Ik maak een agentic ai developer, langchain, langgraph, rag pipelines

Een chatbot beantwoord vragen. Een AI-agent doet dingen — hij kan het web doorzoeken, databases raadplegen, code schrijven en uitvoeren, API's aanroepen en meerdere taken aan elkaar koppelen om een doel te bereiken. Ik bouw agents met behulp van LangChain en LangGraph die zelfstandig problemen oplossen en acties ondernemen.

Ik werk met OpenAI (GPT-4o, GPT-4-turbo), Anthropic Claude (claude-3.5-sonnet, claude-opus) en open-source modellen via Ollama of Hugging Face. Ik adviseer je over het beste model voor jouw gebruiksgeval — Claude is vaak beter voor reasoning met lange context, GPT-4o voor algemene taken.

RAG (Retrieval-Augmented Generation) laat een AI vragen beantwoorden met behulp van jouw documenten, website of database — in plaats van alleen zijn trainingsdata. Als je een AI wilt die kennis heeft over jouw product, beleid of data, heb je RAG nodig. Ik bouw RAG-pijplijnen met behulp van Supabase pgvector, Pinecone of FAISS.

Ja — je krijgt 100% van de broncode, volledig gecommentarieerd en gedocumenteerd. Ik structureer de code zo dat elke Python-ontwikkelaar het kan begrijpen en uitbreiden. Je bent nooit afhankelijk van mij voor toekomstige wijzigingen.

LangChain is ideaal voor single-agent ketens. LangGraph gebruik ik voor complexe multi-agent systemen waarbij verschillende agents moeten samenwerken, taken overdragen en gedeelde status behouden. Als jouw use case meerdere AI "rollen" omvat die samenwerken, is LangGraph het juiste gereedschap.

Absoluut. Ik kan jouw agent als een FastAPI REST-endpoint beschikbaar maken en koppelen aan elke frontend — React, Next.js of een derde partij platform. Als je een bestaand product hebt, deel dan de details en ik bevestig de integratie-aanpak voordat je bestelt.