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Vou construir agentes de IA personalizados com langgraph, langchain e rag
Zain
Sobre este Serviço
Tradução automática
Quer ir além de simples wrappers de chat e criar IA que realmente toma ações?
Eu projeto e desenvolvo agentes de IA prontos para produção, fluxos de trabalho multi-agente e sistemas RAG que executam lógica de negócios, consultam dados internos e se integram perfeitamente ao seu stack de software.
O que eu construo:
- Fluxos de trabalho multi-agente com LangGraph: arquiteturas com estado, ciclos, roteamento baseado em condições, laços de validação e recuperação de erros.
- Sistemas RAG para produção: geração aumentada por recuperação usando LangChain, busca híbrida e bancos de dados vetoriais (Pinecone, Chroma, Supabase) para respostas resistentes a alucinações.
- Chamada de ferramentas & MCP: conectar LLMs a APIs REST, bancos de dados ou servidores Model Context Protocol para leitura/gravação de dados em tempo real.
- APIs de IA backend: endpoints FastAPI de nível de produção com esquemas Pydantic estruturados, prontos para conectar a qualquer frontend.
Pilha tecnológica: Python, LangGraph, LangChain, OpenAI, Claude, Llama, Pinecone, Supabase, FastAPI
Cada sistema é projetado sob medida para suas necessidades, com código modular e totalmente documentado.
Por favor, envie uma mensagem antes de fazer seu pedido para discutir o escopo e a arquitetura do seu projeto.
Conheça mais sobre Zain
Zain
Automating Business Workflows with Autonomous Agents and n8n
- A partir dePaquistão
- Membro desdefev. de 2022
- Responde em aprox.:1 hora
Idiomas
Urdu, Inglês
Hi, I’m Zain—an AI Engineer specializing in Agentic AI, Multi-Agent Systems, and n8n workflow automation. I bridge powerful LLMs (OpenAI, Claude) with production-ready business solutions using Python, FastAPI, LangGraph, and vector databases (ChromaDB, Pinecone). From building autonomous agents and smart RAG pipelines to migrating costly Zapier setups to self-hosted n8n, I engineer reliable systems with zero silent failures. Let’s connect and automate your operations for scale!
Tradução automática
Perguntas frequentes
Tradução automática
O que você precisa de mim antes de começarmos?
Um resumo breve do seu fluxo de trabalho desejado, acesso/documentação para APIs ou bancos de dados que deseja integrar, exemplos de documentos para RAG (se aplicável) e suas chaves de API. Por favor, envie uma mensagem primeiro para verificarmos o escopo.
Qual a diferença entre um chatbot simples e um Agente de IA?
Um chatbot básico apenas gera respostas de texto. Um agente de IA possui memória, lógica de decisão e ferramentas. Ele pode pesquisar na web, executar chamadas de API, consultar bancos de dados privados e realizar ações de negócios em múltiplas etapas.
Por que você constrói com LangGraph ao invés de apenas LangChain?
LangChain é ótimo para cadeias lineares, mas tarefas do mundo real exigem loops e decisões. LangGraph permite execução cíclica, com estado, coordenação multi-agente, ramificações condicionais e autocorreção quando ocorrem erros.
Você consegue conectar o agente de IA aos meus dados privados de negócio (RAG)?
Sim. Eu construo pipelines de geração aumentada por recuperação usando bancos de dados vetoriais como Pinecone, ChromaDB e Supabase. O agente baseia suas respostas estritamente nos seus PDFs, CSVs, documentos Notion ou bancos de dados SQL internos.
Com quais LLMs você trabalha?
Suporto OpenAI (GPT-4), Anthropic (Claude 3.5 Sonnet), Google Gemini e modelos open-source (Llama 3, Mistral) hospedados localmente via Ollama ou provedores de alta velocidade como Groq.
Você consegue construir integrações com Model Context Protocol (MCP)?
Sim. Eu construo servidores MCP personalizados e conecto seus agentes a ferramentas e conjuntos de dados compatíveis com MCP, seguindo arquiteturas modernas de uso de ferramentas padronizadas.
Como o agente de IA vai se integrar ao meu app ou site existentes?
Eu envolvo a lógica do agente em endpoints REST limpos e documentados usando FastAPI. Seu desenvolvedor de frontend ou backend pode se comunicar facilmente com ele via requisições HTTP padrão e esquemas JSON.
Como você evita alucinações de LLM?
Eu implemento limites rígidos de recuperação semântica, parsing determinístico de saída com esquemas Pydantic, prompts de fronteira do sistema claros e laços de validação do LangGraph que inspecionam as respostas antes de retorná-las.
