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Construiré pipelines de AI multi agente con langchain o langgraph
MalakKhan
Acerca de este Servicio
Traducción automática
Quieres agentes de IA que funcionen en producción y no solo en un cuaderno de tutorial.
He implementado sistemas multi-agente en una empresa biotecnológica real en GCP. Sé qué se rompe: agentes en bucle por mal estado, límites de tasa que matan trabajos silenciosamente, truncamiento de JSON a mitad de respuesta. He arreglado todo eso en sistemas en vivo.
Lo que construyo:
LangChain con cadenas que usan herramientas, memoria y salida estructurada
LangGraph máquinas de estado para flujos de trabajo complejos con ramificaciones
RAG pipelines que permiten a los agentes consultar tus propios documentos o base de datos
Manejo de límites de tasa y patrones de circuito abierto
Optimización de prompts para salidas consistentes y confiables
Frontend con FastAPI o Streamlit (nivel Premium)
Proyectos reales que he entregado:
Sistema de IA agentic desplegado en vivo en GCP (InTime BioTech)
Implementación del circuito de protección contra límites de tasa en producción
Cadena de prompts multi-agente optimizada para solucionar cuellos de botella lógicos
Este trabajo es para ti si:
Quieres automatizar un flujo de trabajo de múltiples pasos con LLMs
Necesitas un sistema de preguntas y respuestas con documentos (RAG) para datos internos
Tu pipeline de agentes existente se rompe o se comporta de forma impredecible
Envíame un mensaje antes de ordenar, te daré una evaluación honesta.
Conoce a MalakKhan
MalakKhan
- DePakistán
- Miembro desdemay 2024
- Responde aprox. en:1 hora
Idiomas
Inglés
Hey, I'm Malak — an AI/ML engineer who builds things that actually work in production, not just in notebooks. I've deployed agentic AI systems on GCP, built multi-agent LangGraph pipelines, and shipped full-stack AI apps with FastAPI and Streamlit. My work spans RAG pipelines, NLP with transformer models, real-time ML APIs, and Gemini Vision integrations. If you need an AI feature built right the first time — or need someone to untangle a system that's misbehaving — let's talk. I'm quick to respond, clear about scope, and I won't overpromise.
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FAQ
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¿Cuál es la diferencia entre LangChain y LangGraph?
LangChain es ideal para cadenas lineales y uso simple de herramientas. LangGraph maneja flujos complejos donde los agentes hacen bucles, ramifican o pasan estado entre sí. Recomendaré el adecuado para tu caso — solo envíame un mensaje primero y te responderé en minutos.
¿Puedes arreglar mi pipeline de agentes roto?
Sí. Depurar pipelines rotos es algo en lo que tengo experiencia — fallos por límites de tasa, bucles de agentes, problemas de truncamiento y conflictos de estado. Comparte tu código y describe qué está fallando antes de ordenar y te daré una evaluación honesta.
¿Qué proveedores de LLM soportas?
OpenAI (GPT-4), Google Gemini, Anthropic Claude y modelos de código abierto vía Groq u Ollama. Trabajo con tus claves API y configuración existentes. Si no estás seguro de qué modelo se ajusta a tu caso, te recomendaré uno según tu presupuesto y requisitos.
¿Puedes construir un sistema RAG para los documentos de mi empresa?
Sí — RAG con Pinecone, Chroma o Weaviate está incluido en el paquete Premium y puede añadirse al estándar como mejora. Formatos soportados: PDF, DOCX, exportaciones de Notion y contenido de sitios web. Envíame un mensaje con tu tipo de documento y confirmaré la mejor opción.
¿El agente funcionará de forma confiable, no solo en pruebas?
Desde el inicio incluyo manejo de errores, lógica de respaldo y gestión de límites de tasa — los mismos patrones que uso en mis despliegues en producción. También incluyo registros para que puedas monitorear el comportamiento del agente después de entregarlo. La confiabilidad está integrada, no se añade después.
¿Soy dueño del código después de la entrega?
Sí. El código fuente completo se entrega con cada paquete. Lo posees completamente y puedes extenderlo o modificarlo como quieras después de la entrega. Sin restricciones.
