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Je vais concevoir un agent IA prêt pour la production avec langgraph et tool calling
Akash L
À propos de ce service
Traduction automatique
Je crée des agents IA qui résistent au contact avec de vrais utilisateurs.
La plupart des démonstrations d'agents échouent dès que le modèle renvoie un appel à un outil mal formé. Je construis la couche qui empêche cela : schémas d'outils stricts, validation par enum, correction inter-champs et dégradation progressive plutôt qu'une trace d'erreur.
Ce que j'ai livré : seul auteur d'un assistant LangGraph multi-agent en production sur une plateforme de gestion de la chaîne d'approvisionnement aux États-Unis. Entrée en langage naturel, appels validés via tracking, géolocalisation et API d'adresse, sur une surface d'outils de 125 paramètres. Il a survécu à une refonte complète de la plateforme et fonctionne toujours aujourd'hui.
CE QUE VOUS OBTENEZ
Un agent fonctionnel dans votre dépôt, pas un notebook. Schémas d'outils conçus autour de votre API réelle. Validation de sortie structurée et gestion des fallback. endpoint FastAPI, Dockerfile et README. Une explication pour vous guider dans le code.
STACK : Python, LangGraph, LangChain, OpenAI et modèles open, Pydantic, FastAPI, Qdrant, Docker, AWS.
Contactez-moi avant de commander pour me dire ce que vous construisez. Si ce n'est pas adapté, je vous le dirai.
Découvrez Akash L
Akash L
AI Engineer, LLM Agents, RAG and MLOps
- DeInde
- Membre depuismars 2020
Langues
Tamoul, Anglais
AI engineer with 4 years building LLM systems that run in production, not just demos.
I was sole author of a multi-agent LangGraph assistant for a US supply-chain platform. Plain-English questions turned into validated calls across a 125-parameter tool surface. It survived a re-platform and still runs today.
I build the unglamorous parts too: RAG pipelines, tool schemas, validation that degrades gracefully instead of crashing, and eval harnesses that catch regressions before your users do.
Python, LangGraph, LangChain, RAG, FastAPI, AWS.
Tell me what you are building.
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FAQ
Traduction automatique
Avec quels fournisseurs de LLM travaillez-vous ?
Les modèles OpenAI, Anthropic et open-weight fonctionnent localement ou via vLLM. Je recommanderai l'un d'eux en fonction de vos besoins en coût et en latence plutôt que de choisir l'option la plus coûteuse.
Suis-je propriétaire du code ?
Oui, entièrement. Il est livré dans votre dépôt avec l'historique des commits, et vous êtes libre de le modifier, le déployer et l'étendre comme bon vous semble.
Que faire si l’agent donne de mauvaises réponses ?
C'est prévu dès le départ, c'est pourquoi l'évaluation est importante. Le package Premium inclut une suite de régression pour mesurer la précision et corriger les échecs spécifiques plutôt que de deviner.
