Costruirò automazione di flussi di lavoro AI, agenti AI, agenti vocali, pipeline RAG in Python

Uso LangGraph quando la logica di business richiede gestione rigorosa dello stato, passaggi di approvazione e cicli di controllo deterministici; e AutoGen, OpenaAI Agents, Google ADK, Crew AI, Agno ecc. quando serve una collaborazione multi-agente dinamica per risolvere compiti complessi di ricerca o estrazione dati.

Usando framework come Vapi, Retell AI o LiveKit abbinati a Twilio, collego modelli vocali in tempo reale direttamente alle tue API di backend e al CRM (come HubSpot, Salesforce o GoHighLevel). L'assistente vocale può cercare i dettagli del chiamante, raccogliere informazioni durante la chiamata e aggiornare i record nel database.

Sì! Usando Ollama per LLM open-source locali, PostgreSQL (pgvector) per la ricerca vettoriale e ambienti Docker containerizzati ospitati sui tuoi server AWS/GCP, possiamo costruire pipeline a zero leakage di dati dove dati sensibili dell’azienda non toccano API esterne.

Assolutamente. Construo ponti asincroni in Python usando FastAPI e webhooks che attivano automaticamente flussi di lavoro AI al nuovo lead CRM, caricamenti di dati grezzi o aggiornamenti del database, eseguendo task e inviando dati strutturati indietro nel tuo CRM o Google Sheets.

Sì, offro supporto clienti completo anche dopo la consegna.

Sì, costruisco script che utilizzano scikit-learn, tensorflow, nltk, scipy, Pandas e numpy per offrire strumenti di decisione e previsione AI di alta qualità.

MCP offre un’architettura aperta e standardizzata che permette agli agenti AI di ispezionare le capacità, accedere agli strumenti e interrogare dinamicamente fonti di dati in modo sicuro. Crea un’interfaccia robusta tra LLM e infrastruttura aziendale senza script API rigidi e monouso.