Vou desenvolver agentes de IA avançados usando langgraph, langchain e fastapi

LangChain é excelente para construir sequências lineares, passo a passo (cadeias) de ações de LLM. LangGraph amplia isso permitindo criar sistemas cíclicos, com múltiplos agentes e estado. Isso significa que a IA pode voltar, se autocorrigir, raciocinar e colaborar com outros agentes especializados para resolver tarefas complexas.

Você precisará fornecer as fontes de dados que quer que a IA consulte (como PDFs, arquivos de texto, links do Notion ou sites) e acesso ao seu provedor de LLM preferido (como OpenAI ou Anthropic). Eu cuidarei do parsing, ingestão, geração de embeddings e configuração do banco de dados vetorial.

FastAPI é assíncrono por padrão, tornando-o incrivelmente rápido e eficiente para lidar com cargas de trabalho de alta concorrência, como respostas de streaming de IA e chamadas API simultâneas. Além disso, oferece validação automática de dados com Pydantic e documentação Swagger interativa instantânea.

Sim, com certeza. Usando LangGraph e LangChain, posso equipar seus agentes de IA com ferramentas específicas. Assim, eles podem fazer buscas no Google, consultar bancos de dados SQL/NoSQL, executar código Python personalizado ou se conectar a qualquer API REST de terceiros para obter dados em tempo real.

Meus pacotes incluem principalmente o código fonte completo, pronto para produção, e a documentação de configuração. Mas também posso ajudar a implantar o sistema em plataformas de nuvem como AWS, GCP, DigitalOcean ou Hetzner como um extra personalizado. Mande uma mensagem para discutirmos sua configuração de servidor!