Je vais créer un agent AI personnalisé ou un chatbot avec OpenAI ou groq API en python

Il y a une différence entre un chatbot qui fonctionne bien en démonstration et un système d'IA qui tient la route en production. Je construis ce dernier.

Je développe des agents AI en Python qui se connectent à des données réelles, appellent des API, utilisent des outils, prennent des décisions contextuelles et échouent de manière contrôlée. Les parties difficiles ne sont pas les appels API, mais la fiabilité des prompts, la qualité de la récupération, la latence et savoir quand une AI ne doit pas répondre.

Ce que je construis :

Agents support RAG basés sur votre documentation, FAQ ou base de données, plutôt que des réponses GPT génériques.

Agents AI avec utilisation d'outils : des agents qui interroge API, écrivent dans des bases de données, envoient des messages et déclenchent des workflows.

Voice AI : systèmes entrants/sortants avec Twilio, transcription en temps réel et réponses AI. Un système que j'ai conçu a récupéré 40 % des appels entrants manqués.

Assistants internes : bots Slack, assistants pour tableaux de bord et outils pour interroger des données internes.

Pipeline AI : workflows chainés de LLM pour contenu, documents, classification et rapports.

Je travaille avec OpenAI GPT-4o, Groq/Llama 3.3 et Anthropic Claude, en choisissant en fonction de la précision, de la rapidité, du coût et des besoins en contexte.

Dites-moi ce que vous souhaitez que l'AI fasse et avec quels systèmes elle doit travailler. Je vous recommanderai la bonne architecture et vous dirai ce qui est réaliste.