Costruirò agenti AI personalizzati, sistemi rag, langgraph e automazione crewai
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Sono specializzato nella creazione di agenti AI di livello produzione e applicazioni di Retrieval-Augmented Generation (RAG) che possono ragionare, usare strumenti esterni, collaborare in team multi-agente e interrogare dinamicamente i tuoi database di conoscenza privata. Trasformo i raw LLM in sistemi aziendali affidabili.
Ciò che posso costruire per te:
- Sistemi multi-agente con stato: Flussi di lavoro complessi e deterministici usando macchine a stati. Ideale per scenari che richiedono cicli condizionali, auto-correzione degli errori e approvazioni Human-in-the-Loop (HITL).
- Pipeline RAG avanzate: Reti di recupero ad alta precisione con ricerca ibrida, recupero di documenti genitori, reranking e Graph RAG per garantire zero hallucination sui tuoi dati proprietari.
- Integrazione di strumenti e API personalizzati: Dotare gli agenti della capacità di interagire in modo sicuro con i tuoi database, CRM, Slack, Gmail o qualsiasi API REST personalizzata.
Perché scegliere la mia architettura? Non costruisco prototipi fragili che loopano all'infinito e sprecano i tuoi token API. Ogni sistema agentico che deployo presenta confini di stato rigorosi, limiti espliciti di consumo di token e osservabilità nativa, così puoi verificare esattamente perché un agente ha preso una decisione specifica.
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Scopri di più su YS Malhara
AI and Machine Learning Engineer
- DaSri Lanka
- Membro daott 2020
- Tempo di risposta medio1 ora
- Ultima consegna1 anno
Lingue
Inglese
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FAQ
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Qual è la differenza tra CrewAI e LangGraph, e quale mi serve?
CrewAI è incredibile per prototipi rapidi e workflow che imitano un team di specialisti umani. LangGraph è una macchina a stati basata su grafi di livello inferiore, usata per sistemi enterprise che richiedono controllo rigoroso, loop condizionali complessi, recupero dagli errori e punti di intervento umano.
Come fai a prevenire che gli agenti "loopino" all'infinito e aumentino i costi API?
Costruisco barriere rigide in ogni sistema. Per CrewAI, implementiamo condizioni di terminazione del task. Per LangGraph, usiamo strutture di nodi espliciti con limiti massimi di iterazioni e integriamo LangSmith per tracciare i costi dei token e rilevare comportamenti anomali immediatamente.
L'agente AI può chiedere il mio permesso prima di compiere un'azione critica?
Sì! Usando la persistenza dello stato nativa di LangGraph e i checkpoint, possiamo impostare gate "Human-in-the-Loop". L'agente si fermerà, salverà il suo stato esatto, ti notificherà (via Slack, email o UI) per rivedere il suo lavoro o chiamata allo strumento, e riprenderà una volta che darai l'approvazione.
L'applicazione funzionerà con i dati interni della mia azienda?
Assolutamente sì. Costruiremo una pipeline RAG personalizzata che ingerisce in modo sicuro i tuoi PDF, schemi di database o documentazione API, assicurando che gli agenti generino risposte basate esclusivamente sui tuoi dati fattuali.

