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Diseñaré arquitectura avanzada de agentes AI y sistemas de memoria rag personalizados


Acerca de este Servicio
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Soy un arquitecto de AI especializado en sistemas avanzados de memoria de agentes y redes de grafos de conocimiento. Diseño los planos lógicos y esquemas de flujo de datos necesarios para construir aplicaciones de AI a prueba de fallos y conscientes del estado.
Lo que diseñaré para ti:
Enrutamiento de comité multi-agente: Desacopla la ejecución de tareas del mantenimiento del estado usando bucles de validación de agentes personalizados (modelos Critic/Archivist/Operator) para eliminar la deriva cognitiva.
Mapas avanzados de conocimiento y conceptos: Transforma tu sistema de la indexación estática de documentos a una taxonomía de sistema de 5 capas en evolución dinámica.
Seguidores de memoria: Planos para marcos PagedAttention, matrices Git-Memory y seguimiento de linaje de tokens temporales (TTLT) para mantener árboles de historial de estado limpios.
Optimización de contexto y presupuesto: Implementa esquemas precisos de enmascaramiento de observación para filtrar el ruido de llamadas a herramientas de fondo y reducir en un 90% la sobrecarga de tokens operativos. Lo que obtienes: Un documento completo y profesional de arquitectura de sistema técnico (formato Markdown/PDF). Diagramas de topología del sistema y flujo de linaje de datos listos para tus desarrolladores. Esquemas precisos de objetos (JSON/JSON-LD) para la configuración de tu base de datos de grafos. Envíame un resumen breve
Conoce a Ananthakrishnan
- DeIndia
- Miembro desdeoct 2024
Idiomas
Malayalam, Inglés, Hindi
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FAQ
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¿Escribes el código de despliegue o construyes la base de datos en este gig?
No, este gig es de diseño arquitectónico y conceptual. Creo los planos completos del sistema, los flujos de lógica multi-agente y los esquemas de datos. Esto asegura que tu equipo de desarrollo evite errores costosos de deriva de estado antes de escribir una sola línea de código.
¿Qué frameworks soportan tus diseños arquitectónicos?
Mis planos son independientes de frameworks, pero están optimizados para una implementación fluida en LangChain, LlamaIndex, CrewAI, AutoGen y sistemas operativos estilo MemGPT.
¿Cómo reducen tus diseños los costos de tokens en un 90%?
Incorporando filtros estrictos de enmascaramiento de observación en la topología del flujo de trabajo. Esto elimina datos repetitivos de ejecución del sistema y ruido de llamadas a herramientas antes de que el flujo de datos limpio llegue a la capa de memoria persistente.

