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Construiré pipelines personalizados de agentes de IA y flujos de trabajo de automatización multiagente
Saad Abdullah
Acerca de este Servicio
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¿Cansado de llamadas únicas a LLM que en realidad no automatizan nada? Construyo sistemas multiagente donde los agentes de IA planifican, ejecutan, comunican y se autocorrigen de principio a fin.
Me especializo en arquitectura de IA agentica. Mi trabajo incluye un pipeline automatizado de generación de video con 5 agentes (Story Audio Video Edit Undo), construido con una capa de abstracción de herramientas MCP, orquestación estilo LangGraph, contratos de estado Pydantic entre agentes, un backend FastAPI en vivo con WebSocket, y un agente de edición en lenguaje natural + reversión de versiones que pasa las pruebas 46/46.
Lo que puedo construir para ti:
- Pipelines multiagente con arquitectura Supervisor/Worker o secuencial
- Flujos de trabajo LangGraph con lógica de nodos personalizada, conexiones y enrutamiento condicional
- Servidores de herramientas MCP (Model Context Protocol) e integración de agentes con herramientas
- Agentes que llaman APIs externas, procesan archivos, consultan bases de datos o controlan otras herramientas
- Gestión de estado con versiones y reversión entre fases de agentes
- Clasificación de intención en lenguaje natural que alimenta planificadores de acciones automatizadas
- Backends FastAPI que exponen tu pipeline de agentes como API REST/WebSocket
- Sistemas independientes del proveedor de LLM (OpenAI, Gemini, Claude, Ollama sin reescrituras)
Conoce a Saad Abdullah
Saad Abdullah
- DePakistán
- Miembro desdefeb 2024
- Última entrega2 años
Idiomas
Inglés
I specialize in Agentic AI, GenAI, and MLOps. Built production-grade multi-agent systems with LangGraph and MCP, deployed Stable Diffusion inference on GPU cloud (RunPod), and shipped end-to-end ML pipelines with Airflow, MLflow, and Docker. Seeking an AI/ML Engineer role to own LLM-powered systems from architecture to deployment. I also do 2D/3D Unity game development and have expertise in C#
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FAQ
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¿Necesito proporcionar una clave API de OpenAI / Gemini?
Necesitarás una clave para el proveedor de LLM que elijas. Construyo todos los sistemas para ser independientes del proveedor — si cambias de proveedor después, solo es un cambio en la configuración de una línea, no una reescritura. También puedo construir con Ollama para configuraciones totalmente locales/offline.
¿Qué información necesito proporcionarte para comenzar?
Una descripción clara de lo que quieres que hagan los agentes: la entrada, la salida deseada, las herramientas o APIs que deben usar y cualquier restricción (solo offline, LLM específico, etc.). Cuanto más específico, mejor.
¿Puedes integrarlo con mi código existente?
Sí, envíame un mensaje primero con una breve descripción de tu stack y confirmaré la compatibilidad antes de que hagas el pedido.
¿Usas específicamente LangGraph?
Implemento orquestación estilo LangGraph y puedo usar LangGraph directamente o construir lógica de grafo equivalente en Python simple (sin dependencia adicional). Tú eliges.
¿Podré entender y ampliar el código después de entregarlo?
Sí. Escribo código de calidad de producción con docstrings, un README y, cuando corresponde, pruebas. No te entregaré un script monolítico que nadie pueda mantener.
¿Qué significa "capa de herramientas MCP" y la necesito?
MCP (Model Context Protocol) es una forma de exponer herramientas a los agentes de LLM de manera estructurada y reutilizable. Es útil para sistemas grandes donde varios agentes comparten las mismas herramientas. Para configuraciones más simples de un solo agente, es opcional — recomendaré la arquitectura adecuada para tu alcance.
