Programador Sénior de IA para plataforma de Super Agentes e futuro SaaS

@diektech

Hi — Elias here from Miami. I see you’re looking for a senior developer for your Super Agents platform and future SaaS. Your focus on AI and automation indicates a need for a robust architecture that can handle dynamic workflows and integrations. What usually matters most here is scalability and maintainability. A common issue in systems like this is ensuring seamless integration between the AI components and the main application. The tricky part is usually managing state and user permissions effectively while allowing for future expansion. My approach would involve designing a modular architecture, using FastAPI for the backend to ensure quick responses and easy integration with your AI components. I’d prioritize code maintainability and stability, leveraging PostgreSQL for reliable data handling. I've worked on similar projects that required AI integration and complex user roles, ensuring both performance and flexibility. A few questions to better understand the scope: Q1 – What specific AI functionalities are you envisioning for the platform? Q2 – How do you plan to manage user roles and permissions in your system? Q3 – Are there any existing tools or platforms you want to integrate with? Happy to go through the details and suggest the best technical approach. Looking forward to hearing from you.

@kamran2012

Good to see this project, Vou entregar a auditoria da vossa arquitectura (Fase 1) e a prova de conceito do núcleo do Super Agente com LangChain, LangGraph e memória persistente via PostgreSQL/pgvector (Fase 2), tudo no vosso GitHub desde o primeiro dia. Num projecto recente de orquestração de agentes com tool calling, checkpoints duráveis e recuperação de falhas, o sistema manteve contexto ao longo de tarefas com mais de 40 passos sem perda de estado. Perguntas: 1) A Bíblia técnica já define os modelos de IA prioritários (OpenAI, Anthropic, open source) ou isso faz parte da auditoria? 2) Para a Fase 2, o agente piloto terá browser automation com Playwright ou foca primeiro em APIs e MCP? Enviem a Bíblia técnica e entrego a proposta detalhada para as Fases 1 e 2 com prazos separados. Looking forward to discussing further. Best regards, Kamran

@Friends4it

We build complex multi-agent AI platforms using exactly the stack you've described — LangChain, LangGraph, persistent memory, MCP server integration, and browser automation with human-in-the-loop approval flows. For your Super Agents SaaS platform, our MVP approach: • LangGraph-based agent orchestration — long-running tasks, subagent coordination, failure recovery • Persistent memory layer: short-term context + long-term knowledge store per agent • MCP server integration for tool/API extensibility • Admin dashboard: configure agents, skills, models, integrations, cost tracking, permissions • Role-based access, task approval workflows, audit logs • Scalable B2B architecture — multi-tenant, containerized, REST API We've shipped production AI agent systems with similar scope. The $750 engagement would cover an MVP of the core agent engine + admin panel. Full SaaS build is scoped separately after MVP validation. What's your preferred model provider — OpenAI, Anthropic, or open-source? And do you have existing infrastructure or starting fresh?

@onkarkulkarni8

Hi, I checked your "Programador Sénior de IA para plataforma de Super Agentes e futuro SaaS" project and it looks like understanding the existing workflow will be important before making any changes. I've worked on similar PHP projects involving php, python, postgresql, fastapi, saas, langchain and prefer delivering work in small milestones so everything stays easy to review and adjust if needed. If you can share a few more details about the current setup and expected outcome, I'll suggest the best approach and provide an accurate timeline. ⭐ 5.0/5 from a recent client: "Project was delivered before Time with Best professional Knowledge One could ever held. Thanks for the support" Final timeline and cost will be confirmed in chat after a complete understanding and documentation of the project expectations in detail.

@corpmember29

Olá! Possuo a expertise e a experiência profissional adequadas para o projeto **{{ Desenvolvedor Sênior de IA para Plataforma de Superagentes e Futuro SaaS }}**. Já trabalhei com plataformas baseadas em IA, sistemas de automação, aplicações SaaS, arquiteturas de backend, integrações de API e soluções corporativas escaláveis. Tenho 10 anos de experiência em desenvolvimento de software e aplicações backend, com sólida expertise em Python, integrações de IA, aplicações baseadas em LLM, APIs, bancos de dados, infraestrutura em nuvem e projeto de sistemas escaláveis. Compreendo sua visão de construir uma plataforma avançada de agentes de IA com fluxos de trabalho autônomos, subagentes especializados, memória persistente, integração de ferramentas, automação de navegador e recursos de gerenciamento de nível corporativo. Posso auxiliar na validação de arquitetura, desenvolvimento de agentes de IA, sistemas backend, design de API, arquitetura de banco de dados, automação de fluxos de trabalho, integrações, segurança e implementação em ambiente de produção. Tenho experiência com abordagens modernas de desenvolvimento de IA, arquiteturas SaaS escaláveis ​​e na criação de sistemas de fácil manutenção projetados para expansão futura. Meu foco é criar soluções modulares, seguras e confiáveis, utilizando código limpo, documentação adequada e testes, estabelecendo uma base sólida para o crescimento de SaaS multi-tenant. Obrigada, Christina

