Ik bouw autonome AI-agenten met langgraph, python, OpenAI


Over deze dienst
Automatische vertaling
Stop met het bouwen van domme chatbots. Begin met het bouwen van Autonomous AI Workforces.
De meeste AI-bots 'praten' alleen. Ik bouw AI Agents die werken.
Met behulp van LangGraph en Python creëer ik autonome systemen die kunnen plannen, uitvoeren, hun eigen werk controleren en fouten corrigeren, net als een menselijke medewerker.
Wat ik bouw (Use Cases):
- Research Agent: Zoekt het web af, leest meer dan 20 artikelen en schrijft een geciteerde rapport.
- Marketing Swarm: Eén agent schrijft content, een andere genereert afbeeldingen en een derde plaatst berichten op LinkedIn/Twitter.
- Klantenservice: Een agent die je database kan raadplegen, refunds kan uitgeven en alleen doorverwijst naar een mens wanneer dat nodig is (Human-in-the-Loop).
- Data-analist: Upload een CSV en de agent schrijft Python-code om trends te visualiseren en stuurt je het rapport per e-mail.
Mijn tech stack:
- Orkestratie: LangGraph (Stateful, Cyclic Graphs).
- LLMs: GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet of Llama 3 (Lokaal).
- Tools: Tavily (Web Search), Python REPL (Code-uitvoering), Aangepaste API's.
- Memory: Postgres/Redis checkpointers voor lange termijn status.
Waarom LangGraph? In tegenstelling tot standaard chains maakt LangGraph Lussen en Zelfcorrectie mogelijk. Als de agent slechte code schrijft, detecteert hij de fout, herschrijft hij deze en probeert hij het automatisch opnieuw.
Maak kennis met Shubham K
Full Stack Dev, Backend Architect, AI Automation and API Specialist
- Afkomstig uitIndia
- Lid sindsnov 2019
- Laatste levering1 jaar
Talen
Engels, Hindi
Automatische vertaling
Andere AI-development diensten die ik aanbied
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Wat is het verschil tussen een Chatbot en een Agent?
Een chatbot beantwoord vragen. Een agent onderneemt actie. Hij kan op het web browsen, code uitvoeren, e-mails versturen en softwaretools gebruiken om een doel te bereiken.
Kan de agent op mijn eigen computer draaien?
Ja! Ik bouw het zodat het lokaal draait met Ollama en Llama 3, zodat jij geen API-kosten hebt.
Wat als de agent een fout maakt?
We gebruiken "Human-in-the-loop" architectuur. De agent pauzeert en vraagt om jouw goedkeuring voordat hij een belangrijke actie onderneemt (zoals een e-mail sturen of een refund geven).
Gebruik je no-code tools zoals Zapier?
Nee. Ik schrijf aangepaste Python-code met LangGraph. Zo heb jij 100% controle, privacy en geen maandelijkse abonnementskosten voor third-party wrappers.
