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Vou construir pipelines de IA multi agente com langchain ou langgraph
MalakKhan
Sobre este Serviço
Tradução automática
Você quer agentes de IA que funcionem em produção e não apenas em um notebook de tutorial.
Já implementei sistemas multi-agente em uma empresa de biotecnologia real na GCP. Sei o que dá problema: agentes entrando em loop por causa de estado ruim, limites de taxa matando tarefas silenciosamente, truncamento de JSON no meio da resposta. Resolvi tudo isso em sistemas ao vivo.
O que eu construo:
LangChain com uso de ferramentas, memória, saída estruturada
LangGraph máquinas de estado para fluxos de trabalho complexos com ramificações
RAG pipelines que permitem aos agentes consultar seus próprios documentos ou banco de dados
Gerenciamento de limites de taxa e padrões de circuit breaker
Otimização de prompt para saídas consistentes e confiáveis
Frontend com FastAPI ou Streamlit (nível Premium)
Projetos reais que implementei:
Sistema de IA agentic implantado ao vivo na GCP (InTime BioTech)
Circuit breaker de limite de taxa de LLM ajustado em produção
Cadências de prompt multi-agente otimizadas para resolver gargalos de lógica
Este serviço é para você se:
Quer automatizar um fluxo de trabalho de várias etapas com LLMs
Precisa de um sistema de Q&A de documentos (RAG) para dados internos
Sua pipeline de agentes atual está quebrando ou se comportando de forma imprevisível
Me envie uma mensagem antes de pedir, vou avaliar com honestidade.
Conheça mais sobre MalakKhan
MalakKhan
- A partir dePaquistão
- Membro desdemai. de 2024
- Responde em aprox.:1 hora
Idiomas
Inglês
Hey, I'm Malak — an AI/ML engineer who builds things that actually work in production, not just in notebooks. I've deployed agentic AI systems on GCP, built multi-agent LangGraph pipelines, and shipped full-stack AI apps with FastAPI and Streamlit. My work spans RAG pipelines, NLP with transformer models, real-time ML APIs, and Gemini Vision integrations. If you need an AI feature built right the first time — or need someone to untangle a system that's misbehaving — let's talk. I'm quick to respond, clear about scope, and I won't overpromise.
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Perguntas frequentes
Tradução automática
Qual a diferença entre LangChain e LangGraph?
LangChain é ideal para cadeias lineares e uso simples de ferramentas. LangGraph lida com fluxos de trabalho complexos onde agentes entram em loop, ramificam ou passam estado entre si. Vou recomendar o melhor para seu caso — é só me mandar uma mensagem primeiro que te digo em minutos.
Você consegue consertar minha pipeline de agentes quebrada?
Sim. Debuggar pipelines quebradas é algo que tenho experiência — falhas de limite de taxa, loops de agentes, problemas de truncamento e conflitos de estado. Compartilhe seu código e descreva o que está errado antes de pedir, que te darei uma avaliação honesta.
Quais provedores de LLM você suporta?
OpenAI (GPT-4), Google Gemini, Anthropic Claude e modelos open-source via Groq ou Ollama. Trabalho com suas chaves de API e configurações existentes. Se não souber qual modelo se encaixa no seu caso, vou recomendar um com base no seu orçamento e necessidades.
Você pode construir um sistema RAG para os documentos da minha empresa?
Sim — RAG com Pinecone, Chroma ou Weaviate está incluso no pacote Premium e pode ser adicionado ao Standard como upgrade. Formatos suportados: PDF, DOCX, exportações do Notion e conteúdo de sites. Me envie seu tipo de documento que confirmo a melhor abordagem.
O agente vai funcionar de forma confiável, não só nos testes?
Desde o começo, eu implemento tratamento de erros, lógica de fallback e gerenciamento de limite de taxa — os mesmos padrões usados em minhas implantações de produção. Também incluo logs para você monitorar o comportamento do agente após a entrega. Confiabilidade é algo que já vem embutido, não é adicionado depois.
Eu fico com o código após a entrega?
Sim. O código fonte completo é entregue com cada pacote. Você tem total propriedade e pode estender ou modificar como quiser após a entrega. Sem restrições.
