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Ich erstelle individuelle agentenbasierte AI-Workflows und autonome Agenten


Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Was ich anbiete: Die meisten AI-Verkäufer liefern dir einen "Chatbot". Ich entwickle Autonome Agentendigitale Mitarbeiter, die recherchieren, argumentieren und Aufgaben in deinen Lieblings-Tools ausführen können.
Meine Expertise:
- Multi-Agent-Orchestrierung: Mit CrewAI oder AutoGen lassen sich Agenten miteinander kommunizieren (z.B. ein "Researcher"-Agent übergibt Daten an einen "Writer"-Agent).
- Zustandsabhängige Workflows: Komplexe, verzweigte Logik mit LangGraph, damit die AI nie den Kontext verliert.
- Integration von Drittanbietern: Verbinde deine Agenten mit Slack, Gmail, Shopify oder deinem eigenen CRM über n8n oder Make.
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- AusPakistan
- Mitglied seitSept. 2020
- Letzte Lieferung1 Jahr
Sprachen
Urdu, Hindi, Englisch, Spanisch
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FAQ
Automatische Übersetzung
Was ist der Unterschied zwischen einem Standard-Chatbot und einem AI-Agenten?
Ein Chatbot antwortet hauptsächlich auf Anfragen basierend auf seinem Training. Ein AI-Agent ist autonom; er kann "argumentieren", ein Ziel in Teilaufgaben zerlegen und externe Tools (wie dein CRM, E-Mail oder Datenbanken) nutzen, um diese Aufgaben auszuführen, ohne dass du jeden Schritt anweisen musst.
Welche Frameworks nutzt du für die Orchestrierung?
Ich verwende hauptsächlich CrewAI für rollenbasierte Multi-Agenten-Teams und LangGraph für komplexe, zustandsabhängige Unternehmens-Workflows, die hohe Zuverlässigkeit und "Human-in-the-Loop"-Kontrollpunkte erfordern. Für einfachere Automatisierungen integriere ich mit n8n oder Make.
Können diese Agenten mit meiner bestehenden Software integriert werden?
Ja. Ich kann Agenten mit jeder Software verbinden, die eine API (REST/GraphQL) hat. Gängige Integrationen sind Slack, HubSpot, Shopify, Google Workspace und eigene SQL/NoSQL-Datenbanken. Falls keine native Integration existiert, erstelle ich eine individuelle API-Wrapper.
Wie gehst du mit "Halluzinationen" oder Fehlern bei autonomen Aufgaben um?
Ich setze auf eine mehrschichtige Validierungsstrategie. Dazu gehören Self-Correction-Schleifen (bei denen ein Agent die Arbeit eines anderen überprüft), Output-Parsing (zur Durchsetzung von JSON-Schemas) und Human-in-the-Loop (HITL)-Gateways für sensible Aktionen wie Zahlungen oder Datenlöschung.
Sind meine Daten sicher? Wie gehst du mit Datenschutz um?
Datenschutz hat für mich oberste Priorität. Ich folge dem Prinzip der geringstmöglichen Rechtevergabe, damit die Agenten nur auf die Daten zugreifen, die für die Aufgabe notwendig sind. Für besonders sensible Daten kann ich lokale LLMs (über Ollama oder vLLM) einsetzen, sodass deine Daten niemals dein privates System verlassen.
Wie verwalte ich die API-Kosten dieser Agenten?
Ich integriere "Circuit Breakers" und Token-Budgets. Du kannst ein maximales Budget pro Aufgabe oder pro Tag festlegen. Außerdem optimiere ich Prompts und nutze kleinere, spezialisierte Modelle (wie GPT-4o-mini oder Claude Haiku) für Routine-Teilaufgaben, um deine Betriebskosten niedrig zu halten.
Muss ich die API-Schlüssel bereitstellen?
In der Entwicklungsphase nutze ich meine eigenen Test-Keys. Nach der Lieferung führe ich dich durch einen sicheren Übergabeprozess, bei dem du deine eigenen Keys (OpenAI, Anthropic, Pinecone usw.) eingeben kannst, damit du volle Kontrolle und Eigentum am System hast.

