vou construir agentes de IA autônomos prontos para produção e sistemas multiagentes

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Murtaza
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build production ready autonomous ai agents and multi agent systems
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Sobre este Serviço

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Cansado de IA que quebra no primeiro edge case? Eu crio agentes autônomos como sistemas concebidos, não prompts de um só disparo. Todo agente executa um loop de harness: Recordar -> Pensar -> Decidir -> Agir -> Observar -> Repetir. Ele puxa memória, planeja o objetivo, decide se precisa de uma ferramenta, a chama, lê o resultado e replaneja até terminar. Para execuções longas eu adiciono compactação de contexto, mantendo apenas o que o próximo passo precisa. O QUE EU CONSTRÓI - Agentes com estado LangGraph, memória e lógica condicional - CrewAI sistemas multiagente (planejador, executor, verificador) - Agentes que usam ferramentas de verdade: busca, APIs, bancos de dados, arquivos - pipelines auto-corrigíveis que retry em falha - rastreamento e avaliação LangSmith embutidos - meios Agentic: objetivo + planejador + ferramentas + estado + observação + adaptação, dentro de diretrizes de segurança. STACK LangGraph, CrewAI, Autogen, LangChain, FastAPI, Python, GPT e Claude, LangSmith, Redis, MCP CASOS DE USO -Agentes de pesquisa e geração de relatórios - Automação de processamento de dados - Assistentes com acesso a ferramentas reais - Fluxos de trabalho de negócios com várias etapas Boas opções oferecem código limpo, modular, tratamento de erros e documentação. Me manda uma mensagem primeiro que eu faço o escopo do seu fluxo de trabalho de graça.

  • Tipo de aplicativo

    • Aplicação Web

  • Tipo de IA

    • Ferramentas de produtividade
    • Personalizada

  • Linguagem de Programação

    • Python
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Murtaza

AI engineer for autonomous agents and RAG systems

  • A partir dePaquistão
  • Membro desdejun. de 2023
  • Responde em aprox.:2 horas

  • Idiomas

    Urdu, Inglês
I build AI agents and RAG systems that hold up in production. Most AI is a one-shot prompt hoping for the best. I engineer harnesses: recall, think, decide, act, observe, repeat until the goal is met. For RAG I retrieve, rerank, gate, then answer or honestly abstain. Python, FastAPI, LangChain, LangGraph, Autogen, CrewAI, LangSmith tracing, vector DBs (pgvector, Pinecone, Qdrant, Supabase). I ship evaluated, cost-aware systems, not demos. Message me and I will scope your project free.

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