Ich baue ein multi AI-Agentensystem mit Langgraph Crew AI, E2B Lindy AI, BlandAI und n8n auf

Lindy AI nutzt LLM-Reasoning, um im Workflow kontextbezogene Entscheidungen zu treffen. Es löst nicht nur Aktionen aus, sondern versteht die Absicht dahinter. n8n übernimmt deterministische Logik und API-Routing. Ich kombiniere beides, sodass Lindy die Intelligenzschicht übernimmt, während n8n die Ausführung und Datenpipeline darunter steuert.

Ich konfiguriere verschiedene Modelle für jede Agentenrolle mit OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini oder Mistral über OpenRouter. Forschungsagenten laufen meist auf leistungsfähigeren Modellen, während Ausführungsagenten auf schnelleren, günstigeren Modellen laufen, um Leistung und Token-Kosten im gesamten agentic AI-Pipeline auszugleichen.

Ich konfiguriere Agenten mit definierten Rollen, Zielen und Hintergrundgeschichten, indem ich CrewAI's sequenziellen oder hierarchischen Prozess nutze. Bei den meisten Builds setze ich auf hierarchisch, sodass ein Manager-Agent Aufgaben an spezialisierte Arbeiter-Agenten delegiert, was dir eine strukturierte, nachvollziehbare Ausführung mit minimalem Halluzinationsrisiko bietet.

Ja. Ich stelle CrewAI-Agenten als API-Endpunkte oder Webhooks bereit, die n8n und Make com nativ triggern können. Das bedeutet, dein bestehender Workflow-Automatisierungs-Stack bleibt erhalten, während CrewAI die agentic Reasoning-Schicht übernimmt – eine vollständige Neuaufbau ist nicht nötig.

Ich baue RAG-Pipelines mit LangChain und Vektordatenbanken wie Pinecone oder Chroma. Das Retrieval-Tool wird dem entsprechenden CrewAI-Agenten zugewiesen, damit er deine Wissensdatenbank abfragt, bevor er antwortet. Für Lindy AI verbinde ich Dokumentenspeicher über API-Integration, damit die Agenten aus deinem tatsächlichen Business antworten.

Wenn eine Aufgabe fehlschlägt, liest der Agent den Fehler, passt seine eigene Vorgehensweise an und versucht es automatisch erneut, anstatt jedes Mal zu stoppen und auf einen Menschen zu warten.

PostgreSQL mit SQLAlchemy für volle Kontrolle oder Supabase, wenn du ein verwaltetes Postgres-Backend mit weniger Setup-Arbeit möchtest.

Wo immer du es brauchst: Railway, Render, AWS oder dein eigener VPS (einschließlich Hetzner), mit CI/CD durch GitHub Actions.

Ja. Ich gestalte die Orchestrierungsschicht von Anfang an modular, sodass das Hinzufügen neuer Agenten später meist nur Konfiguration ist, kein Neuaufbau.

Ja. Ich baue ein FastAPI- oder Node.js-Backend, das sich über REST API oder WebSockets für Echtzeit-Updates mit jedem Frontend verbindet.