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Ich werde benutzerdefinierte AI-Agenten-Pipelines und Multi-Agenten-Automatisierungs-Workflows erstellen
Saad Abdullah
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Hast du genug von Einzelschuss-LLM-Aufrufen, die eigentlich nichts automatisieren? Ich baue Multi-Agenten-Systeme, bei denen AI-Agenten planen, ausführen, kommunizieren und sich selbst korrigieren – von Anfang bis Ende.
Ich spezialisiere mich auf agentische AI-Architektur. Mein Projekt umfasst eine 5-Agenten-automatisierte Video-Generierungs-Pipeline (Story Audio Video Edit Undo), gebaut mit einer MCP-Tool-Abstraktionsschicht, LangGraph-ähnlicher Orchestrierung, Pydantic-Zustandsverträge zwischen den Agenten, ein WebSocket-gestütztes FastAPI-Backend und einen natürlichen Sprach-Edit- + Versionsrücksetz-Agent, der 46/46 Tests besteht.
Was ich für dich bauen kann:
- Multi-Agenten-Pipelines mit Supervisor/Worker- oder sequenziellen Architekturen
- LangGraph-Workflows mit benutzerdefinierter Knotelogik, Kanten und bedingtem Routing
- MCP (Model Context Protocol)-Tool-Server und Agent-Tool-Integration
- Agenten, die externe APIs aufrufen, Dateien verarbeiten, Datenbanken abfragen oder andere Tools steuern
- Zustandsverwaltung mit Versionierung und Rollback zwischen den Agentenphasen
- Natürliche Sprach-Intent-Klassifikation, die in automatisierte Aktionsplaner einspeist
- FastAPI-Backends, die deine Agenten-Pipeline als REST/WebSocket-API bereitstellen
- Systeme, die unabhängig vom LLM-Anbieter sind (OpenAI, Gemini, Claude, Ollama, ohne Rewrites)
Lerne Saad Abdullah kennen
Saad Abdullah
- AusPakistan
- Mitglied seitFeb. 2024
- Letzte Lieferung2 Jahre
Sprachen
Englisch
I specialize in Agentic AI, GenAI, and MLOps. Built production-grade multi-agent systems with LangGraph and MCP, deployed Stable Diffusion inference on GPU cloud (RunPod), and shipped end-to-end ML pipelines with Airflow, MLflow, and Docker. Seeking an AI/ML Engineer role to own LLM-powered systems from architecture to deployment. I also do 2D/3D Unity game development and have expertise in C#
Automatische Übersetzung
FAQ
Automatische Übersetzung
Muss ich einen OpenAI / Gemini API-Schlüssel bereitstellen?
Du benötigst einen Schlüssel für den jeweiligen LLM-Anbieter, den du verwenden möchtest. Ich baue alle Systeme provider-agnostisch – wenn du später den Anbieter wechselst, ist das nur eine Zeile in der Konfiguration, kein Rewrite. Ich kann auch mit Ollama bauen, für vollständig lokale/offline Setups.
Welche Informationen muss ich dir geben, um loszulegen?
Eine klare Beschreibung dessen, was der Agent oder die Agenten tun sollen: die Eingabe, das gewünschte Ergebnis, Tools oder APIs, die genutzt werden sollen, und alle Einschränkungen (nur offline, bestimmter LLM usw.). Je spezifischer, desto besser.
Kannst du mit meinem bestehenden Code arbeiten?
Ja, schreib mir zuerst eine kurze Beschreibung deiner Stack-Konfiguration und ich bestätige die Kompatibilität, bevor du bestellst.
Verwendest du speziell LangGraph?
Ich implementiere LangGraph-ähnliche Orchestrierung und kann LangGraph direkt verwenden oder eine äquivalente Graph-Logik in einfachem Python bauen (ohne zusätzliche Abhängigkeiten). Deine Wahl.
Werde ich den Code nach der Lieferung verstehen und erweitern können?
Ja. Ich schreibe produktionsreifen Code mit Docstrings, einer README und, wo sinnvoll, Tests. Ich werde dir kein monolithisches Skript übergeben, das niemand warten kann.
Was bedeutet "MCP tool layer" und brauche ich das?
MCP (Model Context Protocol) ist eine Methode, Tools in einer strukturierten, wiederverwendbaren Weise für LLM-Agenten zugänglich zu machen. Es ist nützlich für größere Systeme, bei denen mehrere Agenten die gleichen Tools teilen. Für einfachere Einzel-Agenten-Setups ist es optional – ich empfehle die passende Architektur für deinen Umfang.
