Ich erstelle autonome AI-Agenten in n8n oder Langgraph mit API-Tool-Aufruf

Die meisten "AI automation"-Gigs verbinden nur No-Code-Tools. Ich baue echte KI-Agenten-Backend-Systeme, bei denen das LLM entscheidet, welche Aktion ausgeführt wird, und deine tatsächlichen APIs aufruft: einen CRM-Eintrag erstellen, eine E-Mail senden, den Bestand prüfen, eine Datenbank aktualisieren, ein Meeting planen. Das ist Funktionsaufruf auf Code-Ebene, kein Drag-and-Drop-Flow.

Was du bekommst:

• Ein KI-Agent (OpenAI-Funktionsaufruf / Claude-Tool-Nutzung), der eine Anfrage versteht und echte Aktionen ausführt
• Individuelles Python (FastAPI) oder Node.js-Backend, das den Agenten mit deinen APIs/Datenbanken/CRM verbindet
• Schutzmaßnahmen: Der Agent ruft nur die Funktionen auf, die du definierst, mit Validierung vor der Ausführung
• Protokollierung jeder Aktion, die der Agent durchführt, damit du nachvollziehen kannst, was er gemacht hat

So funktioniert es:

1. Sag mir, welche Aktionen der Agent ausführen soll (z.B. "einen Lead in HubSpot erstellen", "Bestellstatus in unserer Datenbank prüfen", "eine Slack-Nachricht senden").
2. Ich entwerfe das Funktionsschema, verbinde das LLM und integriere jede Aktion in deine echten Systeme.
3. Ich teste mit realen Szenarien und übergebe einen funktionierenden Agenten + Dokumentation + Logs.

Technik: Python (FastAPI, LangChain/OpenAI SDK) oder Node.js, OpenAI/Anthropic-Funktionsaufruf, REST-API-Integrationen.