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Construiré agentes de IA con estado y rag agentico usando langgraph y mcp
Sami Ullah
Acerca de este Servicio
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Mejorarás tu aplicación de IA estática a agentes dinámicos con capacidad de decisión.
Los modelos estándar de IA generativa carecen de contexto, y el RAG básico solo obtiene datos. Me especializo en RAG agentico donde la IA razona, evalúa la confianza y decide de forma autónoma cuándo consultar bases de datos o ejecutar funciones personalizadas.
Con mi experiencia en Ciencias de la Computación, diseño flujos de trabajo con LLM que son con estado y de múltiples pasos, resolviendo lógica empresarial compleja sin inventar información.
Lo que ofrezco:
- Sistemas RAG agentico: Añadiendo capas de razonamiento para que la IA evalúe datos y busque dinámicamente en herramientas externas si falta información.
- Orquestación con LangGraph: Creando pipelines con múltiples agentes para flujos de trabajo complejos con supervisores y agentes especializados.
- Integración con MCP: Implementando el Model Context Protocol para conectar de forma segura tus agentes de IA con archivos locales, bases de datos o APIs empresariales.
- Ingeniería de Vector DB: Chunking eficiente, embeddings y búsqueda semántica usando Pinecone, ChromaDB o FAISS.
La pila tecnológica:
Python | LangChain | LangGraph | GPT-4o | Claude | Ollama
Por favor, envíame un mensaje antes de ordenar para definir perfectamente tu flujo de trabajo personalizado.
Conoce a Sami Ullah
Sami Ullah
AI and ML Engineer, Agentic AI, LangGraph, and RAG Specialist
- DePakistán
- Miembro desdejun 2026
- Responde aprox. en:1 hora
Idiomas
Urdu, Inglés
As a Computer Science graduate from Quaid-i-Azam University, I build production-ready Generative AI systems beyond standard chatbots. I specialize in stateful, multi-agent architectures and Agentic RAG applications that reason and interact with external APIs. I orchestrate complex workflows using LangChain, LangGraph, and Vector Databases, while implementing the Model Context Protocol (MCP) to connect LLMs to your data. I deliver scalable AI agents and customized multi-agent pipelines tailored to your business needs.
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FAQ
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¿Cuál es la diferencia entre RAG estándar y RAG agentico?
El RAG estándar simplemente obtiene los documentos que coinciden mejor con una consulta y los pasa al LLM. El RAG agentico utiliza un agente para evaluar primero la consulta, decidir qué bases de datos o herramientas buscar, evaluar la calidad del contexto recuperado y buscar de nuevo de forma iterativa si la respuesta no es completa.
¿Por qué usar LangGraph en lugar de solo LangChain?
Mientras que LangChain es excelente para secuencias lineales, LangGraph está diseñado específicamente para flujos de trabajo con múltiples actores y estado. Permite a los agentes hacer bucles, autocorregirse, recordar interacciones pasadas en sesiones largas y delegar tareas a otros agentes especializados.
¿Qué es MCP y por qué lo necesito?
El Model Context Protocol (MCP) es un estándar abierto que proporciona a los agentes de IA un "puerto USB" universal para conectarse de forma segura a herramientas externas, fuentes de datos y APIs sin necesidad de integraciones codificadas y frágiles.
¿Con qué LLMs trabajas?
Puedo integrar tu sistema con modelos comerciales líderes como GPT-4o de OpenAI, Claude 3.5 de Anthropic, Google Gemini o modelos locales de código abierto mediante Ollama.
