Je vais créer des agents IA autonomes dans n8n ou langgraph avec appel d'API

La plupart des gigs "automatisation IA" consistent simplement à connecter des outils no-code. Je construis de véritables systèmes backend d'agents IA où le LLM décide quelle action entreprendre et appelle vos API réels pour le faire : créer un enregistrement CRM, envoyer un email, vérifier l'inventaire, mettre à jour une base de données, planifier une réunion. Il s'agit d'appels de fonctions au niveau du code, pas d'un flux drag-and-drop.

Ce que vous obtenez :

• Un agent IA (appel de fonctions OpenAI / utilisation de l'outil Claude) qui comprend une demande et exécute de vraies actions
• Un backend personnalisé en Python (FastAPI) ou Node.js connectant l'agent à vos API/base de données/CRM
• Barrières de sécurité : l'agent n'appelle que les fonctions que vous définissez, avec validation avant exécution
• Journalisation de chaque action effectuée par l'agent, pour que vous puissiez auditer ses activités

Comment ça fonctionne :

1. Dites-moi quelles actions l'agent doit réaliser (par exemple "créer un lead dans HubSpot", "vérifier le statut d'une commande dans notre base", "envoyer un message Slack").
2. Je conçois le schéma de la fonction, connecte le LLM, et relie chaque action à vos systèmes réels.
3. Je teste avec des scénarios réels et vous remets un agent fonctionnel + documentation + logs.

Tech : Python (FastAPI, LangChain/SDK OpenAI) ou Node.js, appel de fonctions OpenAI/Anthropic, intégrations REST API.