AI-Agenten, die über einfache Prompts hinausgehen, entwickelt für Anwendungen in der realen Welt, automatisierte Prozesse mit LLM und nahtlose Backend-Integration.
Was ich liefere:
- Autonome AI-Agenten mit LangChain, DSPy oder rohen OpenAI-APIs
- ReAct-basierte Reasoning-Loops (Thought Action Observation)
- Tool-Calling-Agenten, die mit APIs, Suchmaschinen, Datenbanken interagieren
- RAG-Pipelines mit Pinecone, Chroma oder Weaviate für Wissensabruf
- Memory + zustandsbehaftete Agenten (Chat, Workflow, Mehrschritt-Logik)
- Anwendungsbeispiele:
- EHR-Terminplaner: integrierter Agent mit Slot-Finder, Nutzerverifikation, Kalender-API und Fallbacks
- AI-Forschungsassistent: Multi-Source-Retriever-Agent, der aus internen Dokumenten und Web Daten abruft
- Slack-Bot-Agent: führt interne Befehle über Cloud-APIs aus und postet Ergebnisse zurück
️ Cloud- & Integrationsbereit:
- Entwickelt, um in echte Anwendungen integriert zu werden (FastAPI, Next.js, React, Streamlit)
- Kann mit Workern, Queues (z.B. Celery, SQS), asynchronen Tasks und skalierbaren Architekturen bereitgestellt werden
- Modularer Code, einsatzbereit für AWS/GCP/Vercel mit umgebungsabhängiger Konfiguration