Costruirò sistemi di AI autonomi agentici con langchain, langgraph e python


Informazioni su questo servizio
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I chatbot sono morti. Il futuro sono gli agenti autonomi.
La maggior parte degli sviluppatori crea semplici wrapper. Io progetto Sistemi di AI Agentici che ragionano, pianificano e eseguono flussi di lavoro complessi per far funzionare la tua logica di business.
Sono un Senior Python Engineer specializzato in LangChain, LangGraph e LLM Orchestration.
Costruisco sistemi in cui l'AI fa, non si limita a parlare.
Cosa Costruisco:
- Sistemi RAG: motori "Chat with Data" (Pinecone/ChromaDB) che non hallucinate.
- Agenti autonomi: AI che naviga il web, estrae dati e aggiorna CRM.
- Stormi multi-agente: team LangGraph (es. agenti Ricercatore + Scrittore).
- Backend SaaS: API scalabili FastAPI/Django per i tuoi utenti.
️ Stack tecnologico:
- Frameworks: LangChain, LangGraph, CrewAI.
- LLMs: GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, Llama 3 (Ollama).
- Deploy: Docker, AWS, GCP.
Perché me?
Agenti affidabili sono difficili. Implemento Memory Management, Guardrails e Latency Optimization per evitare che la tua AI diventi incontrollabile o si blocchi in loop.
Pronto a creare il prossimo unicorno?
Scrivimi prima di ordinare per validare la tua architettura!
Scopri di più su Muhammad K
I will automate your business logic using AI agents
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FAQ
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Qual è la differenza tra un Chatbot e un Agent?
Un chatbot risponde alle domande. Un AI Agent agisce. Un agente può cercare nel web, scrivere file, inviare email e prendere decisioni in base agli obiettivi che programmo usando LangChain.
Devo pagare i costi di OpenAI/LLM?
Sì. Ti servono le tue API keys (OpenAI, Anthropic, ecc.). Io costruisco il motore; tu paghi il carburante. Così possiedi l'account e la privacy dei dati.
Puoi costruire un MVP SaaS?
Sì. Il pacchetto Premium include l'architettura backend necessaria per un SaaS. Posso costruire il backend FastAPI e integrarlo con il tuo frontend.
I miei dati sono privati?
Assolutamente. Uso pratiche di sicurezza standard del settore. Per dati sensibili, possiamo usare LLM locali (come Llama 3) così i tuoi dati non lasciano mai il tuo server.
