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Ich werde eine produktionsbereite AI-Agenten mit langgraph und Tool-Calling erstellen
Akash L
Über diesen Service
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Ich entwickle AI-Agenten, die den Kontakt mit echten Nutzern überleben.
Die meisten Agenten-Demos scheitern, sobald das Modell einen fehlerhaften Tool-Call zurückgibt. Ich baue die Schicht, die das stoppt: strenge Tool-Schemas, Enum-Validierung, feldübergreifende Korrekturen und ein sanftes Herunterfahren statt eines Stack-Traces.
Was ich geliefert habe: Alleiniger Entwickler eines Multi-Agenten-LangGraph-Assistenten, der in einer US-Lieferkettenplattform in Produktion läuft. Natürliche Spracheingabe, validierte Aufrufe über Tracking-, Geo- und Adress-APIs, auf einer Oberfläche mit 125 Parametern. Es hat eine vollständige Plattform-Umstellung überlebt und läuft noch heute.
WAS DU BEKOMMST
Ein funktionierender Agent in deinem Repo, kein Notebook. Tool-Schemas, die um deine tatsächliche API herum gestaltet sind. Strukturierte Ausgabenkontrolle und Fallback-Handling. FastAPI-Endpunkt, Dockerfile und README. Eine Anleitung, die dich durch den Code führt.
STACK: Python, LangGraph, LangChain, OpenAI und offene Modelle, Pydantic, FastAPI, Qdrant, Docker, AWS.
Schreibe mir vor der Bestellung, woran du arbeitest. Wenn es nicht passt, sage ich es dir.
Lerne Akash L kennen
Akash L
AI Engineer, LLM Agents, RAG and MLOps
- AusIndien
- Mitglied seitMärz 2020
Sprachen
Tamil, Englisch
AI engineer with 4 years building LLM systems that run in production, not just demos.
I was sole author of a multi-agent LangGraph assistant for a US supply-chain platform. Plain-English questions turned into validated calls across a 125-parameter tool surface. It survived a re-platform and still runs today.
I build the unglamorous parts too: RAG pipelines, tool schemas, validation that degrades gracefully instead of crashing, and eval harnesses that catch regressions before your users do.
Python, LangGraph, LangChain, RAG, FastAPI, AWS.
Tell me what you are building.
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FAQ
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Mit welchen LLM-Anbietern arbeitest du zusammen?
OpenAI, Anthropic und open-weight-Modelle laufen lokal oder über vLLM. Ich empfehle eines basierend auf deinen Kosten- und Latenzanforderungen, anstatt das teuerste Standardmodell zu wählen.
Gehört mir der Code?
Ja, vollständig. Es wird in dein Repository mit Commit-Historie geliefert, und du kannst es nach Belieben modifizieren, deployen und erweitern.
Was, wenn der Agent falsche Antworten gibt?
Erwartet zu Beginn, genau deshalb ist Evaluation wichtig. Das Premium-Paket enthält eine Regressionssuite, mit der du Genauigkeit messen und spezifische Fehler beheben kannst, anstatt nur zu raten.
