Creerò agenti AI autonomi e sistemi RAG agentici con langgraph e crewai

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Wahab Kiyani
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L'era dei chatbot semplici è finita. Sviluppo "Colleghi Digitali" ad alte prestazioni che ricercano, ragionano ed eseguono autonomamente flussi di lavoro complessi. Combinando le basi del RAG con il ragionamento multi-step dell'Agentic AI, offro sistemi che sono sia al 100% precisi che completamente azionabili.


Perché scegliere Agentic RAG?

Il RAG tradizionale è una ricerca statica. I miei sistemi agentici utilizzano uno strato di ragionamento (LangGraph) per valutare la qualità dei dati, affinare le query di ricerca e interagire con il tuo stack tecnologico professionale, tra cui CRM, Gmail o SQL, per completare i compiti senza la supervisione costante di un umano.


Capacità principali:

  • Flussi di lavoro con stato (LangGraph): AI resiliente che può ciclarsi, riprovare e auto-correggersi in base ai risultati.
  • Sciami collaborativi (CrewAI): team di agenti specializzati che lavorano in sincronia per gestire compiti non lineari.
  • RAG di livello enterprise: analisi avanzata di documenti e archiviazione vettoriale per una "Source of Truth" ad alta fedeltà.
  • Integrazione sicura MCP: ponte standardizzato ai tuoi flussi di dati locali o cloud.
  • Verifica dei fatti: report tramite RAGAS per garantire output senza hallucination.


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Wahab Kiyani
  • DaPakistan
  • Membro dalug 2023
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    Urdu, Inglese, Punjabi
I am Abdul Wahab, an AI Research Engineer and Developer dedicated to translating complex research into robust, deployable software. My expertise lies at the intersection of Generative AI—building multimodal RAG systems and LLM integrations—and advanced Computer Vision, specializing in custom CycleGANs and Diffusion Transformers. To ensure real-time performance, I leverage HPC via C++ and CUDA, alongside a deployment stack of Flask, Docker, and MERN. I don’t just write code; I engineer high-performance AI solutions to solve complex business needs and bring projects to life.

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