@Hubready

Hello!, This is James from Hollywood... I read your project carefully, and I understand you’re looking for a senior AI developer or small senior team to build the foundation of a super-agents platform that can grow into a real SaaS product. That’s exactly the kind of work I like: clear architecture, strong backend logic, and AI workflows that are built to scale. I have 15 years of experience across PHP, Python, PostgreSQL, FastAPI, SaaS systems, and LangChain-based AI solutions. I’ve built production systems for automation, internal tools, data pipelines, and AI-driven platforms, so I’m comfortable taking this from idea to a stable, maintainable MVP. My approach is simple: 1. define the agent workflow and core use cases 2. design the backend structure and database model 3. build the FastAPI/Python services and integrations 4. test, refine, and prepare for SaaS expansion Could you please clarify the following questions to help me better understand the project? - What is the first high-priority use case for the super agents platform? - Do you already have a preferred AI stack, vector DB, or LangChain workflow in mind? - Should this first phase focus on MVP delivery only, or SaaS-ready architecture from day one? If helpful, I can also share relevant work examples in AI automation, SaaS backends, and data-heavy platforms. I’m serious about details, and I’d rather ask the right questions now than guess and waste your time later.

@PINESCRIPTERR

Olá, Posso liderar a auditoria e a prova de conceito desta plataforma com foco em agentes empresariais duráveis, auditáveis e independentes de fornecedor, não apenas numa integração superficial com LLMs. Na Fase 1, validarei a Bíblia técnica relativamente a execução, checkpoints, memória, isolamento, aprovações humanas, segurança de ferramentas, recuperação de falhas, observabilidade, custos, licenças e portabilidade. A entrega incluirá decisões arquitecturais, mapa de riscos, diagramas revistos, threat model, backlog técnico e critérios de aceitação. Na Fase 2, desenvolverei um Super Agente focado com Python, LangGraph, FastAPI, PostgreSQL/pgvector, workers assíncronos, MCP e Docker. A prova demonstrará tarefas longas retomáveis, coordenação de subagentes, memória persistente, tool calling, aprovações, automação de browser controlada, retries, auditoria e integração com múltiplos modelos. Todo o trabalho ficará no GitHub da empresa, com dependências fixadas, testes, CI, documentação e ambientes reproduzíveis. Casos relevantes podem ser partilhados em privado quando as autorizações dos clientes o permitem. Question 1: Qual implementação e versão de Deep Agents está definida na arquitectura actual? Question 2: Que processo empresarial concreto deverá a prova de conceito executar de ponta a ponta? Regards, Houssame

@Tanmoy236

Hi There! Especializo-me no desenvolvimento de plataformas de IA e SaaS com mais de 9 anos de experiência, criando arquiteturas escaláveis, seguras e preparadas para agentes autónomos empresariais. Here's how I can help: 1. Auditar a arquitetura e validar a base técnica com LangChain, LangGraph e FastAPI. 2. Desenvolver a prova de conceito do Super Agente com memória persistente, MCP e integrações. 3. Entregar documentação, testes, Docker e código modular pronto para evolução para SaaS. A Bíblia técnica já inclui os requisitos funcionais e a arquitetura detalhada para as Fases 1 e 2?

@mayankinnovative

O desafio não é criar mais um assistente com LLM, mas validar uma arquitectura capaz de suportar agentes empresariais autónomos, duráveis e auditáveis, sem dependência de um único fornecedor de IA ou cloud. As duas primeiras fases são decisivas porque vão determinar a viabilidade técnica do SaaS antes de expandir o produto. A minha abordagem começaria pela auditoria da arquitectura existente, analisando orquestração de agentes e subagentes, memória persistente, workflows de longa duração, integrações MCP, browser automation, recuperação de falhas, observabilidade e controlo de custos. A prova de conceito seria construída para validar estes pontos em cenários reais, criando uma base que evolua naturalmente para o dashboard administrativo, RBAC, suporte a múltiplos modelos, deployments reproduzíveis em VPS/AWS e, posteriormente, ambientes isolados e multi-tenant. A estrutura por fases, código desde o primeiro dia no GitHub da empresa, documentação, testes automatizados, dependências controladas e transferência integral de conhecimento demonstram uma visão de longo prazo, e alinharia o desenvolvimento com esses princípios desde o início. Posso apresentar um orçamento fechado para as Fases 1 e 2 e uma estimativa detalhada para as restantes etapas após analisar a Bíblia técnica. Antes de definir esforço e prazos, pode partilhar a documentação arquitectural e indicar se já existe um protótipo funcional ou se a solução está apenas especificada ao nível técnico?

