Vou criar agentes de IA com langchain, langgraph, crewai e rag


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Sobre este Serviço
Tradução automática
Eu crio agentes de IA personalizados e sistemas multi-agentes com LangChain, LangGraph e CrewAI em Python, entregando IA autônoma que realiza tarefas reais de negócios, não apenas demonstrações.
Se você precisa de um único agente de IA com chamadas de ferramenta, um pipeline RAG para seus documentos ou uma equipe de agentes especializados que planejam, colaboram e se autocorrigem, eu projeto tudo para produção desde o primeiro dia.
O que você recebe:
- Agentes de IA autônomos com memória, chamadas de ferramenta e saídas estruturadas.
- Sistemas multi-agentes com arquiteturas de supervisor e trabalhador.
- Pipeline RAG com Pinecone, ChromaDB ou pgvector.
- Modelos como GPT-4o, Claude, Gemini ou de código aberto como Llama.
- Etapas de aprovação com human-in-the-loop para ações sensíveis.
- Implantação com FastAPI ou LangServe no seu servidor ou na nuvem.
- Código fonte Python limpo, documentado e com README.
Construções recentes incluem um chatbot de documentos LangChain RAG e um sistema de suporte IA omnichannel, além de trabalhos de automação para clientes dos EUA e da UE.
Envie uma mensagem antes de fazer seu pedido com seu caso de uso, e eu mapearei a arquitetura do agente, confirmarei o escopo e recomendarei o pacote adequado.
Conheça mais sobre Mirza Umer
Meta Ads, AI Chatbot and Automation Expert
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- A partir dePaquistão
- Membro desdeago. de 2023
- Responde em aprox.:1 hora
- Última entregacerca de 23 horas
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Urdu, Inglês, Chinês, Alemão
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Perguntas frequentes
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O que é LangGraph e como ele é diferente dos chatbots comuns?
LangGraph é uma estrutura avançada de IA para construir sistemas multiagentes com estado e ciclos. Diferente dos chatbots tradicionais que esquecem o contexto após cada mensagem, os agentes LangGraph mantêm memória, corrigem erros automaticamente e executam fluxos de trabalho agenticos complexos de forma autônoma.
Você consegue implantar o agente no meu servidor ou na nuvem?
Sim. Posso fazer a implantação usando FastAPI ou LangServe na AWS, GCP, Railway ou em qualquer servidor que você fornecer. O escopo da implantação depende do pacote que você escolher.
Preciso fornecer minhas próprias chaves de API?
Sim, você vai precisar de chaves de API para o seu LLM escolhido (OpenAI, Anthropic ou Google). Vou te orientar exatamente quais chaves são necessárias e como compartilhá-las de forma segura.
E se o agente não funcionar como esperado após a entrega?
Todos os pacotes incluem revisões. Não vou fechar o serviço até que o agente funcione conforme o combinado com suas necessidades. Por favor, me envie uma mensagem antes de fazer o pedido para alinharmos o escopo.
Preciso saber Python para usar o que você construir?
Não. Eu entrego o código totalmente documentado com um README claro para que sua equipe possa rodar e manter sem precisar de conhecimentos profundos de Python.
Você consegue integrar o agente com seu app ou banco de dados existentes?
Sim. Eu posso conectar o agente a REST APIs, PostgreSQL, MongoDB, Pinecone ou qualquer fonte de dados que você estiver usando, dependendo do pacote.
Você também trabalha com CrewAI ou AutoGen?
Sim. Eu uso LangGraph quando você precisa de controle detalhado sobre o estado e autocorreção, e CrewAI quando equipes de agentes baseadas em papéis se encaixam melhor. Vou recomendar a estrutura certa para o seu caso antes de começarmos.

