Je construirai un système IA multi-agent en Python avec LangGraph et LangChain


À propos de ce service
Traduction automatique
Besoin de plus qu’un simple chatbot ? Je conçois des systèmes IA multi-agents complets en Python, où des agents spécialisés planifient, recherchent, utilisent des outils et travaillent ensemble pour mener à bien des tâches métier réelles de bout en bout.
Conçu avec LangGraph et LangChain :
- Architectures d’agents supervisés ou hiérarchiques avec routage clair
- Graphes Stateful avec mémoire, points de contrôle et retentatives
- Outils personnalisés : API, bases de données, recherche web, fichiers et exécution de code
- Agents RAG ancrés dans vos propres documents
- Approbation par l’humain dans la boucle avant les actions critiques
- Réponses en streaming et traçabilité pour faciliter le débogage
Exemples de systèmes :
- Équipes d’agents dédiés à la recherche et à la rédaction de rapports
- Triage de support avec agents spécialisés et escalade
- Agents d’analyse de données interrogeant des bases de données et résumant les résultats
- Assistants commerciaux ou opérationnels connectés à vos outils internes
Ce que vous obtenez :
- Un code Python propre et modulaire dont vous êtes pleinement propriétaire
- Backend FastAPI et interface Streamlit ou UI Web (selon le pack)
- Guide d’installation, documentation et tests
Compatible avec OpenAI, Claude, Gemini ou des modèles locaux via Ollama.
Veuillez me contacter avant de passer commande afin que je puisse comprendre votre workflow et concevoir l’architecture d’agents adaptée.
Découvrez Rizki H
Lead Data Scientist, RAG, AI Agents and Python Automation
- DeSri Lanka
- Membre depuisnov. 2026
- Temps de réponse moy.1 heure
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FAQ
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Pourquoi LangGraph plutôt qu’un simple chatbot ?
LangGraph permet aux agents de suivre des flux de travail contrôlés et stateful avec branchement, retentatives, mémoire et étapes d’approbation humaine, afin que les tâches complexes en plusieurs étapes s’exécutent de manière fiable sans dépendre d’un seul long prompt.
Est-ce uniquement en Python ?
Oui. Tout est code Python personnalisé utilisant LangGraph et LangChain, sans plateformes sans-code, vous obtenez ainsi un contrôle total, le contrôle de version et aucun frais de plateforme par exécution.
Quels modèles d'IA les agents peuvent-ils utiliser ?
OpenAI, Claude, Gemini ou modèles locaux via Ollama. Chaque agent peut même utiliser un modèle différent pour équilibrer coût et qualité. Vous fournissez vos propres clés API.
Pouvez-vous déployer le système pour moi ?
Oui. Le pack Production comprend un backend FastAPI, une configuration Docker et le déploiement sur votre cloud (AWS, GCP, Azure, Render ou équivalent). D’autres packs peuvent ajouter le déploiement en option.
