Ich architektonisiere zustandsbehaftete Multi-Agent-Workflows mit LangGraph und CrewAI

Einfache lineare KI-Pipelines scheitern in der Produktion. Wenn ein lang laufender Unternehmensworkflow auf einen API-Timeout, eine Rate-Limitierung oder einen Serverneustart bei Schritt 7 von 10 stößt, gehen alle Ausführungszustände und Token-Investitionen verloren.

Ich entwickle widerstandsfähige, fehlertolerante Multi-Agent-Infrastrukturen, indem ich die deterministischen Zustandskontrollen von LangGraph mit der ereignisgesteuerten Ausführung von CrewAI Flows kombiniere.

Engineering-Fokus

• Zustandsbehaftete zyklische Graphen: Gestaltung strukturierter Ausführungsloops über LangGraph-Knoten und bedingte Kanten zur Bewältigung komplexer B2B-Geschäftslogik.
• Persistente Checkpoints: Implementierung von PostgresSaver und Redis-gestützten Nachrichtenwarteschlangen, um Thread-Zustände zu speichern und eine automatische Wiederherstellung nach Infrastruktur-Ausfällen zu ermöglichen.
• Human-in-the-Loop Gates: Integration granularer manueller Verifizierungsschichten direkt in den Graph für kritische Laufzeitgenehmigungen.
• Backend-Orchestrierung: Sichere n8n-Pipelines für multimodale Nachrufaktionen und Unternehmensrouting.

Produktions-Stack

LangGraph | CrewAI Flows | Python (Asyncio) | PostgresSaver | Redis | n8n | LangSmith

Alle Deployments sind modular, umfangreich dokumentiert und 100% übertragbar für vollständige Datenhoheit.