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Ich werde individuelle AI-Agenten und Multi-Agenten-Systeme mit langgraph und crewai erstellen
Muzammil
Level 2
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Die meisten KI reagieren nur. Ich entwickle AI-Agenten, die aktiv handeln.
Ich entwerfe maßgeschneiderte AI-Agenten und Multi-Agenten-Systeme für Unternehmen, die KI brauchen, um echte Workflows zu planen, zu entscheiden und auszuführen – Lead-Qualifizierung, Dokumentenverarbeitung, Automatisierung von Recherchen, Vertriebsprozesse, Support-Triage und Datenpipelines.
Gebaut mit LangGraph (zustandsbasierte Workflows, Human-in-the-Loop), CrewAI (rollenbasierte Multi-Agenten-Teams), OpenAI Agents SDK, LangChain und RAG, bereitgestellt via FastAPI auf AWS, Azure oder GCP.
Was ich baue:
- LangGraph-Agenten: Zustandsverwaltung, Verzweigungslogik, Speicher, HITL-Genehmigungen
- CrewAI-Teams: parallele Multi-Agenten-Recherche, Operationen und Vertriebs-Workflows
- RAG-Integration: Agenten, die in deine Dokumente, Datenbanken, APIs und Wissensbasis eingebunden sind
- n8n-Automatisierung: Agenten, die mit CRMs, Formularen, Slack, WhatsApp oder Telegram verbunden sind
- MCP-Server: sichere Tool-Zugänge für Claude, ChatGPT und beliebige LLMs
- Full-Stack-Lieferung: FastAPI-Backend, individuelles UI (Next.js/React.js), Docker, Cloud-Bereitstellung
Für Startups, Ops-Teams und technische Gründer, die Agenten brauchen, die nicht nur chatten.
Schreib mir vor der Bestellung, damit ich deinen Workflow abbilden und die passende Architektur empfehlen kann.
Lerne Muzammil kennen
Muzammil
Expert in Deep Learning, Generative AI, Large Language Models
Level 2
- AusPakistan
- Mitglied seitFeb. 2023
- ⌀ Antwortzeit1 Stunde
- Letzte Lieferung1 Monat
Sprachen
Urdu, Englisch
🚀 Data Scientist | Expert AI & Full Stack Developer | 4+ Years Experience
I specialize in Generative AI, AI Agents, LangChain, LLM Fine-Tuning (GPT, LLaMA, DeepSeek), and Full Stack Development (React.js, MongoDB). From custom AI solutions to scalable web apps, I deliver cutting-edge results using TensorFlow, PyTorch, OpenAI, and Hugging Face. Let’s build AI-powered applications or fine-tuned models tailored to your needs!
📩 Contact me today for a free consultation!
Automatische Übersetzung
Mein Portfolio
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FAQ
Automatische Übersetzung
Was ist der Unterschied zwischen einem AI-Agenten und einem Chatbot?
Ein Chatbot reagiert auf Nachrichten. Ein AI-Agent plant mehrstufige Aktionen, nutzt Tools, trifft Entscheidungen unter Unsicherheit und führt Aufgaben autonom aus – wie das Qualifizieren eines Leads, Aktualisieren eines CRM, Erstellen eines Berichts und Senden einer Benachrichtigung – alles ohne menschliches Eingreifen.
Welche Frameworks nutzt du und wie wählst du sie aus?
LangGraph für komplexe, zustandsbasierte, zyklische Workflows mit Verzweigungslogik und menschlichen Genehmigungen. CrewAI für parallele Multi-Agenten-Systeme, bei denen spezialisierte Agenten zusammenarbeiten. OpenAI Agents SDK für leichte, schnell einsatzbereite Agenten. Ich empfehle das passende Framework nach Verständnis deines Anwendungsfalls.
Kann der Agent mit meinen bestehenden Tools verbinden – CRM, Datenbank, Slack oder E-Mail?
Ja. Ich baue Integrationen mit CRMs (HubSpot, Salesforce, GoHighLevel), Datenbanken (PostgreSQL, MongoDB, Supabase) und Kommunikationstools (Slack, WhatsApp, Telegram, E-Mail), damit dein Agent in deinem aktuellen Stack arbeitet.
Was ist ein Multi-Agenten-System und brauche ich eines?
Ein Multi-Agenten-System nutzt mehrere spezialisierte AI-Agenten, die parallel oder nacheinander arbeiten – zum Beispiel ein Research Agent + ein Summarization Agent + ein Outreach Agent. Du brauchst eines, wenn ein einzelner Agent zu viele Tools benötigen würde oder Aufgaben parallel laufen sollen, um Geschwindigkeit zu erhöhen.
Kannst du einen MCP-Server bauen, um meine AI mit Business-Tools zu verbinden?
Ja. Ich entwickle Model Context Protocol-Server, die Claude, ChatGPT oder jeden LLM-Agenten sicher Zugriff auf deine APIs, Datenbanken und internen Tools gewähren, ohne Zugangsdaten offenzulegen oder manuelle Dateneingaben zu erfordern.
Kann der Agent menschliche Genehmigungsschritte in den Loop einbauen?
Ja. LangGraph unterstützt native Pausen eines Workflows für menschliche Überprüfung, auf Genehmigung warten und Fortsetzen – ideal für sensible Operationen wie Kunden-Outreach oder Finanztransaktionen.
Stellst du den Agenten auf meinen Server oder in die Cloud bereit?
Ja – AWS, Azure, GCP oder dein eigener Server, containerisiert mit Docker und produktionsbereit für echten Traffic ab dem ersten Tag.
Werde ich der Quellcode besitzen?
Ja. Vollständiger Quellcode, saubere Architektur-Dokumentation und eine Übergabe, damit dein Team das System eigenständig warten und erweitern kann.
Wie lange dauert die Lieferung und was beeinflusst den Zeitplan?
Einfache Einzel-Agenten-Implementierungen: 3-5 Tage. Multi-Agenten-Systeme: 10-14 Tage. Unternehmensorchestrierung: 21 Tage. Die Komplexität hängt von der Anzahl der Integrationen, der Entwicklung benutzerdefinierter Tools und UI-Anforderungen ab – nach unserem Scoping-Gespräch gebe ich dir eine genaue Schätzung.
Wie fangen wir an?
Schreib mir vor der Bestellung mit deinem Workflow oder Geschäftsproblem. Ich stelle ein paar Fragen, bestätige den Umfang und empfehle das passende Paket und die Architektur – keine Scope-Creep, keine Überraschungen.
