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Construiré agentes de IA personalizados con langgraph, langchain y rag
Zain
Acerca de este Servicio
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¿Buscas ir más allá de simples envoltorios de chat y crear IA que realmente tome acciones?
Diseño y desarrollo agentes de IA listos para producción, flujos de trabajo multi-agente y sistemas RAG que ejecutan lógica empresarial, consultan datos internos e integran sin problemas con tu pila de software.
Lo que construyo:
- Flujos de trabajo multi-agente con LangGraph: Arquitecturas con estado, cíclicas, con enrutamiento basado en condiciones, bucles de validación y recuperación de errores.
- Sistemas RAG para producción: Generación aumentada por recuperación construida con LangChain, búsqueda híbrida y bases de datos vectoriales (Pinecone, Chroma, Supabase) para respuestas resistentes a alucinaciones.
- Llamadas a herramientas y MCP: Conecta LLMs a APIs REST, bases de datos o servidores Model Context Protocol para leer/escribir datos en tiempo real.
- APIs de IA para backend: Endpoints FastAPI de nivel de producción con esquemas Pydantic estructurados, listos para conectar con cualquier frontend.
Pila tecnológica: Python, LangGraph, LangChain, OpenAI, Claude, Llama, Pinecone, Supabase, FastAPI
Cada sistema está diseñado a medida según tus requisitos con código modular y completamente documentado.
Por favor, envíame un mensaje antes de hacer un pedido para discutir el alcance y la arquitectura de tu proyecto.
Conoce a Zain
Zain
Automating Business Workflows with Autonomous Agents and n8n
- DePakistán
- Miembro desdefeb 2022
- Responde aprox. en:1 hora
Idiomas
Urdu, Inglés
Hi, I’m Zain—an AI Engineer specializing in Agentic AI, Multi-Agent Systems, and n8n workflow automation. I bridge powerful LLMs (OpenAI, Claude) with production-ready business solutions using Python, FastAPI, LangGraph, and vector databases (ChromaDB, Pinecone). From building autonomous agents and smart RAG pipelines to migrating costly Zapier setups to self-hosted n8n, I engineer reliable systems with zero silent failures. Let’s connect and automate your operations for scale!
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FAQ
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¿Qué necesitas de mí antes de comenzar?
Un resumen breve de tu flujo de trabajo deseado, acceso/documentación para cualquier API o base de datos que quieras integrar, documentos de ejemplo para RAG (si aplica) y tus claves API. Por favor, envíame un mensaje primero para verificar el alcance.
¿Cuál es la diferencia entre un chatbot simple y un Agente de IA?
Un chatbot básico solo genera respuestas de texto. Un agente de IA cuenta con memoria, lógica de decisiones y herramientas. Puede buscar en la web de forma autónoma, ejecutar llamadas API, consultar bases de datos privadas y realizar acciones empresariales en múltiples pasos.
¿Por qué construyes con LangGraph en lugar de solo LangChain?
LangChain es excelente para cadenas lineales, pero las tareas del mundo real requieren bucles y decisiones. LangGraph permite ejecución cíclica, con estado, coordinación multi-agente, ramificación condicional y autocorrección cuando ocurren errores.
¿Puedes conectar el agente de IA a mis datos empresariales privados (RAG)?
Sí. Construyo pipelines de Generación aumentada por recuperación (RAG) usando bases de datos vectoriales como Pinecone, ChromaDB y Supabase. El agente basa sus respuestas estrictamente en tus PDFs, CSVs, documentos de Notion o bases de datos SQL internas.
¿Con qué LLMs trabajas?
Soporto OpenAI (GPT-4o), Anthropic (Claude 3.5 Sonnet), Google Gemini y modelos de código abierto (Llama 3, Mistral) alojados localmente vía Ollama o proveedores de alta velocidad como Groq.
¿Puedes construir integraciones de Model Context Protocol (MCP)?
Sí. Construyo servidores MCP personalizados y conecto tus agentes a herramientas y conjuntos de datos compatibles con MCP, siguiendo arquitecturas modernas de uso de herramientas estandarizadas.
¿Cómo se integrará el agente de IA con mi app o sitio web existente?
Envuelvo la lógica del agente en endpoints REST limpios y documentados usando FastAPI. Tu desarrollador de frontend o backend puede comunicarse fácilmente con él mediante solicitudes HTTP estándar y esquemas JSON.
¿Cómo evitas las alucinaciones de los LLM?
Implemento umbrales estrictos de recuperación semántica, análisis determinista de salida con esquemas Pydantic, indicaciones claras de límites del sistema y bucles de validación en LangGraph que inspeccionan las respuestas antes de devolverlas.
