Vou criar agentes de IA personalizados, sistemas rag, langgraph e automação crewai
Sobre este Serviço
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Eu sou especialista em criar Agentes de IA de nível de produção e aplicações de Geração Aumentada por Recuperação (RAG) que podem raciocinar, usar ferramentas externas, colaborar em equipes multi-agentes e consultar dinamicamente suas bases de conhecimento privadas. Transformo LLMs brutos em sistemas empresariais confiáveis.
O que posso criar para você:
- Sistemas multi-agentes com estado: fluxos de trabalho complexos e determinísticos usando máquinas de estado. Perfeito para cenários que precisam de loops condicionais, autocorreção de erros e etapas de aprovação Human-in-the-Loop (HITL).
- Pipeline avançado de RAG: redes de recuperação de alta precisão com busca híbrida, recuperação de documento pai, reranking e Graph RAG para garantir zero hallucination nos seus dados proprietários.
- Integração personalizada de ferramentas e APIs: capacitando agentes a interagir de forma segura com seus bancos de dados, CRM, Slack, Gmail ou qualquer API REST personalizada.
Por que escolher minha arquitetura? Eu não crio protótipos frágeis que entram em loop infinito e desperdiçam seus tokens de API. Cada sistema de agentes que implanto possui limites estritos de estado, caps explícitos de consumo de tokens e observabilidade nativa para que você possa auditar exatamente por que um agente tomou uma decisão específica.
Por favor, envie uma mensagem antes de fazer seu pedido!
Conheça mais sobre YS Malhara
AI and Machine Learning Engineer
- A partir deSri Lanka
- Membro desdeout. de 2020
- Responde em aprox.:1 hora
- Última entrega1 ano
Idiomas
Inglês
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Perguntas frequentes
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Qual a diferença entre CrewAI e LangGraph, e qual eu preciso?
CrewAI é incrível para prototipagem rápida e fluxos de trabalho que imitam uma equipe de especialistas humanos. LangGraph é uma máquina de estado baseada em grafo de nível inferior, usada para sistemas empresariais que exigem controle rigoroso, loops condicionais complexos, recuperação de erros e pontos de intervenção humana.
Como você evita que os agentes fiquem em "loop" infinito e aumentem os custos de API?
Eu implemento limites rígidos em todos os sistemas. Para CrewAI, aplicamos condições de término de tarefa bem definidas. Para LangGraph, usamos estruturas de nó explícitas com limites máximos de iteração e integramos LangSmith para monitorar custos de tokens e detectar comportamentos anômalos imediatamente.
O agente de IA pode pedir minha permissão antes de tomar uma ação crítica?
Sim! Usando a persistência de estado nativa do LangGraph e checkpoints, podemos configurar portas "Human-in-the-Loop". O agente irá pausar, salvar seu estado exato, te notificar (via Slack, email ou interface) para revisar seu trabalho ou chamada de ferramenta, e retomar de forma limpa assim que você aprovar.
A aplicação vai funcionar com os dados internos da minha empresa?
Com certeza. Vamos criar um pipeline RAG (Retrieval-Augmented Generation) personalizado que ingere seus PDFs, esquemas de banco de dados ou documentação de API de forma segura, garantindo que os agentes gerem respostas baseadas diretamente nos seus dados factuais.

