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Costruirò un agente AI langgraph con stato reale, tentativi e gestione degli errori
Gaurav S
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La maggior parte degli "agent AI" sono un prompt in un ciclo while. Funzionano nella demo, poi incontrano un utente reale e si bloccano, loopano all'infinito o restituiscono silenziosamente niente - perché non c'è stato, nessun percorso di retry e nessun comportamento definito in caso di fallimento.
Costruisco agent come vere macchine a stati. Ogni passo è un nodo, ogni fallimento ha un arco, e il grafo può loopare deliberatamente invece che per errore.
Ho creato un copilot RAG correttivo in questo modo: un LLM valuta ogni chunk recuperato, e se la valutazione blocca il recupero il grafo torna indietro con una query riscritta invece di rispondere da ciò che è sopravvissuto. Una catena non può esprimere quel ciclo. Questo è tutto il motivo per costruirlo come un grafo.
Ingegnere backend di giorno - Spring Boot, Go e Kafka in produzione presso una banca di investimento statunitense e un'assicurazione statunitense - quindi quello che ti consegno è un servizio con gestione degli errori, non un notebook.
COSA HO BISOGNO DA TE
Ciò che l'agent deve fare, quali strumenti o API chiama, e cosa dovrebbe fare quando un passo fallisce. Se ancora non sai l'ultima, va bene - deciderlo fa parte del lavoro.
Scopri di più su Gaurav S
Gaurav S
Backend AI Systems Engineer
- DaIndia
- Membro dafeb 2024
- Tempo di risposta medio2 ore
- Ultima consegna2 anni
Lingue
Inglese, Hindi
Backend engineer with nearly four years of production experience building event-driven systems and shipping LLM-backed services into live products at a US investment bank and a US insurance provider.
I specialize in what most AI work skips: putting a model inside a service that already has traffic, tests and a release process it cannot break. Retrieval quality, evaluation harnesses, defined failure behavior.
Spring Boot, Go, Python, Kafka, Kubernetes, AWS, LangChain, LangGraph, RAG, vector databases, QLoRA.
Available full time.
Traduzione automatica.
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FAQ
Traduzione automatica.
Perché LangGraph e non CrewAI o AutoGen?
LangGraph ti offre un grafo esplicito su cui puoi ragionare e fare debug. Gli altri nascondono il flusso di controllo dietro ruoli di agent, il che va bene finché qualcosa si rompe e non riesci a capire perché. Se sei impegnato con un altro framework, dillo e lavorerò in quello.
Fornisci i costi dell'API LLM?
No. Devi fornire la tua API key. Ti dirò il costo previsto per ogni esecuzione prima di costruire.
Può usare le mie API interne?
Sì - di solito è proprio lo scopo. Dammi i documenti o uno spec OpenAPI.
E se non so quanti nodi mi servono?
Scrivimi prima di ordinare con cosa vuoi che faccia e ti dirò onestamente il livello, anche quando è quello più economico.
Il codice è mio?
Sì, completamente, senza bisogno di attribuzione.
