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Je vais construire des pipelines d'agents IA personnalisés et des workflows d'automatisation multi-agents
Saad Abdullah
À propos de ce service
Traduction automatique
Vous en avez assez des appels LLM ponctuels qui n'automatisent rien en réalité ? Je crée des systèmes multi-agents où les agents IA planifient, exécutent, communiquent et se corrigent eux-mêmes de bout en bout.
Je me spécialise dans l'architecture IA agentique. Mon travail inclut un pipeline automatisé de génération vidéo à 5 agents (Story Audio Video Edit Undo), construit avec une couche d'abstraction d'outils MCP, une orchestration de style LangGraph, des contrats d'état Pydantic entre agents, un backend FastAPI en direct via WebSocket, et un agent de modification en langage naturel + tests de revert de version 46/46.
Ce que je peux construire pour vous :
- Des pipelines multi-agents avec architecture Supervisor/Worker ou séquentielle
- Des workflows LangGraph avec logique de nœud personnalisée, des arêtes et un routage conditionnel
- Des serveurs d'outils MCP (Model Context Protocol) et intégration d'agents-outils
- Des agents qui appellent des API externes, traitent des fichiers, interroge des bases de données ou contrôlent d'autres outils
- Gestion d'état avec versioning et rollback entre les phases d'agents
- Classification d'intention en langage naturel alimentant des planificateurs d'actions automatisés
- Des backends FastAPI exposant votre pipeline d'agents en tant qu'API REST/WebSocket
- Systèmes indépendants du fournisseur LLM (OpenAI, Gemini, Claude, Ollama swap sans réécriture)
Découvrez Saad Abdullah
Saad Abdullah
- DePakistan
- Membre depuisfévr. 2024
- Dernière commande2 années
Langues
Anglais
I specialize in Agentic AI, GenAI, and MLOps. Built production-grade multi-agent systems with LangGraph and MCP, deployed Stable Diffusion inference on GPU cloud (RunPod), and shipped end-to-end ML pipelines with Airflow, MLflow, and Docker. Seeking an AI/ML Engineer role to own LLM-powered systems from architecture to deployment. I also do 2D/3D Unity game development and have expertise in C#
Traduction automatique
FAQ
Traduction automatique
Dois-je fournir une clé API OpenAI / Gemini ?
Vous aurez besoin d'une clé pour le fournisseur LLM que vous souhaitez utiliser. Je conçois tous les systèmes pour être indépendants du fournisseur — si vous changez de fournisseur plus tard, il suffit d'une modification de configuration en une ligne, pas une réécriture. Je peux aussi construire avec Ollama pour des configurations entièrement locales/hors ligne.
Quelles informations dois-je vous fournir pour commencer ?
Une description claire de ce que vous souhaitez que l'agent ou les agents fassent : l'entrée, le résultat souhaité, les outils ou API que l'agent doit utiliser, et toute contrainte (hors ligne uniquement, LLM spécifique, etc.). Plus c'est précis, mieux c'est.
Pouvez-vous intégrer avec ma base de code existante ?
Oui, contactez-moi d'abord avec une brève description de votre stack et je confirmerai la compatibilité avant que vous passiez commande.
Utilisez-vous spécifiquement LangGraph ?
Je mets en œuvre une orchestration de style LangGraph et peux utiliser directement LangGraph ou construire une logique de graphe équivalente en Python simple (sans dépendance supplémentaire). À vous de choisir.
Pourrai-je comprendre et étendre le code après livraison ?
Oui. J'écris du code de qualité production avec des docstrings, un README, et le cas échéant, des tests. Je ne vous remets pas un script monolithique que personne ne peut maintenir.
Que signifie "couche d'outils MCP" et en ai-je besoin ?
MCP (Model Context Protocol) est une façon d'exposer des outils aux agents LLM de manière structurée et réutilisable. C'est utile pour les systèmes plus complexes où plusieurs agents partagent les mêmes outils. Pour des configurations plus simples à un seul agent, c'est optionnel — je recommanderai l'architecture adaptée à votre portée.
