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Vou construir um agente de IA com rag, langgraph, langchain, llamaindex e n8n
Ilyas N
Sobre este Serviço
Tradução automática
A maioria dos chatbots de IA apenas envolve um modelo: soam confiantes, geram alucinações e não conseguem fazer muita coisa. Empresas precisam de um agente que raciocine com dados reais, tome ações e funcione na produção.
Eu building agents de IA personalizados com Python, FastAPI, LangChain, LangGraph e LlamaIndex:
Respostas fundamentadas com RAG vêm dos seus documentos e citam fontes. Se a resposta não estiver nos seus dados, o agente diz isso em vez de inventar uma.
Usar ferramentas é agir, não apenas conversar: pesquisa na sua base de conhecimento, chama APIs, analisa dados da web, atualiza seu CRM.
Memória e controle: memória de múltiplas turnos e máquinas de estado LangGraph tornam o comportamento previsível e fáceis de depurar, não cadeias de prompts frágeis.
Automação e fluxos de voz n8n conectam o agente ao Telegram, WhatsApp, e-mail, Sheets e seu CRM; STT/TTS para agentes de voz.
Você recebe código limpo, documentado e que você possui integralmente.
Me mande uma mensagem antes de pedir o serviço e me diga o que você está construindo; eu vou te dizer com sinceridade se é um bom encaixe.
Conheça mais sobre Ilyas N
Ilyas N
AI Engineer, LLM Agents, RAG and n8n Automation
- A partir deUzbequistão
- Membro desdeabr. de 2025
- Última entrega6 meses
Idiomas
Russo, Inglês
I build AI agents, RAG systems and n8n automations that replace manual work in real businesses.
• AI agents & RAG: LangChain, LangGraph, LlamaIndex, pgvector
• n8n workflows: CRM, email, e-commerce, self-hosted setup
• Telegram/WhatsApp bots with AI, quizzes, lead funnels
• Scrapers, Python/FastAPI backends, API integrations
Clear scope first, working version early, then iterations. Clean, documented solutions, no black box.
Send me a short description of your task and I'll suggest an approach.
Tradução automática
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Perguntas frequentes
Tradução automática
Qual é a diferença entre um agente RAG e um chatbot comum?
Um chatbot comum responde a partir do que o modelo memorizou, então pode inventar fatos. Um agente RAG primeiro procura nos seus documentos, responde apenas com o que encontra, cita a fonte e diz “não sei” quando a resposta não está nos seus dados.
Meus documentos são confidenciais. Isso é seguro?
Sim. Seus dados ficam no seu próprio banco de dados e eu posso hospedar tudo no seu servidor. Para privacidade estrita, posso usar um modelo local de código aberto, para nada sair da sua infraestrutura. Com LLMs em nuvem, apenas o texto necessário para cada resposta é enviado para a API do provedor.
O agente pode se conectar às minhas ferramentas existentes: CRM, APIs, planilhas?
Sim. Com n8n e Python eu conecto a qualquer coisa que tenha uma API ou webhook: CRMs, Google Sheets, bancos de dados, e-mail, Telegram, WhatsApp. O agente não apenas conversa, ele pode ler dados, criar registros e acionar ações.
Por que especificamente LangChain e LangGraph?
LangChain oferece blocos de construção comprovados (retrievers, tools, memory). LangGraph adiciona estado explícito e fluxo de controle, então o comportamento do agente é previsível e depurável, não uma cadeia de prompts frágil. Se a sua tarefa exigir apenas um fluxo simples no n8n, eu te digo e economizo seu dinheiro.
Quais canais o agente pode atender?
Telegram, WhatsApp, um widget de chat no seu site, Slack ou e-mail. Voz (fala para texto e texto para fala) é possível no pacote Premium. Diga onde seus clientes estão e eu sugiro a melhor opção.
