Costruirò pipeline personalizzate di agent AI e flussi di automazione multi agent


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Stanco di chiamate one-shot di LLM che in realtà non automatizzano nulla? Costruisco sistemi multi-agent dove gli agent AI pianificano, eseguono, comunicano e si auto-correggono end to end.
Sono specializzato in architetture AI agentiche. Il mio lavoro include una pipeline automatizzata di generazione video con 5 agent (Story Audio Video Edit Undo), costruita con uno strato di astrazione MCP, orchestrazione in stile LangGraph, contratti di stato Pydantic tra agent, un backend FastAPI con WebSocket in tempo reale, e un agente di editing in linguaggio naturale + revert delle versioni che supera i test 46/46.
Cosa posso costruire per te:
- Pipeline multi-agent con architetture Supervisor/Worker o sequenziali
- Workflow LangGraph con logica personalizzata dei nodi, connessioni e routing condizionale
- Server MCP (Model Context Protocol) e integrazione tra agent e tool
- Agent che chiamano API esterne, elaborano file, interrogano database o controllano altri strumenti
- Gestione dello stato con versioning e rollback tra le fasi degli agent <li classifica di intenti in linguaggio naturale che alimenta pianificatori di azioni automatizzate
- Backend FastAPI che espone la pipeline dell'agent come API REST/WebSocket
- Sistemi indipendenti dal provider di LLM (OpenAI, Gemini, Claude, Ollama swap senza riscritture)
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Lingue
Inglese
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FAQ
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Devo fornire una API key di OpenAI / Gemini?
Avrai bisogno di una chiave per il provider di LLM che desideri usare. Costruisco tutti i sistemi in modo provider-agnostic — se cambi provider in seguito, è una semplice modifica di configurazione, non una riscrittura. Posso anche costruire con Ollama per setup completamente locali/offline.
Quali informazioni devo fornirti per iniziare?
Una descrizione chiara di cosa vuoi che facciano gli agent: l'input, l'output desiderato, eventuali strumenti o API che devono usare e eventuali vincoli (solo offline, LLM specifico, ecc.). Più è dettagliata, meglio è.
Puoi integrarti con il mio codice esistente?
Sì, scrivimi prima con una breve descrizione del tuo stack e ti confermerò la compatibilità prima di procedere con l'ordine.
Usi specificamente LangGraph?
Implemento orchestrazioni in stile LangGraph e posso usare direttamente LangGraph o costruire logiche di grafo equivalenti in Python semplice (senza dipendenze extra). La scelta è tua.
Riuscirò a capire e ampliare il codice dopo la consegna?
Sì. Scrivo codice di qualità produzione con docstring, README e, dove necessario, test. Non ti consegnerò uno script monolitico che nessuno può mantenere.
Cosa significa "strato di strumenti MCP" e ne ho bisogno?
MCP (Model Context Protocol) è un modo per esporre strumenti agli agent LLM in modo strutturato e riutilizzabile. È utile per sistemi più grandi dove più agent condividono gli stessi strumenti. Per setup più semplici con un solo agente, è opzionale — ti consiglierò l'architettura più adatta al tuo scopo.

