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Ich werde individuelle AI-Agenten und Workflows mit langgraph erstellen
Muhammad Zain
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Bist du müde von einfachen OpenAI-Wrapper, die Geschäftsregeln nicht befolgen, Halluzinationen verursachen oder den Gesprächskontext verlieren?
Damit ein Unternehmen reibungslos läuft, braucht deine AI Struktur, präzise Steuerungsflüsse und persistenten Speicher. Ich entwickle produktionsreife, zustandsbehaftete AI-Anwendungen mit LangGraph und LangChain in Python.
Durch das Design expliziter Zustandsgraphen mit robusten Knoten und bedingten Kanten stelle ich sicher, dass deine AI strenge Geschäftslogik befolgt, Fehler automatisch korrigiert und komplexe Mehrschritt-Überlegungen perfekt meistert.
Was ich für dich bauen kann:
- Zustandsbehaftete AI-Agenten: Systeme mit zuverlässigem Kurz- und Langzeitgedächtnis, die den Kontext über mehrere Interaktionen hinweg bewahren.
- Selbstkorrigierende LLM-Schleifen: Workflows, bei denen der Agent seinen eigenen Code oder Output automatisch gegen deine Kriterien prüft und bei Fehlern wiederholt.
- Strukturierte Datenpipelines: Agenten, die auf das Parsen, Routing und Formatieren roher Informationen spezialisiert sind, mithilfe expliziter bedingter Routing-Kanten.
Mein technischer Stack:
- Zentrale Steuerung: LangGraph, LangChain, Python
Warum du mich wählen solltest?
Als AI- und Data-Science-Ingenieur konzentriere ich mich auf den Bau zuverlässiger, deterministischer Workflows, die in der Produktion nicht versagen.
Lerne Muhammad Zain kennen
Muhammad Zain
Data Scientist, AI Solutions Engineer, Agentic AI Specialist
- AusPakistan
- Mitglied seitJuni 2024
- ⌀ Antwortzeit1 Stunde
Sprachen
Urdu, Englisch
Hi, I'm a Data Scientist and Machine Learning Engineer specializing in building predictive models, end-to-end data pipelines, and intelligent AI automation. I focus on turning complex datasets into clean, deployment-ready production code.
𝐌𝐲 𝐂𝐨𝐫𝐞 𝐄𝐱𝐩𝐞𝐫𝐭𝐢𝐬𝐞:
𝐃𝐚𝐭𝐚 𝐒𝐜𝐢𝐞𝐧𝐜𝐞: Data cleaning, preprocessing, and predictive modeling using Python.
𝐀𝐈 𝐎𝐫𝐜𝐡𝐞𝐬𝐭𝐫𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧: Building reliable, stateful workflows and custom logic loops using LangGraph and LangChain.
𝐃𝐞𝐩𝐥𝐨𝐲𝐦𝐞𝐧𝐭: Turning backend scripts into interactive Python web applications via Streamlit, flask
Automatische Übersetzung
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FAQ
Automatische Übersetzung
Warum LangGraph statt standardmäßigem LangChain oder einfachen API-Aufrufen verwenden?
Standard-APIs laufen linear und haben Schwierigkeiten mit Zyklen (Schleifen). LangGraph ermöglicht es, Zyklen, Schleifen und explizites Zustandsmanagement zu definieren, sodass der Agent eine Aufgabe ausführen, seine eigene Arbeit bewerten und Fehler beheben kann, bis das richtige Ergebnis erreicht ist.
Muss ich die API-Schlüssel bereitstellen?
Ja, du musst deine eigenen API-Schlüssel (OpenAI, Anthropic, Gemini usw.) für Tests und Deployment bereitstellen. Ich zeige dir genau, wie du sie sicher als Umgebungsvariablen einrichtest.
Kannst du das in eine bestehende Anwendung integrieren?
Ja! Die Graph-Logik ist in modularem Python-Code geschrieben, was eine flexible Integration in Backend-Systeme wie Flask oder FastAPI sehr einfach macht.
