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Un chatbot responde preguntas. Un agente de IA hace cosas — puede navegar por la web, consultar bases de datos, escribir y ejecutar código, llamar APIs y encadenar varias tareas para cumplir un objetivo. Construyo agentes usando LangChain y LangGraph que razonan sobre problemas y actúan de forma autónoma.

Trabajo con OpenAI (GPT-4o, GPT-4-turbo), Anthropic Claude (claude-3.5-sonnet, claude-opus) y modelos de código abierto a través de Ollama o Hugging Face. Recomendaré el mejor modelo para tu caso de uso — Claude suele ser mejor para razonamiento en contextos largos, GPT-4o para tareas generales.

RAG (Retrieval-Augmented Generation) permite que una IA responda preguntas usando tus documentos, sitio web o base de datos — en lugar de solo su entrenamiento. Si quieres una IA que conozca tu producto, políticas o datos, necesitas RAG. Construyo pipelines RAG usando Supabase pgvector, Pinecone o FAISS.

Sí — recibes el 100% del código fuente, completamente comentado y documentado. Estructuro la base de código para que cualquier desarrollador de Python pueda entenderla y extenderla. Nunca estarás atado a mí para futuros cambios.

LangChain es ideal para cadenas de un solo agente. LangGraph es lo que uso para sistemas complejos de múltiples agentes donde diferentes agentes necesitan colaborar, transferir tareas y mantener un estado compartido. Si tu caso de uso implica múltiples "roles" de IA trabajando juntos, LangGraph es la herramienta adecuada.

Por supuesto. Puedo exponer tu agente como un endpoint REST de FastAPI y conectarlo a cualquier frontend — React, Next.js o una plataforma de terceros. Si tienes un producto existente, comparte los detalles y confirmaré el enfoque de integración antes de que hagas el pedido.