Je vais créer des agents d'IA en production avec langgraph et langchain


À propos de ce service
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Vous avez besoin d’un agent IA qui réalise réellement des tâches, pas d’un simple chatbot ? Je crée des agents IA de production avec LangGraph et LangChain : des systèmes qui raisonnent, appellent des outils, extraient vos propres données et exécutent des workflows multi-étapes avec peu d’intervention.
Je travaille nativement en TypeScript/Node.js (Python disponible aussi), donc votre agent s’intègre à votre stack existante sans service ajouté à maintenir. Mon expérience inclut des systèmes multi-agent conçus pour de véritables produits SaaS dans la santé, l’éducation et les opérations, je construis donc pour la production dès le départ : intégrité des données, gestion des erreurs et contrôle des coûts, pas juste une démo qui plante à la deuxième requête.
Chaque création comprend :
- Un agent fonctionnel (ou système multi-agent) adapté à votre cas d’usage
- Appel d’outils, intégration API/base de données, et RAG là où c’est nécessaire
- Le code source complet avec une documentation claire
- Soutien au déploiement Docker, Railway, Vercel ou en auto-hébergement
- Les packages ci-dessous couvrent les configurations les plus courantes, d’un agent unique à un système multi-agent complet en production. Besoin d’un scope plus large, d’une stack différente ou d’un intermédiaire ? Contactez-moi avant de commander pour que je puisse bien définir le projet et vous envoyer une offre personnalisée.
Découvrez Taimoor K
AI Agent, SaaS Engineer, Production Systems, Not Just Demos
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FAQ
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1. Quelle est la différence entre les forfaits Basic, Standard et Premium ?
Starter est un agent spécialisé pour une seule tâche. Growth ajoute la mémoire, RAG sur vos propres données, et plusieurs intégrations. Production est un système multi-agent complet avec support d'orchestration et de déploiement. Si aucun des trois ne correspond à ce dont vous avez besoin, consultez la question suivante.
2. Que faire si mon projet ne correspond à aucun des trois packages ?
La plupart des projets d'agents IA réels ne rentrent pas parfaitement dans 3 cases fixes, c’est normal, ce n’est pas un problème. Contactez-moi avec ce que vous essayez de construire et je définirai précisément le périmètre, puis je vous enverrai une offre personnalisée avec le bon prix et le délai.
3. Quels types d'agents IA pouvez-vous créer ?
Agents de support client, agents de vente et de qualification de prospects, agents de recherche, assistants IA pour la santé, agents pour l’école et l’éducation, agents RH et recrutement, agents financiers et comptables, et plus encore.
4. Quelle est la différence entre un chatbot IA et un agent IA ?
Un chatbot répond aux messages. Un agent raisonne, utilise des outils, récupère des données, appelle des API, exécute des workflows à plusieurs étapes, se souvient du contexte et automatise un processus avec peu d’intervention humaine.
5. Quels modèles IA supportez-vous ?
OpenAI GPT, Google Gemini, Anthropic Claude, DeepSeek, Ollama, et LLM open-source auto-hébergés.
6. Dois-je fournir des clés API, et qui paie les coûts d’utilisation ?
Oui, vous aurez besoin de votre propre clé API pour le fournisseur de LLM que vous choisissez. Je ne majore pas les coûts d’utilisation ; vous payez directement le fournisseur, ainsi vous savez toujours exactement ce que vous dépensez. Je peux vous conseiller sur le choix du fournisseur et du budget lors de la définition du périmètre si vous n’êtes pas sûr.
7. L'agent IA peut-il se connecter à mes systèmes existants ?
Oui, bases de données, API REST et GraphQL, CRM, ERP, systèmes de paiement, fournisseurs d’email, stockage cloud, et la plupart des services tiers.
8. L'agent IA peut-il travailler avec mes documents d'entreprise ?
Oui, via Retrieval-Augmented Generation (RAG) — votre agent peut rechercher et répondre à partir de PDFs, feuilles de calcul, bases de connaissances, sites web ou documents internes.
9. Pouvez-vous créer des agents IA auto-hébergés ?
Oui, en cloud ou entièrement auto-hébergés avec Ollama ou d’autres LLM open-source, pour les équipes qui ont besoin de confidentialité, de coûts d’inférence plus faibles ou de déploiement sur site.
10. Quelles technologies utilisez-vous ?
LangGraph, LangChain, OpenAI, Gemini, Claude, principalement TypeScript/Node.js, Python disponible, Supabase, PostgreSQL, bases de données vectorielles, et MCP. Je choisis les outils adaptés à votre projet plutôt que d’imposer une seule stack.

