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Je vais créer des agents IA personnalisés avec langgraph, langchain et rag
Zain
À propos de ce service
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Vous souhaitez aller au-delà des simples wrappers de chat et construire une IA qui passe réellement à l’action ?
Je conçois et développe des agents IA prêts pour la production, des workflows multi-agent et des systèmes RAG qui exécutent la logique métier, interroge des données internes et s’intègrent parfaitement à votre environnement logiciel.
Ce que je construis :
- Workflows multi-agent avec LangGraph : architectures à état, cycliques, avec routage conditionnel, boucles de validation et récupération d’erreurs.
- Systèmes RAG en production : génération augmentée par récupération, construite avec LangChain, recherche hybride et bases de données vectorielles (Pinecone, Chroma, Supabase) pour des réponses résistantes aux hallucinations.
- Appel d’outils et MCP : connecter les LLMs à des API REST, bases de données ou serveurs Model Context Protocol pour lire/écrire des données en temps réel.
- API IA backend : endpoints FastAPI de niveau production avec schémas Pydantic structurés, prêts à être connectés à n’importe quel frontend.
Technologies utilisées : Python, LangGraph, LangChain, OpenAI, Claude, Llama, Pinecone, Supabase, FastAPI
Chaque système est conçu sur mesure selon vos besoins avec un code modulaire et entièrement documenté.
Veuillez me contacter avant de passer commande pour discuter de votre projet, de sa portée et de son architecture.
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Zain
Automating Business Workflows with Autonomous Agents and n8n
- DePakistan
- Membre depuisfévr. 2022
- Temps de réponse moy.1 heure
Langues
Ourdou, Anglais
Hi, I’m Zain—an AI Engineer specializing in Agentic AI, Multi-Agent Systems, and n8n workflow automation. I bridge powerful LLMs (OpenAI, Claude) with production-ready business solutions using Python, FastAPI, LangGraph, and vector databases (ChromaDB, Pinecone). From building autonomous agents and smart RAG pipelines to migrating costly Zapier setups to self-hosted n8n, I engineer reliable systems with zero silent failures. Let’s connect and automate your operations for scale!
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FAQ
Traduction automatique
De quoi avez-vous besoin de ma part avant de commencer ?
Un résumé de votre workflow souhaité, accès/documentation pour toute API ou base de données à intégrer, exemples de documents pour RAG (si applicable) et vos clés API. Merci de me contacter d’abord pour que nous puissions vérifier la portée.
Quelle est la différence entre un simple chatbot et un agent d'IA ?
Un chatbot basique ne génère que des réponses textuelles. Un agent IA est doté de mémoire, de logique décisionnelle et d’outils. Il peut rechercher sur le web, exécuter des appels API, interroger des bases de données privées et effectuer des actions métier en plusieurs étapes.
Pourquoi construire avec LangGraph plutôt qu’avec le simple LangChain ?
LangChain est idéal pour des chaînes linéaires, mais les tâches réelles nécessitent des boucles et des décisions. LangGraph permet une exécution cyclique, à état, avec coordination multi-agent, branchements conditionnels et auto-correction en cas d’erreurs.
Pouvez-vous connecter l’agent IA à mes données d’entreprise privées (RAG) ?
Oui. Je construis des pipelines de génération augmentée par récupération (RAG) utilisant des bases de données vectorielles comme Pinecone, ChromaDB et Supabase. L’agent base ses réponses uniquement sur vos PDFs, CSV, docs Notion ou bases SQL internes.
Avec quels LLM travaillez-vous ?
Je supporte OpenAI (GPT-4o), Anthropic (Claude 3.5 Sonnet), Google Gemini, et des modèles open-source (Llama 3, Mistral) hébergés localement via Ollama ou via des fournisseurs à haute vitesse comme Groq.
Pouvez-vous créer des intégrations Model Context Protocol (MCP) ?
Oui. Je développe des serveurs MCP personnalisés et connecte vos agents à des outils et jeux de données compatibles MCP, suivant les architectures modernes d’utilisation d’outils standardisées.
Comment l’agent IA s’intègre-t-il à mon application ou site web existant ?
Je encapsule la logique de l’agent dans des endpoints REST clairs et documentés avec FastAPI. Votre développeur frontend ou backend peut facilement communiquer avec lui via des requêtes HTTP standard et des schémas JSON.
Comment évitez-vous les hallucinations des LLM ?
J’applique des seuils stricts de récupération sémantique, un parsing déterministe avec schémas Pydantic, des prompts de délimitation clairs, et des boucles de validation LangGraph qui inspectent les réponses avant de les renvoyer.
