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Progetterò un sistema di AI multi agent langgraph per aziende usando fastapi
Awais Hyder
Informazioni su questo servizio
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Ferma i wrapper fragili per LLM. Progetto sistemi AI composti LangGraph Multi-Agent stateful che sopravvivono in produzione.
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Awais Hyder
AI Systems Architect LangGraph, MCP and Enterprise Agentic Workflows
- DaPakistan
- Membro daapr 2016
- Ultima consegna1 anno
Lingue
Inglese
I design production-grade Multi-Agent Swarms for enterprises using LangGraph and MCP. Most AI projects die as brittle demos; I build backend systems engineered to survive production.
My expertise covers state machines with checkpointing, FastAPI layers, and MCP servers over Streamable HTTP (JSON-RPC) for secure ERP/CRM integrations. I enforce Human-in-the-Loop (HITL) governance for financial transactions and critical data.
I deliver infrastructure for lead qualification, reconciliation, and automation. Message me before ordering to discuss your architecture and constraints.
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Il mio portfolio
FAQ
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Come gestisce LangGraph lo stato su larga scala?
Attraverso macchine a stati deterministiche con checkpoint duraturi. Un nodo supervisore instrada tra agenti, lo stato persiste dopo crash, e ogni thread riprende esattamente dal suo ultimo checkpoint.
Costruisci server MCP con chiamate strumenti JSON-RPC?
Sì. Costruisco server Model Context Protocol su Streamable HTTP usando JSON-RPC, con validazione rigorosa dello schema JSON in modo che strumenti con alta privilegio rimangano isolati dall'LLM.
FastAPI può servire endpoint asincroni per gli agenti?
Sì. FastAPI espone endpoint asincroni con contratti tipizzati e orchestrazione in background, così le esecuzioni degli agenti, le chiamate agli strumenti e i workflow lunghi non bloccano mai la tua app.
Come eviti chiamate agli strumenti non sicure in produzione?
Attraverso esecuzione sandboxed degli strumenti, validazione dello schema, tracciamento per agente e approvazioni Human-in-the-Loop tramite interrupt() prima che qualsiasi scrittura finanziaria o critica venga eseguita.
