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Costruirò un agente AI pronto per la produzione con langgraph e tool calling
Akash L
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Creo agenti AI che resistono al contatto con utenti reali.
La maggior parte delle demo di agenti si interrompe nel momento in cui il modello restituisce una chiamata a tool malformata. Costruisco il livello che impedisce ciò: schemi di tool rigorosi, validazione enum, correzione tra campi e degradazione graduale invece di uno stack trace.
Ciò che ho consegnato: autore unico di un assistente LangGraph multi-agent che gira in produzione su una piattaforma di supply chain negli Stati Uniti. Linguaggio naturale in, chiamate validate attraverso tracking, geo e API di indirizzo, su una superficie di tool con 125 parametri. È sopravvissuto a una completa re-platform e funziona ancora oggi.
COSA OTTIENI
Un agente funzionante nel tuo repo, non un notebook. Schemi di tool progettati intorno alla tua API reale. Validazione dell'output strutturato e gestione dei fallback. endpoint FastAPI, Dockerfile e README. Una chiamata che ti guida attraverso il codice.
STACK: Python, LangGraph, LangChain, OpenAI e modelli open, Pydantic, FastAPI, Qdrant, Docker, AWS.
Scrivimi prima di ordinare con cosa stai costruendo. Se non è compatibile, te lo dirò.
Scopri di più su Akash L
Akash L
AI Engineer, LLM Agents, RAG and MLOps
- DaIndia
- Membro damar 2020
Lingue
Tamil, Inglese
AI engineer with 4 years building LLM systems that run in production, not just demos.
I was sole author of a multi-agent LangGraph assistant for a US supply-chain platform. Plain-English questions turned into validated calls across a 125-parameter tool surface. It survived a re-platform and still runs today.
I build the unglamorous parts too: RAG pipelines, tool schemas, validation that degrades gracefully instead of crashing, and eval harnesses that catch regressions before your users do.
Python, LangGraph, LangChain, RAG, FastAPI, AWS.
Tell me what you are building.
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FAQ
Traduzione automatica.
Con quali provider di LLM lavori?
Modelli OpenAI, Anthropic e open-weight funzionano localmente o tramite vLLM. Ti consiglierò uno in base alle tue esigenze di costo e latenza, invece di optare per l'opzione più costosa di default.
Possiedo il codice?
Sì, completamente. È consegnato nel tuo repository con la cronologia dei commit, e sei libero di modificarlo, distribuirlo e estenderlo come preferisci.
Cosa succede se l'agente dà risposte sbagliate?
Come previsto all'inizio, ed è proprio per questo che la valutazione conta. Il pacchetto Premium include una suite di regressione per misurare l'accuratezza e correggere i fallimenti specifici invece di indovinare.
