Ich erstelle KI-Workflow-Automatisierung, KI-Agenten, Sprachassistenten und RAG-Pipelines in Python

Ich setze LangGraph ein, wenn deine Geschäftslogik strikte Zustandsverwaltung, Genehmigungsschritte und deterministische Kontrollschleifen erfordert; AutoGen, OpenAI Agents, Google ADK, Crew AI, Agno usw. nutze ich, wenn du dynamische Multi-Agent-Kollaboration für die Lösung komplexer Forschungs- oder Datenauswertungsaufgaben brauchst.

Mit Frameworks wie Vapi, Retell AI oder LiveKit, kombiniert mit Twilio, verbinde ich Echtzeit-Sprachmodelle direkt mit deinen Backend-APIs und deinem CRM (z. B. HubSpot, Salesforce oder GoHighLevel). Der Sprachanal gibt Anruferdaten zurück, sammelt Infos während des Gesprächs und schiebt aktualisierte Datensätze in die Datenbank.

Ja! Mit Ollama für lokale Open-Source-LLMs, PostgreSQL (pgvector) für Vektorsuche und containerisierten Docker-Umgebungen, gehostet auf deinen AWS/GCP-Servern, können wir Zero-Data-Leakage-Pipelines bauen, bei denen sensible Unternehmensdaten niemals externe APIs erreichen.

Absolut. Ich baue asynchrone Python-Brücken mit FastAPI und Webhooks, die AI-Workflows bei neuen CRM-Leads, Rohdatenuploads oder Datenbankaktualisierungen automatisch auslösen, Aufgaben ausführen und strukturierte Daten zurück in dein CRM oder Google Sheets schicken.

Ja, ich biete vollständigen Kundensupport auch nach der Lieferung an.

Ja, ich entwickle Skripte, die scikit-learn, tensorflow, nltk, scipy, Pandas und numpy verwenden, um hochwertige AI-Entscheidungs- und Vorhersage-Tools bereitzustellen.

MCP bietet eine offene, standardisierte Architektur, die es AI-Agenten ermöglicht, Fähigkeiten sicher zu prüfen, Werkzeuge zu nutzen und Datenquellen dynamisch abzufragen. Es schafft eine robuste Schnittstelle zwischen LLMs und der Unternehmensinfrastruktur ohne starre Einzweck-API-Skripte.