Crearé agentes de IA, rag y sistemas multiagente con langchain langgraph

Un chatbot normal inventa respuestas plausibles. Mis sistemas RAG recuperan información de tus documentos reales usando bases de datos vectoriales (Pinecone, Chroma, FAISS), citan cada fuente y dicen "No sé" en lugar de adivinar.

Sí. Conecto agentes a HubSpot, Salesforce, Slack, Google Sheets, Shopify y APIs internas usando llamadas a herramientas de LangChain y automatizaciones con n8n/Make/Zapier.

LangGraph ofrece flujos de trabajo de agentes con estado, controlables (ramificación, reintentos, aprobación humana). LangChain maneja prompts, recuperación, embeddings e integraciones con modelos. Juntos son el estándar de la industria para agentes en producción.

Sí. Todo puede desplegarse en tu propia nube o funcionar completamente offline con LLMs locales (Llama, Mistral, Ollama) — tus datos nunca salen de tu control.

Siempre. Código limpio, documentado y listo para producción con un README que cubre configuración y despliegue.

OpenAI GPT-4, Anthropic Claude, Google Gemini, Mistral, Llama y modelos locales/de código abierto.

En lugar de que un agente haga todo, un sistema multiagente usa agentes especializados (por ejemplo, investigador + escritor + crítico) coordinados por LangGraph. Es la opción adecuada para flujos de trabajo complejos — pipelines de investigación, producción de contenido, análisis de datos — donde los agentes individuales pierden el rastro.

Sí. Creo sistemas RAG completamente privados y agentes con LLMs locales (Llama, Mistral) a través de Ollama o vLLM en tu propio hardware o en la nube — nunca sale ningún dato de tu entorno.