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Progetterò sistemi multi agent autonomi conformi usando langgraph e crewai
Abdullah Khan
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Progetto sistemi Multi-Agent deterministici che trasformano il POC in ecosistemi robusti e di livello produzione, riducendo del 40% il carico operativo.
Il mio approccio ingegneristico si concentra sulla costruzione di architetture cognitive autonome usando
LangGraph e CrewAI che eseguono logiche di business complesse con affidabilità assoluta. Progetto stormi di agenti collaborativi capaci di pianificare, ragionare e eseguire strumenti.
Ho una profonda esperienza nei settori altamente regolamentati, progettando protocolli di governance "Human-in-the-Loop" per garantire che decisioni ad alta incertezza siano sottoposte a verifica.
Il mio background include l'ingegneria di gestione dello stato persistente e strati di memoria semantica, che permettono agli agenti di mantenere il contesto in workflow asincroni di lunga durata.
Progetto sistemi sicuri, auto-riparanti, su misura per i tuoi colli di bottiglia operativi.
Se hai bisogno di un'architettura AI scalabile, sicura e ad alte prestazioni, contattami per discutere i tuoi requisiti specifici.
Scopri di più su Abdullah Khan
Abdullah Khan
AI Architect: 5 years, Enterprise RAG Systems, Agents and AWS MLOps
- DaPakistan
- Membro dalug 2024
- Tempo di risposta medio2 ore
- Ultima consegna6 giorni
Lingue
Urdu, Inglese
I architect Enterprise RAG & Agent systems that cut operational overhead by 40%. From Proof-of-Concept to Production, I build scalable compliant infrastructure.
My focus is on eliminating enterprise bottlenecks: high hallucination rates, latency, and spiralling costs.
I possess deep domain expertise in highly regulated sectors. I design "Human-in-the-Loop" architectures that ensure high-uncertainty decisions for review, ensuring safety and compliance.
If you require a scalable, secure, and high-performance AI architecture, I invite you to contact me to discuss your requirements.
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Il mio portfolio
FAQ
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Come eviti che gli agenti entrino in loop infiniti o hallucino?
Progetto macchine a stati deterministici usando LangGraph, applicando logiche di transizione rigorose e checkpoint "Human-in-the-Loop". Questo garantisce che gli agenti operino entro limiti definiti, prevenendo loop infiniti e azioni non autorizzate comuni nelle logiche di business autonome di base.
Qual è il vantaggio strategico di un sistema multi agente rispetto a un singolo LLM?
Un singolo LLM hallucina quando sovraccarico di contesto. I sistemi multi agente assegnano ruoli specifici a agenti distinti. Questa "separazione delle responsabilità" migliora drasticamente l'accuratezza, riduce la latenza e permette l'automazione parallela di compiti di business.
I tuoi agenti possiedono memoria a lungo termine e capacità di mantenere il contesto?
Sì. Progetto gestione dello stato persistente usando Redis (a breve termine) e Vector Databases (a lungo termine/RAG). Questo permette agli agenti di ricordare interazioni passate, preferenze degli utenti e conoscenza istituzionale, abilitando workflow complessi e multi-sessione.
Come gestisci il consumo di token e i costi operativi?
Implemento architetture di routing consapevoli dei costi. Compiti semplici vengono indirizzati a modelli efficienti (Llama 3/GPT-4o-mini), mentre reasoning complessi usano GPT-4o. Uso anche caching semantico per evitare chiamate API ridondanti, riducendo il carico operativo fino al 40%.
Questi agenti possono eseguire azioni sul mio software interno?
Assolutamente sì. Costruisco toolkit personalizzati (API) che permettono agli agenti di interagire in modo sicuro con il tuo CRM, ERP o database interno. Implemento autenticazioni OAuth2 rigorose e livelli di permesso, così gli agenti possono eseguire solo azioni autorizzate (ad esempio, solo lettura o scrittura).
