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Ich werde einen Langgraph AI-Agenten mit Real State, Wiederholungen und Fehlerbehandlung bauen
Gaurav S
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Die meisten "AI-Agenten" sind eine Eingabeaufforderung in einer While-Schleife. Sie funktionieren in der Demo, dann treffen sie auf einen echten Nutzer und hängen, laufen endlos oder geben stillschweigend nichts zurück – weil es keinen Zustand, keinen Wiederholpfad und kein definiertes Verhalten bei Fehlern gibt.
Ich baue Agenten als echte Zustandsautomaten. Jeder Schritt ist ein Knoten, jeder Fehler hat eine Kante, und der Graph kann absichtlich statt versehentlich schleifen.
Auf diese Weise habe ich einen korrigierenden RAG-Co-Piloten entwickelt: Ein LLM bewertet jeden abgerufenen Chunk, und wenn die Bewertung die Abfrage stoppt, läuft der Graph mit einer umgeschriebenen Abfrage zurück, anstatt aus dem Überlebenden zu antworten. Eine Kette kann diesen Zyklus nicht ausdrücken. Das ist der ganze Grund, warum man ihn als Graph bauen sollte.
Backend-Engineer tagsüber – Spring Boot, Go und Kafka in Produktion bei einer US-Investmentbank und einer US-Versicherung – was ich dir anbiete, ist ein Service mit Fehlerbehandlung, kein Notebook.
WAS ICH VON DIR BRAUCHE
Was der Agent tun soll, welche Tools oder APIs er aufruft und was er tun soll, wenn ein Schritt fehlschlägt. Falls du das letzte noch nicht weißt, ist das in Ordnung – die Entscheidung darüber gehört zur Arbeit.
Lerne Gaurav S kennen
Gaurav S
Backend AI Systems Engineer
- AusIndien
- Mitglied seitFeb. 2024
- ⌀ Antwortzeit2 Stunden
- Letzte Lieferung2 Jahre
Sprachen
Englisch, Hindi
Backend engineer with nearly four years of production experience building event-driven systems and shipping LLM-backed services into live products at a US investment bank and a US insurance provider.
I specialize in what most AI work skips: putting a model inside a service that already has traffic, tests and a release process it cannot break. Retrieval quality, evaluation harnesses, defined failure behavior.
Spring Boot, Go, Python, Kafka, Kubernetes, AWS, LangChain, LangGraph, RAG, vector databases, QLoRA.
Available full time.
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FAQ
Automatische Übersetzung
Warum LangGraph und nicht CrewAI oder AutoGen?
LangGraph bietet dir einen expliziten Graphen, mit dem du logisch arbeiten und debuggen kannst. Die anderen verstecken den Kontrollfluss hinter Agentenrollen, was in Ordnung ist, bis etwas kaputt geht und du nicht mehr weißt warum. Wenn du an einem anderen Framework festhältst, sag es einfach, und ich arbeite damit.
Stellst du die Kosten für die LLM API bereit?
Nein. Du stellst deinen eigenen API-Schlüssel bereit. Ich sage dir die erwarteten Kosten pro Lauf, bevor ich mit dem Bau beginne.
Kann es meine internen APIs verwenden?
Ja – das ist meistens der Punkt. Gib mir die Dokumentation oder eine OpenAPI-Spezifikation.
Was, wenn ich nicht weiß, wie viele Knoten ich brauche?
Schreib mir vor der Bestellung, was du möchtest, und ich sage dir ehrlich, welche Stufe es ist, auch wenn das die günstigere ist.
Ist der Code mein Eigentum?
Ja, vollständig, ohne Attribution erforderlich.
