Ich architekturiere ereignisgesteuerte agentische AI-Workflows
Über diesen Service
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Standard-API-Aufrufe an KI-Modelle sind fragil, sie timeouten, scheitern bei hoher Belastung und verlieren kritische Daten. Wenn du Enterprise-AI aufbaust, brauchst du asynchrone Architektur.
Ich entwickle und baue robuste Event-Driven Agentic Workflows, die für Skalierung ausgelegt sind. Durch die Nutzung von Enterprise-Message-Brokern wie AWS MQ und ActiveMQ erstelle ich KI-Agenten, die Aufgaben sicher im Hintergrund konsumieren, mehrstufige Überlegungen durchführen und strukturierte Ausgaben liefern, ohne eine einzige Anfrage zu verlieren.
Meine Backend-Lösungen sind in stark strukturierten Umgebungen wie C# oder Node.js aufgebaut, damit deine KI-Workflows perfekt in professionelle, skalierbare Microservice-Architekturen passen. Für Premium-Setups erstelle ich auch Echtzeit-Überwachungsdashboards mit Angular, React oder Blazor.
Was ich anbiete:
- Queue-Integration: Verbindung von KI-Agenten zu AWS MQ, ActiveMQ oder RabbitMQ.
- Asynchrone KI-Verarbeitung: Agenten, die zuverlässig im Hintergrund für schwere Aufgaben laufen (Massenanalyse, Dokumentenparsing, automatisierter Support).
- Resiliente Architektur: Dead-Letter-Queues, Retry-Mechanismen und robuste C#/Node.js-Backend-Ausführung.
- Individuelle Dashboards: Moderne Web-UI zur Echtzeitüberwachung der Arbeitsbelastung deiner KI-Agenten.
Lerne Jigar Bagadai kennen
Full Stack AI Developer
- AusIndien
- Mitglied seitAug. 2025
Sprachen
Englisch, Hindi, Gujarati
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FAQ
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Warum Message-Queues für KI-Agenten verwenden?
Antworten von LLMs brauchen Zeit. Wenn du standardmäßige synchrone HTTP-Anfragen nutzt, führen lang laufende Agentenaufgaben zu Timeouts. Queues ermöglichen es der KI, Aufgaben asynchron zu verarbeiten, was 100% Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit garantiert.
Richtest du die AWS MQ / ActiveMQ-Infrastruktur ein?
Ich kann dein Team bei der Konfiguration des Brokers anleiten oder je nach Cloud-Umgebung eine grundlegende Einrichtung für dich bereitstellen.

