Costruirò agenti AI personalizzati e workflow usando langgraph
Informazioni su questo servizio
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Sei stanco di wrapper di OpenAI di base che non seguono le regole di business, hallucinate o perdono il contesto della conversazione?
Per far funzionare un business senza intoppi, il tuo AI ha bisogno di struttura, flussi di controllo precisi e memoria persistente. Costruirò applicazioni AI di livello produzione, con stato, usando LangGraph e LangChain in Python.
Progettando grafici di stato espliciti con nodi robusti e edge condizionali, garantisco che il tuo AI segua una logica di business rigorosa, corregga automaticamente i propri errori e gestisca perfettamente ragionamenti complessi multi-step.
Ciò che posso costruire per te:
- Agenti AI con stato: Sistemi con memoria a breve e lungo termine affidabile che mantengono il contesto tra più interazioni.
- Loop di LLM auto-correggenti: Workflow in cui l'agente valida automaticamente il proprio codice o output rispetto ai tuoi criteri e riprova se fallisce.
- Pipeline di dati strutturati: Agenti specializzati nel parsing, routing e formattazione di informazioni grezze usando edge di routing condizionali espliciti.
Il mio stack tecnico:
- Core orchestrazione: LangGraph, LangChain, Python
Perché scegliermi?
Come ingegnere di AI e Data Science, mi concentro sulla costruzione di workflow affidabili e deterministici che non si rompono in produzione.
Scopri di più su Muhammad Zain
Data Scientist, AI Solutions Engineer, Agentic AI Specialist
- DaPakistan
- Membro dagiu 2024
- Tempo di risposta medio1 ora
Lingue
Urdu, Inglese
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FAQ
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Perché usare LangGraph invece di LangChain standard o chiamate API di base?
Le API standard funzionano in modo lineare e fanno fatica con cicli (loop). LangGraph ci permette di definire cicli, loop e gestione esplicita dello stato, così l'agente può eseguire un compito, valutare il proprio lavoro e ripetere per correggere gli errori fino ad ottenere il risultato giusto.
Devo fornire le API keys?
Sì, dovrai fornire le tue API keys (OpenAI, Anthropic, Gemini, ecc.) per test e deployment. Ti mostrerò esattamente come configurarle in modo sicuro come variabili ambientali.
Puoi integrare questo in un'applicazione esistente?
Sì! La logica del grafico è scritta in codice Python modulare, rendendola molto flessibile per integrarla in sistemi backend come Flask o FastAPI.

