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Je vais construire des agents AI avec état et rag agentique en utilisant langgraph et mcp
Sami Ullah
À propos de ce service
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Améliorez votre application en passant d'une IA statique à des agents dynamiques avec prise de décision.
Les modèles d'IA générative standard manquent de contexte, et le RAG basique ne fait que récupérer des données. Je me spécialise dans le RAG agentique où l'IA raisonne, évalue la confiance et décide de manière autonome quand interroger des bases de données ou exécuter des fonctions personnalisées.
Grâce à mon expérience en informatique, je conçois des workflows LLM à plusieurs étapes et avec état qui résolvent des logiques métier complexes sans hallucinations.
Ce que je propose :
- Systèmes RAG agentiques : Ajout de couches de raisonnement pour que l'IA évalue les données et recherche dynamiquement dans des outils externes si l'information manque.
- Orchestration LangGraph : Création de pipelines multi-agents à état pour des workflows complexes avec superviseur et agents spécialisés.
- Intégration MCP : Mise en œuvre du Model Context Protocol pour relier en toute sécurité vos agents AI à des fichiers locaux, bases de données ou API d'entreprise.
- Ingénierie Vector DB : Chunking efficace, embeddings et recherche sémantique avec Pinecone, ChromaDB ou FAISS.
La stack technologique :
Python | LangChain | LangGraph | GPT-4o | Claude | Ollama
Veuillez me contacter avant de commander afin que nous puissions définir parfaitement votre workflow personnalisé.
Découvrez Sami Ullah
Sami Ullah
AI and ML Engineer, Agentic AI, LangGraph, and RAG Specialist
- DePakistan
- Membre depuisjuin 2026
- Temps de réponse moy.1 heure
Langues
Ourdou, Anglais
As a Computer Science graduate from Quaid-i-Azam University, I build production-ready Generative AI systems beyond standard chatbots. I specialize in stateful, multi-agent architectures and Agentic RAG applications that reason and interact with external APIs. I orchestrate complex workflows using LangChain, LangGraph, and Vector Databases, while implementing the Model Context Protocol (MCP) to connect LLMs to your data. I deliver scalable AI agents and customized multi-agent pipelines tailored to your business needs.
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FAQ
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Quelle est la différence entre le RAG standard et le RAG agentique ?
Le RAG standard récupère simplement les documents correspondant le mieux à une requête et les transmet au LLM. Le RAG agentique utilise un agent pour évaluer d'abord la requête, décider quelles bases de données ou outils rechercher, évaluer la qualité du contexte récupéré, et rechercher à nouveau de manière itérative si la réponse n'est pas complète.
Pourquoi utiliser LangGraph plutôt que simplement LangChain ?
Alors que LangChain est excellent pour des séquences linéaires, LangGraph est spécialement conçu pour des workflows à état avec plusieurs acteurs. Il permet aux agents de boucler, de se corriger, de se souvenir des interactions passées sur de longues sessions, et de déléguer des tâches à d'autres agents spécialisés.
Qu’est-ce que MCP et pourquoi en ai-je besoin ?
Le Model Context Protocol (MCP) est une norme ouverte qui offre aux agents AI un "port USB" universel pour se connecter en toute sécurité à des outils externes, sources de données et API sans nécessiter d'intégrations codées en dur et fragiles.
Avec quels LLM travaillez-vous ?
Je peux intégrer votre système avec des modèles commerciaux de pointe comme GPT-4o d'OpenAI, Claude 3.5 d'Anthropic, Google Gemini, ou des modèles open-source locaux via Ollama.
