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Construiré un agente de IA listo para producción con langgraph y llamadas a herramientas
Akash L
Acerca de este Servicio
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Construyo agentes de IA que sobreviven al contacto con usuarios reales.
La mayoría de las demos de agentes fallan en el momento en que el modelo devuelve una llamada a herramienta mal formada. Yo desarrollo la capa que evita eso: esquemas estrictos de herramientas, validación de enum, corrección entre campos y degradación suave en lugar de un rastro de pila.
Lo que he entregado: autor único de un asistente LangGraph multi-agente en producción en una plataforma de cadena de suministro en EE. UU. Entrada en lenguaje natural, llamadas validadas en seguimiento, geolocalización y APIs de direcciones, sobre una superficie de herramientas de 125 parámetros. Sobrevivió a una replataforma completa y aún funciona hoy.
LO QUE OBTIENES
Un agente funcional en tu repositorio, no un cuaderno. Esquemas de herramientas diseñados en torno a tu API real. Validación de salida estructurada y manejo de fallback. endpoint FastAPI, Dockerfile y README. Una llamada que te guía por el código.
STACK: Python, LangGraph, LangChain, OpenAI y modelos abiertos, Pydantic, FastAPI, Qdrant, Docker, AWS.
Escríbeme antes de ordenar con lo que estás construyendo. Si no es adecuado, te lo diré.
Conoce a Akash L
Akash L
AI Engineer, LLM Agents, RAG and MLOps
- DeIndia
- Miembro desdemar 2020
Idiomas
Tamil, Inglés
AI engineer with 4 years building LLM systems that run in production, not just demos.
I was sole author of a multi-agent LangGraph assistant for a US supply-chain platform. Plain-English questions turned into validated calls across a 125-parameter tool surface. It survived a re-platform and still runs today.
I build the unglamorous parts too: RAG pipelines, tool schemas, validation that degrades gracefully instead of crashing, and eval harnesses that catch regressions before your users do.
Python, LangGraph, LangChain, RAG, FastAPI, AWS.
Tell me what you are building.
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FAQ
Traducción automática
¿Con qué proveedores de LLM trabajas?
Modelos de OpenAI, Anthropic y modelos de peso abierto se ejecutan localmente o mediante vLLM. Recomendaré uno según tus necesidades de costo y latencia en lugar de optar por la opción más cara.
¿Soy dueño del código?
Sí, completamente. Se entrega en tu repositorio con historial de commits, y eres libre de modificar, desplegar y ampliar como desees.
¿Qué pasa si el agente da respuestas incorrectas?
Se espera desde el inicio, por eso la evaluación es importante. El paquete Premium incluye una suite de regresión para que puedas medir la precisión y corregir fallos específicos en lugar de adivinar.
