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Costruirò agent AI stateful e rag agentico usando langgraph e mcp
Sami Ullah
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Aggiorna la tua applicazione da AI statica a agent dinamici con capacità decisionale.
I modelli di Generative AI standard mancano di contesto, e il semplice RAG recupera solo dati. Sono specializzato in Agentic RAG dove l'AI ragiona, valuta la fiducia e decide autonomamente quando interrogare database o eseguire funzioni personalizzate.
Utilizzando il mio background in Informatica, progetto workflow LLM multi-step e stateful che risolvono logiche aziendali complesse senza hallucination.
Cosa offro:
- Sistemi Agentic RAG: Aggiunta di livelli di ragionamento affinché l'AI valuti i dati e cerchi dinamicamente strumenti esterni se mancano informazioni.
- Orchestrazione LangGraph: Costruzione di pipeline multi-agent stateful per workflow complessi con agenti supervisori e specializzati.
- Integrazione MCP: Implementazione del Model Context Protocol per collegare in modo sicuro i tuoi agenti AI con file locali, database o API aziendali.
- Ingegneria Vector DB: Chunking efficiente, embeddings e ricerca semantica usando Pinecone, ChromaDB o FAISS.
Lo stack tecnologico:
Python | LangChain | LangGraph | GPT-4o | Claude | Ollama
Ti prego di scrivermi prima di ordinare così possiamo definire perfettamente il tuo workflow personalizzato.
Scopri di più su Sami Ullah
Sami Ullah
AI and ML Engineer, Agentic AI, LangGraph, and RAG Specialist
- DaPakistan
- Membro dagiu 2026
- Tempo di risposta medio1 ora
Lingue
Urdu, Inglese
As a Computer Science graduate from Quaid-i-Azam University, I build production-ready Generative AI systems beyond standard chatbots. I specialize in stateful, multi-agent architectures and Agentic RAG applications that reason and interact with external APIs. I orchestrate complex workflows using LangChain, LangGraph, and Vector Databases, while implementing the Model Context Protocol (MCP) to connect LLMs to your data. I deliver scalable AI agents and customized multi-agent pipelines tailored to your business needs.
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FAQ
Traduzione automatica.
Qual è la differenza tra RAG standard e RAG Agentic?
Il RAG standard recupera semplicemente i documenti più pertinenti per una query e li passa all'LLM. L'Agentic RAG utilizza un agente per valutare prima la query, decidere quali database o strumenti cercare, valutare la qualità del contesto recuperato e cercare nuovamente in modo iterativo se la risposta non è completa.
Perché usare LangGraph invece di solo LangChain?
Mentre LangChain è ottimo per sequenze lineari, LangGraph è progettato specificamente per workflow multi-attore e stateful. Permette agli agenti di ciclar, autocorreggersi, ricordare interazioni passate durante sessioni lunghe e passare compiti ad altri agenti specializzati.
Cos'è MCP e perché ne ho bisogno?
Il Model Context Protocol (MCP) è uno standard aperto che dà agli agenti AI una "porta USB" universale per connettersi in modo sicuro a strumenti esterni, fonti di dati e API senza bisogno di integrazioni hard-coded e fragili.
Con quali LLM lavori?
Posso integrare il tuo sistema con modelli commerciali leader come GPT-4o di OpenAI, Claude 3.5 di Anthropic, Google Gemini o modelli open-source locali tramite Ollama.
