Je vais créer des agents IA avec langchain, langgraph, crewai et rag


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À propos de ce service
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Je crée des agents IA personnalisés et des systèmes multi-agents avec LangChain, LangGraph et CrewAI en Python, en fournissant une IA autonome qui réalise des tâches commerciales concrètes, pas des démonstrations.
Que vous ayez besoin d’un seul agent IA avec appel d’outils, d’un pipeline RAG sur vos documents ou d’une équipe d’agents spécialisés qui planifient, collaborent et se corrigent eux-mêmes, je conçois tout pour la production dès le premier jour.
Ce que vous obtenez :
- Agents IA autonomes avec mémoire, appel d’outils et sorties structurées.
- Systèmes multi-agents avec architectures superviseur et worker.
- Pipeline RAG avec Pinecone, ChromaDB ou pgvector.
- Modèles GPT-4o, Claude, Gemini ou open source comme Llama.
- Étapes d’approbation human-in-the-loop pour les actions sensibles.
- Déploiement FastAPI ou LangServe sur votre serveur ou dans le cloud.
- Code source Python propre, documenté avec un README.
Les réalisations récentes incluent un chatbot RAG basé sur LangChain et un système de support IA omnicanal, ainsi que des travaux d’automatisation pour des clients américains et européens.
Contactez-moi avant de commander avec votre cas d’usage, et je définirai l’architecture de l’agent, confirmerai le périmètre et recommanderai le bon package.
Découvrez Mirza Umer
Meta Ads, AI Chatbot and Automation Expert
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- DePakistan
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- Dernière commandeenviron 23 heures
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FAQ
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Qu'est-ce que LangGraph et en quoi est-il différent des chatbots classiques ?
LangGraph est un framework avancé pour construire des systèmes multi-agent à état et en boucle. Contrairement aux chatbots classiques qui oublient le contexte après chaque message, les agents LangGraph conservent la mémoire, corrigent leurs erreurs et exécutent de workflows complexes de manière autonome.
Pouvez-vous déployer l'agent sur mon serveur ou dans le cloud ?
Oui. Je peux déployer en utilisant FastAPI ou LangServe sur AWS, GCP, Railway ou tout autre serveur que vous fournissez. La portée du déploiement dépend du package choisi.
Dois-je fournir mes propres clés API ?
Oui, vous aurez besoin de clés API pour le LLM que vous avez choisi (OpenAI, Anthropic ou Google). Je vous guiderai pour savoir exactement quelles clés sont nécessaires et comment les partager en toute sécurité.
Que faire si l'agent ne fonctionne pas comme prévu après la livraison ?
Tous les packages incluent des révisions. Je ne clôturerai pas la commande tant que l'agent ne fonctionnera pas conformément à vos exigences. Merci de me contacter avant de commander pour définir le périmètre.
Dois-je connaître Python pour utiliser ce que vous créez ?
Non. Je fournis un code entièrement documenté avec un README clair, afin que votre équipe puisse le faire fonctionner et le maintenir sans expertise approfondie en Python.
Pouvez-vous intégrer l'agent à mon application ou ma base de données existante ?
Oui. Je peux connecter l'agent aux API REST, PostgreSQL, MongoDB, Pinecone ou à toute source de données que vous utilisez, selon le forfait.
Travaillez-vous aussi avec CrewAI ou AutoGen ?
Oui. J'utilise LangGraph lorsque vous avez besoin d'un contrôle précis sur l'état et l'auto-correction, et CrewAI lorsque des équipes d'agents basées sur des rôles conviennent mieux. Je vous recommanderai le bon cadre avant de commencer en fonction de votre cas d'utilisation.