@FizzaNadeemK

Hi, I’ve worked on AI automation platforms with similar goals and challenges, so I understand the level of engineering required to build a true enterprise agent system rather than just a simple chatbot. The biggest challenge is creating agents that can handle complex tasks reliably while maintaining memory, context, security, cost control, and human approval workflows. I’ll start by reviewing your technical architecture and validating the approach for the Super Agent core. For the first phases, I’ll focus on building a strong foundation with Deep Agents, LangGraph, LangChain, FastAPI, persistent memory, tool integrations, and durable workflows that can later scale into a full SaaS platform. I’ll deliver the technical audit, architecture recommendations, proof of concept, documentation, testing structure, and a clear roadmap for the MVP and future multi-tenant system. Best Regards, Fizza

@johnallenvillan1

Hi there, A plataforma descrita , Super Agentes com Deep Agents, LangChain e LangGraph, memória persistente, MCP, browser automation e dashboard administrativo , exige arquitectura modular desde o primeiro commit. Nos últimos 4 anos tenho resolvido exatamente este tipo de problema: já entreguei um orquestrador de workflows com ferramentas externas e outro sistema com workers assíncronos, PostgreSQL e rastreio de execuções, ambos com observabilidade e controlo de custos. O risco real aqui não é “fazer um chat”; é garantir execução longa, recuperação de falhas, checkpoints, aprovação humana e isolamento por cliente sem criar dívida técnica. Eu vou validar a arquitectura existente, definir fronteiras claras entre agente, skills, memória, integrações e UI, e depois montar uma prova de conceito do núcleo com testes automatizados e documentação viva. Também vou estruturar o código para ficar no GitHub da vossa empresa desde o dia 1, com dependências fixadas, Docker Compose, auditoria e transferência de conhecimento. Posso trabalhar fase a fase, mantendo o sistema pronto para evoluir para VPS/AWS e multi-tenant sem refazer o núcleo. Best regards, John allen.

@AndrewJSMAN

Built and deployed multi-agent systems in Python using LangChain/LangGraph and durable workflows with checkpointing for long-running tasks. Will run Phase 1 audit against provided architecture docs, verify LangGraph checkpoints, pgvector schema, and MCP integration points, then produce remediation plan with reproducible test cases. Phase 2 PoC will implement core Super Agent in FastAPI with FastAPI async workers, PostgreSQL+pgvector for persistent memory, MCP client and Playwright browser automation, packaged in Docker Compose with FastAPI health/observability endpoints and FastAPI-based admin dashboard stub. Code pushed to client’s GitHub from day one with pinned dependencies, module-level tests, and CI checks for Python 3.11. Can start tomorrow. Thanks, Andrii

@engruhulajom

Hello Dear! Good Day! Hope you are doing fine. This is Ruhul Ajom Sagor. I am an expert "Web Developer" with 10+ years of working experience in PHP, HTML5, CSS3, JavaScript, jQuery, Bootstrap, MySql and different Frameworks. I have completed my B.S.C Engineering in Computer Science and Engineering (CSE) from BUET. Hire me and you don't have to worry about your website problems again! I'll add value to your projects by creating astonishing designs and code with high impact and optimized user interaction that leads to bigger conversions. WHAT PROBLEMS CAN I HELP YOU SOLVE? • Custom Websites Using PHP and Frameworks • e-Commerce Websites (Woo-Commerce and Shopify) • Custom WordPress themes • On-Page and Off-Page SEO • WordPress themes Customization • Database Modeling/Development • WordPress migrations and upgrades • Responsive Coding (Make your website compatible with: smartphones, tablets, desktops) • Websites speed and loading time improvements • Cross-browser compatibility • PSD to HTML to WordPress conversion • HTML5/CSS3/jQuery websites based on Bootstrap I love challenges, talking to my clients, and meeting others’ standards as well as expectations. I will be discussing everything in detail, giving my full advice and delivering through best of my skills. You are cordially welcome to discuss your project. Thank You! Best Regards, Ruhul Ajom

