Ik bouw aangepaste ai agent pipelines en multi agent automatiseringsworkflows


Over deze dienst
Automatische vertaling
Ben je het zat om éénmalige LLM-aanroepen te doen die eigenlijk niets automatiseren? Ik bouw multi-agent systemen waarbij AI agents plannen, uitvoeren, communiceren en zelf corrigeren van begin tot eind.
Ik specialiseer me in agentgerichte AI-architectuur. Mijn werk omvat een geautomatiseerde videoproductie pipeline met 5 agents (Story Audio Video Edit Undo), gebouwd met een MCP tool-abstraction laag, LangGraph-achtige orkestratie, Pydantic statuscontracten tussen agents, een WebSocket-live FastAPI backend, en een natuurlijke taal bewerkings- en revert-agent die 46/46 tests doorstaat.
Wat ik voor je kan bouwen:
- Multi-agent pipelines met Supervisor/Worker of sequentiële architecturen
- LangGraph-workflows met aangepaste node-logica, verbindingen en voorwaardelijke routing
- MCP (Model Context Protocol) tool-servers en agent-tool integratie
- Agents die externe APIs aanroepen, bestanden verwerken, databases raadplegen of andere tools aansturen
- Statusbeheer met versiebeheer en rollback tussen agent-fases
- Natuurlijke taal intentieclassificatie die input voedt voor geautomatiseerde actieplanners
- FastAPI backends die je agent pipeline als REST/WebSocket API blootstellen
- LLM-provider-onafhankelijke systemen (OpenAI, Gemini, Claude, Ollama wisselen zonder rewrites)
Maak kennis met Saad Abdullah
- Afkomstig uitPakistan
- Lid sindsfeb 2024
- Laatste levering2 jaar
Talen
Engels
Automatische vertaling
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Moet ik een OpenAI / Gemini API-sleutel aanleveren?
Je hebt een key nodig voor de LLM-provider die je wilt gebruiken. Ik bouw alle systemen provider-onafhankelijk — als je later van provider wisselt, is dat een simpele configuratiewijziging, geen rewrites. Ik kan ook bouwen met Ollama voor volledig lokale/offline setups.
Welke informatie moet ik je geven om te beginnen?
Een duidelijke omschrijving van wat je wilt dat de agent(en) doen: de input, het gewenste output, eventuele tools of APIs die de agent moet gebruiken, en eventuele beperkingen (offline-only, specifieke LLM, etc.). Hoe specifieker, hoe beter.
Kun je integreren met mijn bestaande codebase?
Ja, stuur me eerst een bericht met een korte beschrijving van je stack en ik bevestig de compatibiliteit voordat je bestelt.
Gebruik je specifiek LangGraph?
Ik implementeer LangGraph-achtige orkestratie en kan LangGraph direct gebruiken of equivalente grafieklogica bouwen in gewoon Python (geen extra afhankelijkheden). Jij kiest.
Zal ik de code kunnen begrijpen en uitbreiden na levering?
Ja. Ik schrijf code van productiekwaliteit met docstrings, een README en waar nodig tests. Ik lever geen monolithisch script dat niemand kan onderhouden.
Wat betekent "MCP tool layer" en heb ik het nodig?
MCP (Model Context Protocol) is een manier om tools op een gestructureerde, herbruikbare manier aan LLM agents te bieden. Het is handig voor grotere systemen waar meerdere agents dezelfde tools delen. Voor eenvoudigere setups met één agent is het optioneel — ik adviseer de juiste architectuur voor jouw scope.

