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Ich erstelle individuelle AI-Agenten mit LangGraph, LangChain und RAG
Zain
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Möchtest du über einfache Chat-Wrapper hinausgehen und eine KI bauen, die tatsächlich handelt?
Ich konzipiere und entwickle produktionsbereite AI-Agenten, Multi-Agenten-Workflows und RAG-Systeme, die Geschäftslogik ausführen, interne Daten abfragen und nahtlos in dein Software-Stack integriert werden.
Was ich baue:
- LangGraph Multi-Agenten-Workflows: Zustandsbehaftete, zyklische Architekturen mit bedingter Steuerung, Validierungsloops und Fehlerbehebung.
- Produktions-RAG-Systeme: Retrieval-Augmented Generation, gebaut mit LangChain, Hybrid-Suche und Vektordatenbanken (Pinecone, Chroma, Supabase) für hallucinationsresistente Antworten.
- Tool Calling & MCP: Verbinde LLMs mit REST-APIs, Datenbanken oder Model Context Protocol-Servern, um Echtzeitdaten zu lesen und zu schreiben.
- Backend AI-APIs: Produktionsreife FastAPI-Endpunkte mit strukturierten Pydantic-Schemas, bereit für die Verbindung zu jedem Frontend.
Tech Stack: Python, LangGraph, LangChain, OpenAI, Claude, Llama, Pinecone, Supabase, FastAPI
Jedes System wird individuell nach deinen Anforderungen mit modularen, vollständig dokumentierten Code entwickelt.
Bitte schreibe mir vor der Bestellung, um den Umfang und die Architektur deines Projekts zu besprechen.
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Zain
Automating Business Workflows with Autonomous Agents and n8n
- AusPakistan
- Mitglied seitFeb. 2022
- ⌀ Antwortzeit1 Stunde
Sprachen
Urdu, Englisch
Hi, I’m Zain—an AI Engineer specializing in Agentic AI, Multi-Agent Systems, and n8n workflow automation. I bridge powerful LLMs (OpenAI, Claude) with production-ready business solutions using Python, FastAPI, LangGraph, and vector databases (ChromaDB, Pinecone). From building autonomous agents and smart RAG pipelines to migrating costly Zapier setups to self-hosted n8n, I engineer reliable systems with zero silent failures. Let’s connect and automate your operations for scale!
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FAQ
Automatische Übersetzung
Was brauchst du von mir, bevor wir starten?
Eine kurze Zusammenfassung deines gewünschten Workflows, Zugriff/Dokumentation für alle APIs oder Datenbanken, die du integrieren möchtest, Beispiel-Dokumente für RAG (falls zutreffend) und deine API-Schlüssel. Bitte schreibe mir zuerst, damit wir den Umfang prüfen können.
Was ist der Unterschied zwischen einem einfachen Chatbot und einem AI Agent?
Ein einfacher Chatbot generiert nur Textantworten. Ein AI-Agent ist mit Speicher, Entscheidungslogik und Tools ausgestattet. Er kann autonom im Web suchen, API-Aufrufe ausführen, private Datenbanken abfragen und mehrstufige Geschäftsaktionen durchführen.
Warum baust du mit LangGraph statt mit einfachem LangChain?
LangChain ist großartig für lineare Ketten, aber echte Aufgaben erfordern Schleifen und Entscheidungen. LangGraph ermöglicht zyklische, zustandsbehaftete Ausführung mit Multi-Agenten-Koordination, bedingtem Zweigstellen und Selbstkorrektur bei Fehlern.
Kannst du den AI-Agenten mit meinen privaten Geschäftsdaten verbinden (RAG)?
Ja. Ich baue Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Pipelines mit Vektordatenbanken wie Pinecone, ChromaDB und Supabase. Der Agent basiert seine Antworten ausschließlich auf deinen PDFs, CSVs, Notion-Dokumenten oder internen SQL-Datenbanken.
Mit welchen LLMs arbeitest du?
Ich unterstütze OpenAI (GPT-4o), Anthropic (Claude 3.5 Sonnet), Google Gemini und Open-Source-Modelle (Llama 3, Mistral), die lokal via Ollama oder über Hochgeschwindigkeitsanbieter wie Groq gehostet werden.
Kannst du Model Context Protocol (MCP)-Integrationen bauen?
Ja. Ich entwickle individuelle MCP-Server und verbinde deine Agenten mit bestehenden MCP-kompatiblen Tools und Datensätzen, nach modernen standardisierten Tool-Use-Architekturen.
Wie integriert sich der AI-Agent in meine bestehende App oder Webseite?
Ich verpacke die Agentenlogik in saubere, dokumentierte REST-Endpunkte mit FastAPI. Dein Frontend- oder Backend-Entwickler kann einfach über standardmäßige HTTP-Anfragen und JSON-Schemas mit ihm kommunizieren.
Wie vermeidest du Halluzinationen bei LLMs?
Ich setze strenge semantische Retrieval-Schwellen, deterministische Ausgabeverarbeitung mit Pydantic-Schemas, klare Systemgrenzen-Prompts und LangGraph-Validierungsloops ein, die Antworten vor der Rückgabe prüfen.
