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Vou construir agentes de IA personalizados e fluxos de trabalho usando langgraph
Muhammad Zain
Sobre este Serviço
Tradução automática
Você está cansado de wrappers básicos do OpenAI que não seguem as regras de negócio, inventam coisas ou perdem o contexto da conversa?
Para que um negócio funcione bem, sua IA precisa de estrutura, fluxo de controle preciso e memória persistente. Eu vou criar aplicações de IA de nível de produção, com estado, usando LangGraph e LangChain em Python.
Ao desenhar gráficos de estado explícitos com nós robustos e arestas condicionais, garanto que sua IA siga a lógica de negócio, corrija seus próprios erros automaticamente e lide perfeitamente com raciocínios complexos de múltiplas etapas.
O que posso construir para você:
- Agentes de IA com estado: Sistemas com memória confiável de curto e longo prazo que mantêm o contexto em várias interações.
- Loops de LLM auto-corrigíveis: Fluxos de trabalho onde o agente valida seu próprio código ou saída automaticamente contra seus critérios e volta a tentar se falhar.
- Pipeline de dados estruturados: Agentes especializados em analisar, roteirizar e formatar informações brutas usando arestas de roteamento condicional explícitas.
Minha stack técnica:
- Orquestração principal: LangGraph, LangChain, Python
Por que me escolher?
Como engenheiro de IA e Ciência de Dados, foco em criar fluxos de trabalho confiáveis e determinísticos que não quebrem na produção.
Conheça mais sobre Muhammad Zain
Muhammad Zain
Data Scientist, AI Solutions Engineer, Agentic AI Specialist
- A partir dePaquistão
- Membro desdejun. de 2024
- Responde em aprox.:1 hora
Idiomas
Urdu, Inglês
Hi, I'm a Data Scientist and Machine Learning Engineer specializing in building predictive models, end-to-end data pipelines, and intelligent AI automation. I focus on turning complex datasets into clean, deployment-ready production code.
𝐌𝐲 𝐂𝐨𝐫𝐞 𝐄𝐱𝐩𝐞𝐫𝐭𝐢𝐬𝐞:
𝐃𝐚𝐭𝐚 𝐒𝐜𝐢𝐞𝐧𝐜𝐞: Data cleaning, preprocessing, and predictive modeling using Python.
𝐀𝐈 𝐎𝐫𝐜𝐡𝐞𝐬𝐭𝐫𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧: Building reliable, stateful workflows and custom logic loops using LangGraph and LangChain.
𝐃𝐞𝐩𝐥𝐨𝐲𝐦𝐞𝐧𝐭: Turning backend scripts into interactive Python web applications via Streamlit, flask
Tradução automática
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Perguntas frequentes
Tradução automática
Por que usar LangGraph ao invés do LangChain padrão ou chamadas básicas de API?
APIs padrão funcionam de forma linear e têm dificuldades com ciclos (loops). LangGraph permite definir ciclos, loops e gerenciamento explícito de estado, ou seja, o agente pode executar uma tarefa, avaliar seu próprio trabalho e voltar a tentar para corrigir erros até obter o resultado correto.
Preciso fornecer as chaves API?
Sim, você precisará fornecer suas próprias chaves de API (OpenAI, Anthropic, Gemini, etc.) para testes e implantação. Vou te mostrar exatamente como configurá-las de forma segura como variáveis de ambiente.
Você consegue integrar isso em uma aplicação existente?
Sim! A lógica do gráfico é escrita em código Python modular, tornando fácil de integrar em sistemas backend como Flask ou FastAPI.
