Ich erstelle maßgeschneiderte AI-Agenten, RAG-Systeme, Langgraph und CrewAI-Automatisierung
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Ich spezialisiere mich darauf, produktionsreife AI-Agents und Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Anwendungen zu entwickeln, die reasoningfähig sind, externe Tools nutzen, in Multi-Agent-Teams zusammenarbeiten und dynamisch deine privaten Wissensdatenbanken abfragen können. Ich verwandle rohe LLMs in zuverlässige Unternehmenssysteme.
Was ich für dich bauen kann:
- Zustandsbehaftete Multi-Agent-Systeme: Komplexe, deterministische Agenten-Workflows mit Zustandsmaschinen. Perfekt für Szenarien, die bedingte Schleifen, Fehlerkorrektur und Human-in-the-Loop (HITL)-Genehmigungsschritte erfordern.
- Fortgeschrittene RAG-Pipelines: Hochpräzise Retrieval-Netzwerke mit Hybrid-Suche, Parent-Dokument-Retrieval, Reranking und Graph RAG, um auf deine proprietären Daten null Halluzinationen zu gewährleisten.
- Individuelle Tool- & API-Integration: Ausstattung der Agents mit der Fähigkeit, sicher mit deinen Datenbanken, CRM, Slack, Gmail oder jeder benutzerdefinierten REST-API zu interagieren.
Warum meine Architektur wählen? Ich baue keine zerbrechlichen Prototypen, die endlos Schleifen laufen lassen und deine API-Tokens verschwenden. Jedes von mir deployte agentische System verfügt über strenge Zustandsgrenzen, explizite Token-Grenzen und native Beobachtbarkeit, damit du genau nachvollziehen kannst, warum ein Agent eine bestimmte Entscheidung getroffen hat.
Bitte schreibe mir, bevor du eine Bestellung aufgibst!
Lerne YS Malhara kennen
AI and Machine Learning Engineer
- AusSri Lanka
- Mitglied seitOkt. 2020
- Letzte Lieferung1 Jahr
Sprachen
Englisch
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FAQ
Automatische Übersetzung
Was ist der Unterschied zwischen CrewAI und LangGraph, und welches brauche ich?
CrewAI ist hervorragend für schnelle Prototypen und Workflows, die einem Team von menschlichen Spezialisten ähneln. LangGraph ist eine niedrigere, graphbasierte Zustandsmaschine, die für Unternehmenssysteme verwendet wird, die strenge Kontrolle, komplexe bedingte Schleifen, Fehlerbehebung und menschliche Eingriffe erfordern.
Wie vermeidest du, dass Agenten sich unendlich "looping"-mäßig verhalten und deine API-Kosten in die Höhe treiben?
Ich baue strenge Schutzmaßnahmen in jedes System ein. Für CrewAI setzen wir harte Abbruchbedingungen für Aufgaben um. Für LangGraph verwenden wir explizite Knotenstrukturen mit maximalen Iterationslimits und integrieren LangSmith, um Token-Kosten zu verfolgen und anomales Verhalten sofort zu erkennen.
Kann der AI-Agent um Erlaubnis fragen, bevor er eine kritische Aktion durchführt?
Ja! Mit LangGraphs native Zustandspersistenz und Checkpoints können wir "Human-in-the-Loop"-Gateways einrichten. Der Agent pausiert, speichert seinen genauen Zustand, benachrichtigt dich (via Slack, E-Mail oder UI), um seine Arbeit oder Tool-Aufrufe zu überprüfen, und setzt nach deiner Zustimmung nahtlos fort.
Wird die Anwendung mit den internen Daten meines Unternehmens funktionieren?
Absolut. Wir bauen eine maßgeschneiderte RAG-Pipeline (Retrieval-Augmented Generation), die deine PDFs, Datenbankschemas oder API-Dokumentationen sicher verarbeitet, sodass die Agenten nur Antworten generieren, die direkt auf deinen Fakten basieren.

