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Vou arquitetar sistemas de IA multiagente com RAG e LangGraph
Muhammad Hamza
Sobre este Serviço
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Integrações padrão de modelos de linguagem grandes frequentemente falham em ambientes empresariais complexos devido à perda de contexto e alucinações não verificadas. Para garantir precisão e segurança operacional, as empresas precisam de sistemas multiagente determinísticos e com estado. Como Engenheiro de IA especializado em Agentic RAG e Orquestração de Multiagentes, utilizo LangGraph para separar o raciocínio cognitivo da execução. Construo redes hierárquicas e lideradas por supervisores que podem se autocorrigir, usar ferramentas personalizadas e fornecer resultados prontos para produção.
Entregáveis principais de engenharia:
- Topologias LangGraph: Design de arquiteturas complexas de multiagentes com estado (redes supervisoras e hierárquicas).
- Otimização de busca híbrida: Implementação de motores de busca semântica híbrida e BM25 usando Qdrant junto com cache Redis para reduzir drasticamente a latência.
- Guardrails & Implantação: Implantação de guardrails de validação de intenção rigorosos e soluções containerizadas prontas para implantação em Google Cloud Platform (GCP) ou AWS.
De assistentes internos sofisticados a equipes de pesquisa autônomas, eu projeto sistemas robustos feitos para gerar valor de negócio mensurável. Vamos construir sua infraestrutura de IA de forma adequada
Conheça mais sobre Muhammad Hamza
Muhammad Hamza
Senior AI Engineer, Agentic Systems, LangGraph and MCP Architect
- A partir dePaquistão
- Membro desdeset. de 2021
- Responde em aprox.:1 hora
- Última entrega1 ano
Idiomas
Inglês, Urdu
I am a Senior AI Engineer specializing in production-grade Agentic RAG and multi-agent orchestration using LangGraph. Standard LLM integrations often fail in complex environments due to context loss. I solve this by building deterministic, stateful AI ecosystems that drive measurable business value. My technical stack includes custom MCP servers for secure tool calling, Qdrant for optimized vector retrieval, and scalable FastAPI backends. I do not simply build basic API wrappers. Let us architect your AI infrastructure properly from the foundational layer upward.
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Perguntas frequentes
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Por que você usa LangGraph ao invés de integrações padrão de LLM?
Integrações padrão de modelos de linguagem grandes frequentemente falham em ambientes empresariais complexos devido à perda de contexto e alucinações não verificadas. LangGraph é utilizado para separar o raciocínio cognitivo da execução, construindo sistemas multiagente determinísticos e com estado que podem se autocorrigir e entregar
O que está incluído no pacote de Plano Arquitetônico Básico?
Tem o preço de $150 com prazo de entrega de 3 dias. Inclui uma consultoria de design de sistema de 1 hora completa. Resultado na entrega de um plano arquitetônico gráfico e recomendação de stack tecnológica para um sistema multiagente proposto.
O que cobre o pacote Sistema RAG de Domínio Único Padrão?
Tem o preço de $600 com prazo de entrega de 7 dias. Envolve engenharia de um pipeline RAG robusto usando Qdrant. Inclui um agente de roteamento inteligente, integração de memória Redis e capacidades básicas de chamada de ferramentas.
Quais são os entregáveis do pacote Equipe de Agentes Empresarial Premium?
Tem o preço de $1.500+ com prazo de entrega de 14 dias. Oferece orquestração completa de multiagentes com supervisor e especialistas de domínio. Inclui RAG avançado, criação de ferramentas personalizadas, guardrails de segurança e configurações de implantação com Docker.
