur de Workflow, la Sandbox et le Service IA.
  • Polyvalence & Flexibilité Multi-langage : Possibilité d’associer des scripts Python, JavaScript, Go, PHP, etc., au sein d’un même workflow.
  • Intégration d’IA de pointe : Exploitation du fine-tuning de LLM en local (Llama 3 / Unsloth / Ollama) offrant un générateur de workflows privé et performant.
  • Maîtrise des concepts avancés : Pratique avancée de la gestion de graphes orientés, de la sécurité d’exécution (sandbox), du multi-threading / typage dynamique et de l’architecture distribuée.
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