Je vais concevoir un serveur MCP personnalisé et des systèmes multi-agent LangGraph


À propos de ce service
Traduction automatique
Je conçois et construis des systèmes d'IA multi-agent sur mesure en utilisant LangGraph et MCP (Model Context Protocol) : des systèmes de production réels, pas des scripts de démonstration.
En tant que ingénieur logiciel senior avec plus de 10 ans d'expérience en Python (Django, FastAPI) et infrastructure AWS, je crée des agents fiables, observables et prêts pour de vrais utilisateurs, pas seulement une preuve de concept.
Ce que vous obtenez :
- Flux de travail multi-agent LangGraph personnalisés : planification, appel d'outils, boucle humaine
- Serveurs MCP personnalisés connectant Claude, GPT ou votre propre LLM à vos outils et données
- Pipeline RAG basé sur vos documents, bases de données ou API
- Orchestration asynchrone (Celery/RabbitMQ) pour des tâches d'agents longues
Pourquoi travailler avec moi :
De nombreux gigs "AI agent" proposent un chatbot avec des étapes supplémentaires. J'apporte une véritable ingénierie backend : systèmes SaaS multi-tenant, plateformes régulées HIPAA, et pipelines agentic déjà en production. Vous avez quelqu’un qui comprend la couche IA et l'infrastructure nécessaire pour la faire fonctionner.
Contactez-moi avec votre cas d'utilisation avant de commander pour que je puisse définir le bon package. Chaque création d'agent est différente.
Découvrez Muhammad Farhan
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FAQ
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Qu'est-ce que MCP et pourquoi mon projet en a-t-il besoin ?
MCP (Model Context Protocol) est une norme ouverte pour connecter des modèles d'IA comme Claude à vos outils, bases de données et fichiers de manière structurée et sécurisée. Si vous souhaitez un agent IA capable de lire réellement vos données ou d'agir dans vos systèmes plutôt que de simplement discuter, MCP est généralement la bonne base.
Déployez-vous le système ou vous contentez-vous de remettre le code ?
Les deux. Je déploie sur AWS (ECS Fargate, Lambda) ou Docker avec CI/CD inclus dans les packages Standard et Premium, pour que vous ayez un système opérationnel, pas seulement un dépôt.
Quelle est la différence entre un simple chatbot et un système multi-agent LangGraph ?
Un chatbot répond à un message à la fois. Un système multi-agent LangGraph utilise des agents spécialisés (planificateur, chercheur, appel d'outils) pour gérer des tâches à plusieurs étapes avec mémoire et points de contrôle boucle humaine. Plus d’un point de décision ? Le multi-agent est mieux adapté.

