Ich baue dein Multi-AI-Agentensystem mit CrewAI LangGraph Autogen oder MCP-Setup auf


Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Dein einzelner Chatbot kann keinen echten Workflow bewältigen und ein riesiger Prompt scheitert immer wieder bei komplexen Aufgaben.
Du bist nicht allein, die meisten Teams stoßen an diese Grenze, wenn Aufgaben Speicher, Tools und Übergaben zwischen den Schritten erfordern.
Ich entwerfe und baue Multi-Agenten-Systeme mit CrewAI, LangGraph, AutoGen oder MCP, damit die Agenten als Team arbeiten.
Meine Services umfassen:
- Entwicklung einer Multi-Agenten-Architektur für deinen speziellen Anwendungsfall.
- Erstellung von Agenten in CrewAI, LangGraph oder AutoGen.
- Verbindung eines MCP-Servers für Tool-Zugriff.
- Einrichtung von RAG-Pipelines mit einer Vektor-Datenbank.
- Aufbau von Forschungs-, Verkaufs- oder Support-Agenten-Workflows.
- Integration der Agenten mit n8n für Automatisierung.
- Memory hinzufügen, damit die Agenten vergangene Kontexte abrufen können.
- Debugging und Behebung eines bestehenden, fehlerhaften Agenten-Workflows.
- Deployment der Agenten auf einen Live-Server.
- Erstellung vollständiger Dokumentation und Übergabedokumente.
Tools, mit denen ich arbeite:
- CrewAI
- LangGraph
- AutoGen
- MCP
- LangChain
- OpenAI Agentic SDK
- Google ADK
- Python
- n8n
- Claude API
- Vektor-Datenbanken
Ein Kunde hat die manuelle Recherchezeit um 70 Prozent reduziert, indem er eine drei-Agenten-Pipeline eingesetzt hat. Schick mir deine Workflow-Details, und ich skizziere dir die genaue Agenten-Architektur, bevor du bestellst.
Lerne Mannaseh Emp kennen
AI Agent Setup Expert Obsidian WhatsApp MCP n8n Automation
- AusVereinigte Staaten
- Mitglied seitJuli 2026
- ⌀ Antwortzeit1 Stunde
Sprachen
Englisch, Spanisch, Deutsch
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FAQ
Automatische Übersetzung
Was ist der echte Unterschied zwischen einem großen Chatbot-Prompt und einem echten Multi-Agenten-System für mein Business?
Ein einzelner Prompt kann komplexen Multi-Step-Kontext nicht zuverlässig halten, während separate Agenten jeweils eine Aufgabe übernehmen und sauber an den nächsten übergeben.
Welches Framework wirst du tatsächlich für den Aufbau meines Projekts verwenden, CrewAI, LangGraph oder AutoGen?
Das hängt ganz von deinem spezifischen Workflow ab. Ich empfehle das beste Framework, sobald ich deine genauen Anforderungen und Einschränkungen verstehe.
Muss ich bereits meinen eigenen OpenAI- oder Claude-API-Schlüssel eingerichtet haben, bevor wir dieses Projekt starten?
Ja, du brauchst deinen eigenen API-Schlüssel, da die Nutzungskosten direkt auf dein Konto abgerechnet werden und nicht im Preis meiner Lieferung enthalten sind.
Kannst du einen bestehenden Multi-Agenten-Workflow reparieren, den ich selbst versucht habe aufzubauen, der aber immer wieder scheitert?
Ja, schick mir den aktuellen Code und die Fehlerprotokolle, und ich diagnostiziere genau, wo der Fehler in deinem Workflow liegt.
Was bedeutet RAG eigentlich und brauche ich das für mein spezielles Multi-Agenten-Projekt oder Workflow?
Retrieval augmented generation ermöglicht es Agenten, Fakten aus deinen eigenen Dokumenten zu ziehen, was nützlich ist, wenn Agenten auf deine spezifischen Daten Bezug nehmen sollen.
Wie handhabst du Memory, damit die Agenten frühere Gespräche über mehrere Sessions hinweg erinnern?
Ich richte einen Memory-Store ein, oft eine Vektor-Datenbank oder Obsidian-Vault, damit die Agenten relevanten Kontext zuverlässig behalten und abrufen können.
Wirst du das fertige Agentensystem auf meinen eigenen Server deployen oder muss ich das später selbst machen?
Ich kann es direkt auf deinen VPS oder Cloud-Anbieter im Rahmen des Premium-Pakets deployen, vollständig konfiguriert und einsatzbereit.
Kann dieses Multi-Agenten-System mit n8n-Workflows integriert werden, die ich bereits in Produktion laufen habe?
Ja, die Ausgaben der Agenten können direkt deine bestehenden n8n-Automationen auslösen oder speisen, ohne die aktuellen Abläufe zu stören.

