Ich baue autonome AI-Agenten-Schwärme oder Multi-Agenten-Workflows


Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Bist du es leid, einzelne AI-Aufforderungen zu micromanagen, die den Kontext vergessen?
Im Jahr 2026 sind einzelne LLM-Interaktionen für komplexe Geschäftslogik veraltet. Wahre Effizienz entsteht durch Autonome AI-Schwärme Teams aus spezialisierten Agenten, die zusammenarbeiten, kritisieren und Aufgaben ausführen, ohne dass du ständig eingreifen musst.
Ich bin ein erfahrener AI-Ingenieur, spezialisiert auf CrewAI, Agno und LangGraph. Ich verbinde nicht nur APIs, sondern entwickle zustandsbewusste Multi-Agenten-Systeme, die in der Lage sind, lang laufende Prozesse zu steuern, den Speicher über Sitzungen hinweg zu erhalten und komplexe Workflows autonom auszuführen.
Was du bekommst (Vorteile, nicht nur Features):
- Echte Autonomie: Agenten, die planen, ausführen und Fehler selbst korrigieren, nur bei Bedarf mit fortschrittlicher "Human-in-the-loop"-Logik.
- Persistentes Zustandsmanagement: Im Gegensatz zu einfachen Bots behalten meine Workflows (auf LangGraph basierend) den Kontext über Tage oder Wochen, was langfristige Projektkonsistenz garantiert.
- Skalierbare Architektur: Modulare Systeme, die wachsen können. Starte mit einem 2-Agenten-Pilot und erweitere auf einen 50-Agenten-Unternehmensschwarm.
- Tool- & API-Integration: Meine Agenten interagieren mit deinem Stack (SQL, Slack, HubSpot, Notion) und durchsuchen das Web in Echtzeit.
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Lerne Julio Martinez kennen
Full Stack Developer
- AusVenezuela
- Mitglied seitApr. 2017
- Letzte Lieferung1 Jahr
Sprachen
Spanisch, Englisch
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FAQ
Automatische Übersetzung
Muss ich für die LLM-API-Kosten (OpenAI/Anthropic/Andere) bezahlen?
Ja. Du stellst deine eigenen API-Schlüssel bereit. Ich entwickle die Architektur, aber der "Treibstoff" (Tokens) wird direkt an die Anbieter gezahlt. Ich kann dir helfen, die monatlichen Kosten basierend auf deinem spezifischen Anwendungsfall abzuschätzen.
Können diese Agenten lokal laufen, um meine Daten zu schützen?
Absolut. Ich kann den Schwarm so konfigurieren, dass er **Ollama** oder **LM Studio** mit lokalen Modellen (Llama 3, Mistral) nutzt. Das garantiert 100% Datenschutz, erfordert aber spezielle Hardware (GPU).
Was ist "State Management" und warum ist es wichtig?
Die meisten AI-Bots "setzen nach jeder Nachricht zurück". State Management (über LangGraph) sorgt dafür, dass deine Agenten den Status eines Projekts (z.B. eine 3-tägige Marktforschung) "erinnern" und genau dort weitermachen können, wo sie aufgehört haben, ohne Daten zu verlieren.
Kannst du das mit meiner bestehenden Software integrieren?
Ja. Ich entwickle maßgeschneiderte Tools, die es den Agenten ermöglichen, mit Plattformen wie Salesforce, Google Workspace, Slack oder jeder anderen API, die du nutzt, zu lesen und zu schreiben.
Wie vermeidest du, dass die AI Fehler macht?
Ich implementiere Self-Correction Loops. Ein "Manager"- oder "Critic"-Agent überprüft die Ausgaben anderer. Für kritische Aufgaben (z.B. eine Rechnung senden) füge ich einen "Human-in-the-loop"-Knoten hinzu, der den Workflow pausiert, bis du manuell zustimmst.