@melopgabriel

Hi, Vejo um projecto claramente orientado para uma plataforma séria de agentes: Super Agentes com memória persistente, execução longa, subagentes, MCP, browser automation e um dashboard operativo simples para a equipa. Tenho experiência em arquitectura de sistemas com Python, FastAPI, LangChain/LangGraph, PostgreSQL, workers assíncronos, Docker e integrações com APIs. Também trabalho bem em bases para SaaS com auditoria, RBAC, testes e modularidade para evitar dependência de um único fornecedor. Começaria pela auditoria da Bíblia técnica e pela validação do núcleo do agente, com foco em durabilidade, controlo de custos, recuperação de falhas e separação clara entre orquestração, memória e integrações. Depois, evoluiria para um MVP interno sólido antes de pensar em multi-tenant. Se fizer sentido, posso alinhar convosco a melhor forma de estruturar as Fases 1 e 2. Best regards, Gabriel

@zeeshan5121472

Hi, I'm a Python developer experienced in automation, FastAPI, API development, AI integrations, scripting, data processing, and backend services. I write clean, well-tested, and maintainable code with a strong focus on performance and scalability. Let's discuss your project and get started.

@demivision

With my 20 years of experience in software development, I eagerly accept the challenge offered by your project. What sets me apart is my mastery of FastAPI, PostgreSQL, and Python - key technologies you'll need for this platform. My exceptional skills in developing AI-based systems and intelligent workflows will prove indispensable as we create your advanced Super Agent platform. In previous projects, I have successfully integrated AI and LLM functionalities into existing systems, automating complex processes while ensuring a seamless and easy-to-use experience for end-users. Beyond just coding, I bring a strong background in architecting and implementing scalable SaaS platforms. Moreover, my expertise with Docker Compose and installing on VPS/AWS guarantees a secure setup that can be easily replicated without creating forks per client. Rest assured, I take the responsibilities of this project seriously. You can anticipate me to deliver high-quality code, well-documented with automated tests from day one. Pompeo

@cliftonc20

Hello, this is a serious agent-platform architecture problem, not a chat wrapper, and that’s the right way to frame it. The real engineering risk is durable orchestration under failure: long-running agents, subagent coordination, approvals, memory, and browser actions tend to break at state boundaries unless those layers are separated cleanly from the start. I’ve built several production AI systems with FastAPI, pgvector, background workers, and admin-controlled operations designed for real use rather than demos. The closest match is DocIntel AI — Document Intelligence & Event Extraction Platform, where I built the end-to-end architecture across ingestion, orchestration, retrieval, admin controls, and automated processing. Dent-Cloud is also relevant on the SaaS side for RBAC, environment separation, and scalable platform design. I usually structure systems like this as distinct control, execution, and memory layers, with approvals and audit events treated as first-class state transitions. That keeps the private MVP reproducible on VPS/AWS and avoids rework later when tenant isolation becomes mandatory. I typically add grounding checks, checkpoint recovery rules, cost controls, and evaluation paths early, because those become platform constraints, not polish. If useful, I can review the technical bible and sketch the phase 1 audit frame plus the core agent-state model for phase 2. Clifton

@muhammadsaad90

Olá, Tenho trabalhado em projetos de IA e SaaS com desafios semelhantes, onde o objetivo é criar sistemas inteligentes escaláveis com automação, integração de APIs e arquiteturas preparadas para crescimento. Entendo que este projeto exige mais do que uma simples integração com LLM, sendo necessário desenvolver agentes autónomos com memória, orquestração, segurança e capacidade de evolução. A minha abordagem será começar pela validação técnica da arquitetura e pela criação da prova de conceito do Super Agente, utilizando Python, LangChain, LangGraph, APIs, bases de dados vetoriais e infraestrutura escalável. O foco será construir uma base modular, testável e preparada para futuras fases como multi tenancy, dashboard administrativo e deployments em produção. Irei entregar uma implementação organizada, documentação técnica, código versionado no Git, testes e uma estrutura preparada para crescimento sustentável da plataforma. Cumprimentos, Muhammad Saad K

@Heorhii01

Hi, I hope you're doing well. I understand you're building a serious enterprise AI agent platform rather than a simple chatbot solution. The objective is to create a scalable SaaS foundation where autonomous agents can execute complex workflows, coordinate specialized tasks, maintain context and memory, integrate external systems, and operate with proper security, auditing, and human approval controls. I will help design and implement the platform in structured phases, starting with architecture validation and a proof of concept for the Super Agent core. I will work with a scalable stack including Python, FastAPI, LangChain/LangGraph, PostgreSQL with vector capabilities, async workers, APIs/MCP integrations, Docker-based deployment, and secure SaaS architecture. I will focus on modular development, automated testing, documentation, observability, and a foundation that can evolve into a multi-tenant commercial product. My focus is on delivering a reliable AI agent infrastructure with clean architecture, maintainable code, strong security practices, and a clear development path from MVP to scalable SaaS deployment. Best regards, Heorhii