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Ich werde eine Multi-Agent-AI-App mit LLM-Orchestrierung aufbauen
Agile Developer
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Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Du willst eine echte AI-agentische App bauen, die mit dem Nutzer denkt und nicht nur eine Chatbot-Hülle mit einem Prompt daran.
Ich entwickle produktionsreife, agentische AI-Anwendungen, bei denen ein LLM durch Ziele denkt, Tools aufruft, Aktionen über deine APIs ausführt, das Gedächtnis pflegt und Fehler elegant handhabt. Denk an Systeme in der gleichen Liga wie Claude Code oder Devin für dein Fachgebiet.
Was ich liefere:
- Agentische Schleifen mit Planung, Reflexion und Selbstkorrektur
- Orchestrierung des Tool-Einsatzes über APIs, Datenbanken und Dateisysteme
- RAG-Pipelines mit Vektordatenbanken für fundierte Antworten
- Multi-Agent-Architekturen für komplexe Workflows
- Persistentes Gedächtnis und strukturierte Ausgaben mit Sicherheitsvorkehrungen
Wie ich mich von anderen Dienstleistern unterscheide: Ich baue Agentensysteme, keine Chatbot-UIs. Du bekommst Planungsschleifen, Wiederholungslogik, Tool-Auswahl und Zustandsverwaltung – die harten Teile, die Agents in der Produktion funktionieren lassen. Bereitgestellt, dokumentiert und in deinen bestehenden Stack integriert.
Stack: Claude, GPT, LangChain, LangGraph, Vektordatenbanken, Python, Next.js
Schreib mir mit deinem Anwendungsfall. Ich sage dir, ob ein agentischer Ansatz passt und wie ich ihn architektonisch umsetzen würde.
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Passionate application developer with a strong background in designing, coding, and implementing progressive web applications. Skilled in utilizing modern technologies and frameworks to deliver user-friendly solutions. Committed to staying current with industry trends and best practices to consistently deliver innovative and effective solutions. Dedicated to delivering exceptional user experiences and achieving project goals on time and on budget.
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FAQ
Automatische Übersetzung
Was ist der Unterschied zwischen einem Chatbot und einem KI-Agenten?
Ein Chatbot antwortet auf Nachrichten. Ein AI-Agent denkt durch ein Ziel, entscheidet, welche Tools er nutzt, führt mehrstufige Aktionen aus (API-Aufrufe, Datenbankabfragen, Dateivorgänge) und korrigiert sich selbst, wenn etwas schiefgeht. Wenn dein Anwendungsfall autonome Entscheidungen erfordert, brauchst du einen Agenten.
Mit welchen LLMs und Frameworks arbeitest du?
Claude, GPT-4, Open-Source-Modelle, LangChain, LangGraph und eigene Orchestrierungsframeworks. Ich empfehle den passenden Stack basierend auf deinem Anwendungsfall, Budget und Latenzanforderungen.
Kannst du mit meinem bestehenden Code und APIs integrieren?
Ja. Dein Agent verbindet sich mit deinen echten Systemen – deiner Datenbank, deiner Authentifizierungsschicht, deinen Drittanbieter-APIs. Ich baue keine Sandbox-Demos. Du bekommst Produktionscode, den dein Team warten kann.
Was muss ich bereitstellen, bevor wir beginnen?
Eine kurze Beschreibung deines Anwendungsfalls und was "fertig" bedeutet. Zugriff auf relevante APIs oder Dokumentationen, falls der Agent mit deinen bestehenden Systemen interagieren soll. Ich kümmere mich um Architektur, Umsetzung und Deployment.
Wie unterscheidet sich das von einer n8n- oder Zapier-Automatisierung?
Workflow-Tools folgen festen Wenn-Dann-Logiken. Ein AI-Agent handelt mit Ambiguität – er kann unstrukturierte Eingaben interpretieren, zwischen mehreren Ansätzen wählen, Fehler beheben und Aufgaben erledigen, die nicht in einen starren Fluss passen. Wenn dein Prozess Urteil erfordert, brauchst du einen Agenten.
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