Je vais construire un agent IA personnalisé ou un système multi-agent

Je conçois et construis des agents IA qui font réellement le travail, pas seulement des conversations. En utilisant LangGraph pour l’orchestration, des pipelines RAG pour des réponses basées sur des données concrètes, et la fonction d’appel d’outils pour que les agents puissent agir sur des données réelles, je crée des systèmes qui planifient, recherchent, vérifient et accomplissent des tâches en plusieurs étapes.

Dernière réalisation : un système d’orchestration de recherche avec 24 agents qui a réduit la résolution de requêtes en plusieurs étapes à moins de 90 secondes (p95), amélioré la précision de 40 % par rapport à une base d’agents unique, et atteint plus de 90 % de précision dans les citations tout en maintenant le coût d’inférence sous 0,50 $ par requête grâce à un routage hiérarchisé des LLM et à la mise en cache des prompts.

Ce avec quoi je travaille :

LangChain / LangGraph, pipelines RAG, Chroma vector DB, appel d’outils, FastAPI, LiteLLM (routage multi-fournisseurs), ingénierie et mise en cache des prompts, Python.

Ma méthode de travail :

Avant d’écrire du code, je définirai précisément le flux de travail à automatiser, en vous demandant la tâche (recherche, support, extraction de données, reporting, etc.) et je confirmerai l’architecture de l’agent avec vous avant de commencer, pour éviter toute surprise lors de la livraison.