Ich erstelle einen benutzerdefinierten langchain AI-Agenten


Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Ich liefere maßgeschneiderte AI-Agenten in Python mit LangChain, verpackt in Docker für einfache lokale oder Cloud-Implementierung.
Agenten können sich über langchain-ollama oder jede LangChain-kompatible API (OpenAI, Google PaLM usw.) mit Ollama verbinden.
Ich entwickle auch die benutzerdefinierten Tools, die dein LLM aufrufen wird, darunter:
- HTTP-Client-Vorlagen mit .env-gesteuerter Konfiguration
- Pydantic-Schemas für Eingabe/Ausgabe-Validierung
- Mapping- & Formatierungsfunktionen für Datenumwandlung
- Retrieval-augmented Pipelines (ChromaDB/FAISS)
- Web-Scraper und E-Mail-Versender
Jeder Agent wird geliefert mit:
- Channel-Integrationen (Slack, Telegram, E-Mail via SMTP/Gmail API, Notion)
- Strukturierte Logs & Unit-Tests
- Sauberer, kommentierter Code
Kontaktiere mich vor der Bestellung, um deine Bedürfnisse zu klären und das perfekte Paket auszuwählen.
Lerne Romain Kinoux kennen
Building Private AI Assistants and Automation Systems
- AusFrankreich
- Mitglied seitJuli 2022
- ⌀ Antwortzeit17 Stunden
- Letzte Lieferung1 Jahr
Sprachen
Französisch, Englisch
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FAQ
Automatische Übersetzung
Welche LLMs kann ich verwenden?
Ollama (über langchain-ollama) oder jede LangChain-kompatible API (OpenAI, Google PaLM usw.) – du stellst die Schlüssel bereit.
Wo kann ich den Agenten deployen?
Der Python-Code läuft sofort in einem Docker-Container, egal ob auf deinem lokalen Rechner oder einem entfernten Server.
Sind meine Daten sicher?
Alle Verarbeitung läuft in deiner Umgebung; keine Kundendaten werden auf meinen Servern gespeichert.
Welche externen Integrationen werden unterstützt?
Slack, Telegram, E-Mail (SMTP/Gmail API), Notion, Discord, CRM-Systeme, benutzerdefinierte REST/GraphQL-APIs, Web-Scraper…
Ist dies eine No-Code-Lösung?
Nein – du erhältst den vollständigen Quellcode (Python + Docker) mit Vorlagen, Pydantic-Schemas, Tools und Kommentaren für zukünftige Erweiterungen.
