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Construiré un agente de IA con rag, langgraph, langchain, llamaindex y n8n
Ilyas N
Acerca de este Servicio
Traducción automática
La mayoría de los chats de IA solo envuelven un modelo: suenan seguros, alucinan y no pueden hacer mucho. Las empresas necesitan un agente que razone sobre datos reales, tome acciones y funcione en producción.
Construyo agentes de IA personalizados con Python, FastAPI, LangChain, LangGraph y LlamaIndex:
Las respuestas basadas en RAG se obtienen de tus documentos y citan las fuentes. Si la respuesta no está en tus datos, el agente lo dice en lugar de inventarla.
El uso de herramientas no es solo hablar: busca en tu base de conocimiento, llama a APIs, analiza datos web, actualiza tu CRM.
La memoria y el control, la memoria de múltiples turnos y los state machines de LangGraph hacen que el comportamiento sea predecible y depurable, no cadenas de prompts frágiles.
La automatización y los flujos de voz n8n conectan el agente a Telegram, WhatsApp, correo, Sheets y tu CRM; STT/TTS para agentes de voz.
Obtendrás código limpio, documentado y de tu propiedad por completo.
Envíame un mensaje antes de hacer un pedido y cuéntame qué estás construyendo; te diré con honestidad si es adecuado.
Conoce a Ilyas N
Ilyas N
AI Engineer, LLM Agents, RAG and n8n Automation
- DeUzbekistán
- Miembro desdeabr 2025
- Última entrega6 meses
Idiomas
Ruso, Inglés
I build AI agents, RAG systems and n8n automations that replace manual work in real businesses.
• AI agents & RAG: LangChain, LangGraph, LlamaIndex, pgvector
• n8n workflows: CRM, email, e-commerce, self-hosted setup
• Telegram/WhatsApp bots with AI, quizzes, lead funnels
• Scrapers, Python/FastAPI backends, API integrations
Clear scope first, working version early, then iterations. Clean, documented solutions, no black box.
Send me a short description of your task and I'll suggest an approach.
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FAQ
Traducción automática
¿Cuál es la diferencia entre un agente RAG y un chatbot normal?
Un chatbot normal responde con lo que el modelo ya memoró, así que puede inventar hechos. Un agente RAG primero busca en tus documentos, responde solo con lo que encuentra, cita la fuente y dice “no lo sé” cuando la respuesta no está en tus datos.
Mis documentos son confidenciales. ¿Eso es seguro?
Sí. Tus datos viven en tu propia base de datos, y puedo alojarlo todo en tu servidor. Para mayor privacidad puedo usar un modelo local de código abierto, para que nada salga de tu infraestructura. Con LLMs en la nube, solo se envía al proveedor el texto necesario para cada respuesta.
¿El agente puede conectarse a mis herramientas existentes: CRM, APIs, hojas de cálculo?
Sí. Con n8n y Python lo conecto a cualquier cosa que tenga una API o webhook: CRMs, Google Sheets, bases de datos, correo, Telegram, WhatsApp. El agente no solo charla, también puede leer datos, crear registros y activar acciones.
¿Por qué específicamente LangChain y LangGraph?
LangChain ofrece bloques de construcción probados (recuperadores, herramientas, memoria). LangGraph añade estado explícito y flujo de control, de modo que el comportamiento del agente sea predecible y depurable, no una cadena de prompts frágil. Si tu tarea solo necesita un simple flujo de n8n, te lo digo y te ahorro dinero.
¿En qué canales puede trabajar el agente?
Telegram, WhatsApp, un widget de chat en tu sitio, Slack o correo. La voz (conversión de voz a texto y texto a voz) es posible en el paquete Premium. Dime dónde están tus clientes y te sugeriré la mejor opción.
