Ich entwickle Langgraph- und Langchain-KI-Agenten sowie Multi-Agenten-Systeme

LangChain bietet dir Bausteine: Modell-Wrapper, Retriever, Tool-Integrationen. LangGraph steuert den Ablauf: Schleifen, Verzweigungen, persistenten Zustand, Wiederholungen und menschliche Freigabe. Die meisten Agenten, die ich baue, verwenden LangGraph für die Steuerung und LangChain, wo es Zeit spart.

LangGraph macht jeden Schritt explizit, was es einfacher macht, Agenten zu debuggen, zu testen und zu vertrauen. Ich kann auch in einem anderen Framework arbeiten, wenn dein Team schon eines nutzt, und wenn ein einzelner LLM-Aufruf oder ein n8n-Workflow ausreicht, sage ich das.

Strukturierte Ausgaben, die mit Pydantic validiert werden, Rekursion und Schrittbegrenzungen, Validierung bei jedem Tool-Aufruf, Antworten auf Basis der abgerufenen Daten und ein Bewertungssatz, der Regressionen erkennt, bevor deine Nutzer es tun.

Ja, beides. Der vollständige Quellcode geht in dein Repo, verpackt mit Docker. Er kann auf deiner Cloud oder deinen Servern laufen, mit lokalen Open-Weight-Modellen oder AWS Bedrock, falls Daten nicht an eine Drittanbieter-API gehen dürfen.

Ich schätze die Token-Kosten pro Lauf während der Planung. Übliche Einsparungen: kleinere Modelle für Routing, Caching wiederholter Aufrufe und enge Prompts. Du wirst die erwarteten monatlichen Kosten kennen, bevor wir mit dem Bau beginnen.

Jedes Projekt wird auf deinen Workflow und deine Geschäftsanforderungen zugeschnitten. Ich setze auf maßgeschneiderte Architekturen statt auf Einheitslösungen.

Ja. AI-Projekte variieren erheblich in ihrer Komplexität. Bitte schreibe mir zuerst, damit wir Anforderungen, Architektur, Zeitplan und Umfang besprechen können.

Absolut. Ich kann bestehende AI-Systeme auditieren, optimieren, migrieren oder erweitern, inklusive LangChain, LangGraph, RAG und Workflow-Automatisierungsprojekte.