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Construiré un agente de langgraph AI con estado real, reintentos y manejo de errores
Gaurav S
Acerca de este Servicio
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La mayoría de los "agentes de IA" son un prompt en un bucle while. Funcionan en la demo, luego interactúan con un usuario real y se quedan colgados, repitiendo el ciclo para siempre, o devuelven silencio - porque no hay estado, no hay ruta de reintento y no hay comportamiento definido ante fallos.
Construyo agentes como máquinas de estado reales. Cada paso es un nodo, cada fallo tiene una arista, y el grafo puede hacer ciclos deliberadamente en lugar de por accidente.
De esta forma, construí un copiloto RAG correctivo: un LLM califica cada fragmento recuperado, y si la calificación detiene la recuperación, el grafo vuelve con una consulta reescrita en lugar de responder con lo que quedó. Una cadena no puede expresar ese ciclo. Esa es toda la razón para construirlo como un grafo.
Ingeniero de backend de día - Spring Boot, Go y Kafka en producción en un banco de inversión estadounidense y en una aseguradora estadounidense - así que lo que te entrego es un servicio con manejo de errores, no un cuaderno.
LO QUE NECESITO DE TI
Lo que el agente debe hacer, qué herramientas o APIs llama y qué debe hacer cuando un paso falla. Si aún no sabes lo último, está bien - decidirlo forma parte del trabajo.
Conoce a Gaurav S
Gaurav S
Backend AI Systems Engineer
- DeIndia
- Miembro desdefeb 2024
- Responde aprox. en:2 horas
- Última entrega2 años
Idiomas
Inglés, Hindi
Backend engineer with nearly four years of production experience building event-driven systems and shipping LLM-backed services into live products at a US investment bank and a US insurance provider.
I specialize in what most AI work skips: putting a model inside a service that already has traffic, tests and a release process it cannot break. Retrieval quality, evaluation harnesses, defined failure behavior.
Spring Boot, Go, Python, Kafka, Kubernetes, AWS, LangChain, LangGraph, RAG, vector databases, QLoRA.
Available full time.
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FAQ
Traducción automática
¿Por qué LangGraph y no CrewAI o AutoGen?
LangGraph te ofrece un grafo explícito sobre el que puedes razonar y depurar. Los otros ocultan el flujo de control tras roles de agentes, lo cual está bien hasta que algo falla y no puedes saber por qué. Si estás comprometido con otro marco, dilo y trabajaré en él.
¿Proporcionas los costos de la API de LLM?
No. Tú proporcionas tu propia API key. Te diré el costo esperado por ejecución antes de construir.
¿Puede usar mis APIs internas?
Sí, esa suele ser la idea. Dame la documentación o una especificación OpenAPI.
¿Qué pasa si no sé cuántos nodos necesito?
Envíame un mensaje antes de ordenar con lo que quieres que haga y te diré honestamente el nivel, incluso cuando sea el más barato.
¿El código es mío?
Sí, completamente, sin necesidad de atribución.
