Je vais créer des agents d'IA avec langgraph et langchain ainsi que des systèmes multi-agents

LangChain vous fournit des blocs de construction : wrappers de modèles, récupérateurs, intégrations d'outils. LangGraph contrôle le flux : boucles, branchements, état persistant, tentatives et approbation humaine. La plupart des agents que je crée utilisent LangGraph pour le contrôle et LangChain là où cela fait gagner du temps.

LangGraph rend chaque étape explicite, ce qui facilite le débogage, les tests et la confiance dans les agents. Je peux travailler avec un autre framework si votre équipe en utilise déjà un, et si un seul appel à un LLM ou un workflow n8n suffit, je le préciserai.

Sorties structurées validées avec Pydantic, récursion et limites de étapes, validation à chaque appel d'outil, ancrage des réponses dans les données récupérées, et un ensemble d’évaluation qui détecte les régressions avant que vos utilisateurs ne le fassent.

Oui pour les deux. Le code source complet est dans votre dépôt, empaqueté avec Docker. Il peut fonctionner sur votre cloud ou vos serveurs, avec des modèles open-weight locaux ou AWS Bedrock si les données ne peuvent pas être envoyées à une API tierce.

J’estime le coût en tokens par exécution lors de la conception. Les économies courantes : modèles plus petits pour le routage, mise en cache des appels répétés, et prompts plus concis. Vous connaîtrez le coût mensuel prévu avant que nous commencions à construire.

Chaque projet est conçu en fonction de votre flux de travail et de vos exigences commerciales. Je privilégie des architectures personnalisées plutôt que des solutions universelles.

Oui. Les projets IA varient considérablement en complexité. Merci de me contacter d'abord pour que nous puissions discuter de vos besoins, de l'architecture, du calendrier et du périmètre.

Absolument. Je peux auditer, optimiser, migrer ou étendre des systèmes IA existants, y compris LangChain, LangGraph, RAG et des projets d'automatisation de flux de travail.