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Diseñaré un sistema de IA multiagente langgraph para empresas usando fastapi
Awais Hyder
Acerca de este Servicio
Traducción automática
Deja de crear envoltorios frágiles para LLM. Yo diseño sistemas de IA compuestos LangGraph Multi-Agent con estado que sobreviven en producción.
La mayoría de los envoltorios de LLM fallan a escala: cadenas de prompts lineales sin memoria, sin recuperación, sin control. Un timeout o una llamada a una herramienta defectuosa colapsa el flujo de trabajo. El trabajo empresarial necesita razonamiento cíclico: agentes que planifican, actúan, verifican, vuelven a intentarlo y enrutan, con estado en cada paso.
Lo que obtendrás:
- LangGraph - máquinas de estado deterministas, enrutamiento de nodos supervisores, grafos cíclicos, puntos de control
- FastAPI - endpoints asíncronos, contratos tipados, orquestación en segundo plano
- Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) - servidores aislados sobre HTTP transmisible / JSON-RPC, herramientas validadas por esquema
- Bases de datos vectoriales - recuperación híbrida Pinecone/Milvus, re-ranqueo, RAG con citaciones
El riesgo se elimina: aprobaciones Humano en el Bucle antes de escrituras financieras, ejecución de herramientas en sandbox, trazabilidad por agente, reanudación segura ante fallos desde puntos de control.
Envíame un mensaje antes de hacer el pedido para que pueda mapear tu flujo de trabajo, tu esquema de estado y los contratos de herramientas, y decirte qué debe ser agentivo y qué debe mantenerse determinista.
Construyo sistemas LangGraph de producción con herramientas MCP, puntos de control y aprobaciones humanas.
Conoce a Awais Hyder
Awais Hyder
AI Systems Architect LangGraph, MCP and Enterprise Agentic Workflows
- DePakistán
- Miembro desdeabr 2016
- Última entrega1 año
Idiomas
Inglés
I design production-grade Multi-Agent Swarms for enterprises using LangGraph and MCP. Most AI projects die as brittle demos; I build backend systems engineered to survive production.
My expertise covers state machines with checkpointing, FastAPI layers, and MCP servers over Streamable HTTP (JSON-RPC) for secure ERP/CRM integrations. I enforce Human-in-the-Loop (HITL) governance for financial transactions and critical data.
I deliver infrastructure for lead qualification, reconciliation, and automation. Message me before ordering to discuss your architecture and constraints.
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Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Cómo maneja LangGraph la gestión de estado a gran escala?
Mediante máquinas de estado deterministas con puntos de control duraderos. Un nodo supervisor enruta entre agentes, el estado persiste tras fallos, y cada hilo reanuda exactamente desde su último punto de control.
¿Construyes servidores MCP con llamadas a herramientas JSON-RPC?
Sí. Construyo servidores del Protocolo de Contexto de Modelo sobre Streamable HTTP usando JSON-RPC, con validación estricta de esquema JSON para que las herramientas de alto privilegio permanezcan aisladas del LLM.
¿FastAPI puede servir endpoints asíncronos para agentes?
Sí. FastAPI expone endpoints asíncronos con contratos tipados y orquestación en segundo plano, por lo que las ejecuciones de agentes, llamadas a herramientas y flujos largos nunca bloquean tu aplicación.
¿Cómo evitas llamadas a herramientas inseguras en producción?
Mediante ejecución de herramientas en sandbox, validación de esquemas, trazabilidad por agente y aprobaciones Human-in-the-Loop mediante interrupt() antes de que cualquier escritura financiera o crítica se ejecute.
