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Costruirò sistema multi agente autonomo con langgraph o crewai
S M Russel
Level 1
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Le chatbot AI a prompt singolo falliscono quando devono gestire logiche di business a più passaggi. Quando hai bisogno di ricerche automatizzate, verifica dei dati, esecuzione di codice o operazioni complesse di contenuto, serve un team di agenti AI specializzati che lavorano in coordinazione.
Progetto sistemi multi-agente e workflow agentici usando LangGraph, CrewAI e Python. Costruisco team AI orientati agli obiettivi dove ogni agente ha una persona distinta, memoria, accesso a strumenti specializzati e validazione da parte di supervisori per risultati impeccabili.
Cosa ottieni:
- Grafi multi-agente con stato usando LangGraph o sciami strutturati con CrewAI
- Definizioni di strumenti personalizzati (query database, web scraping, azioni CRM, chiamate API)
- Memoria persistente e mantenimento del contesto durante compiti complessi a più passaggi
- Punti di revisione human-in-the-loop per azioni critiche di business
- Deploy in produzione come microservizio autonomo o backend FastAPI
Sostituisci i workflow manuali con un team AI autonomo che lavora 24/7.
Scrivimi un messaggio con il workflow desiderato e costruiamo il tuo sistema multi-agente.
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S M Russel
AI Engineer and FullStack Developer
Level 1
- DaBangladesh
- Membro dagiu 2024
- Tempo di risposta medio1 ora
- Ultima consegna4 mesi
Lingue
Inglese, Bengali
AI Engineer & Full-Stack SaaS Developer with 5+ years of experience building AI automation, LLM-powered SaaS, CRMs, and internal tools that cut costs and drive revenue. I deliver end-to-end solutions including RAG pipelines, n8n workflows, intelligent chatbots, and scalable APIs using OpenAI, Claude, Gemini, and LangChain, alongside FastAPI, Django, Next.js, React, Vue, n8n, PostgreSQL, mongDB, Docker, and AWS/GCP.
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FAQ
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Qual è la principale differenza tra LangGraph e CrewAI?
CrewAI è ideale per team collaborativi con ruolo e workflow sequenziali. LangGraph offre controllo di grafi ciclici a basso livello, ramificazioni condizionali e persistenza dello stato di livello enterprise. Ti consiglierò il framework più adatto al tuo caso d'uso.
Come fai a prevenire che gli agenti hallucino o entrino in loop infiniti?
Implemento limiti rigorosi ai cicli, limiti di passaggi di esecuzione e nodi di revisione supervisori che validano ogni output degli agenti prima di procedere allo stato successivo.
Questi agenti possono interagire con database aziendali privati?
Sì. Gli agenti possono eseguire query SQL sicure, ricerche vettoriali e chiamate API usando una gestione rigorosa delle credenziali.
