Vou projetar um sistema de IA multiagente langgraph para empresas usando fastapi

Pare de usar envoltórios de LLM frágeis. Eu projeto sistemas de IA compostos LangGraph Multi-Agent com estado que sobrevivem à produção. A maioria dos wrappers de LLM falha em escala: cadeias de prompts lineares sem memória, sem recuperação, sem controle. Um timeout ou uma chamada de ferramenta ruim derruba o fluxo de trabalho. O trabalho corporativo precisa de raciocínio cíclico - agentes que planejam, agem, verificam, tentam novamente e roteiam - com estado em cada etapa. O que você recebe: - LangGraph - máquinas de estado determinísticas, roteamento de nó supervisor, grafos cíclicos, checkpointing - FastAPI - pontos de extremidade assíncronos, contratos tipados, orquestração em segundo plano - Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) - servidores isolados sobre HTTP / JSON-RPC transmíssivel, ferramentas com validação de esquema - Bancos de Dados de Vetores - recuperação híbrida Pinecone/Milvus, reclassificação, RAG baseado em citações O risco é eliminado: aprovações Human-in-the-Loop antes de gravações financeiras, execução de ferramentas em sandbox, rastreamento por agente, retomada segura de falhas a partir de checkpoints. Envie uma mensagem antes de fazer o pedido para eu mapear seu fluxo de trabalho, esquema de estado e contratos de ferramentas - e dizer o que deve ser agentizado e o que deve permanecer determinístico. Eu construo sistemas LangGraph em produção com ferramentas MCP, checkpoints e aprovações humanas.