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GitHubDeep Agents 框架核心技能，基于 LangChain/LangGraph 提供多步规划、上下文管理、子代理委托及长期记忆等中间件。用于构建具备复杂任务处理能力的智能体应用，涵盖创建、配置与架构设计。
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Skills in Collection (22)
Deep Agents 框架核心技能，基于 LangChain/LangGraph 提供多步规划、上下文管理、子代理委托及长期记忆等中间件。用于构建具备复杂任务处理能力的智能体应用，涵盖创建、配置与架构设计。
需要构建具备复杂任务规划能力的 AI Agent
需要使用 LangGraph 搭建多步骤工作流
需要实现 Agent 的长期记忆或子代理委托
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提供Deep Agent内存、持久化及文件系统访问能力，涵盖StateBackend、StoreBackend、FilesystemMiddleware等组件的选型与配置示例。
需要Agent进行文件读写操作
需要实现跨会话或跨线程的数据持久化
需要配置临时或混合存储后端
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Deep Agents编排技能，涵盖子代理任务委派、待办事项规划及人类审批中断。用于复杂任务分解、隔离上下文及敏感操作的人工审核流程。
需要分解复杂任务并委派给专用代理
使用待办列表进行任务规划和跟踪
涉及敏感操作需要人工审批
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指导用户基于 LangChain 官方文档，在本地快速搭建支持模型无关配置的 Deep Agent。强调使用提供商原生 Web 搜索替代 Tavily，实现最小化环境隔离与研究型智能体原型构建。
用户想要快速尝试或构建本地 Deep Agent
需要基于 LangChain 文档初始化 Python 项目
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指导用户基于 LangChain 官方文档，使用 TypeScript 在本地快速搭建一个模型无关的 Deep Agent。通过询问指定 AI 提供商并替换 Tavily 为原生搜索工具，实现最小化配置的研究型智能体。
用户希望快速尝试或构建本地 Deep Agent
用户需要基于 TypeScript 初始化 AI 代理项目
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LangChain生态选型指南，帮助开发者在Deep Agents、LangGraph和LangChain间做出框架选择，涵盖安装、环境配置及后续技能加载指引。
需要构建Agent项目时
不确定使用LangChain还是LangGraph
询问Agent框架选型建议
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用于评估工程，涵盖代理仓库检查、基准测试设计、任务生成、环境构建、合成数据生成及验证器审计。支持通过迭代流程持续维护基准和校准模型表现。
需要设计或运行代理评估基准
生成受控环境下的合成数据
审计和优化任务规范与执行结果
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提供LangChain生态系统的依赖配置指南，涵盖Python和TypeScript的环境要求、核心包版本约束及框架选型建议。
新项目初始化时的依赖安装
查询特定包或版本的安装信息
解决依赖冲突或版本不兼容问题
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指导使用LangChain的create_agent构建生产级智能体，涵盖工具定义、中间件处理及状态持久化。
需要创建LangChain Agent
配置Agent工具或中间件
实现Agent状态记忆
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提供 LangChain Agent 中间件模式，支持人类在环审批、自定义拦截及结构化输出。用于安全控制工具调用、错误处理及执行恢复，需配置 Checkpointer。
需要人类审批危险操作时
实现自定义中间件逻辑时
构建带状态恢复的Agent流程时
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用于快速搭建本地最小化 LangChain Python Agent，引导用户选择模型提供商并遵循官方文档实现基础示例，强调环境隔离与安全配置。
用户希望快速尝试或构建 LangChain Agent
需要初始化本地 LangChain 开发环境
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提供基于LangChain构建RAG系统的完整指南，涵盖文档加载、文本分割、向量嵌入及向量存储选型与集成，支持Python和TypeScript端到端实现。
构建检索增强生成系统
集成向量数据库进行语义搜索
使用LangChain处理文档
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引导用户在本地快速搭建基于 LangChain 的 TypeScript Agent，遵循官方文档，支持自定义模型提供商，强调最小化配置与安全性。
用户想要快速构建或尝试 LangChain Agent
需要初始化本地 TypeScript AI 应用环境
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管理 LangGraph CLI 全生命周期，涵盖项目初始化、本地开发调试、Docker 镜像构建及平台部署。提供命令详解与配置说明。
使用 langgraph CLI 创建新项目
启动本地开发服务器或调试
构建 Docker 镜像
部署应用到 LangGraph Platform
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提供LangGraph框架的核心开发指南，涵盖StateGraph构建、状态管理、节点与边设计、流式处理及错误处理，指导开发者实现复杂Agent工作流的编排。
编写LangGraph代码
设计Agent工作流
配置状态图
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指导在LangGraph中实现人机协作模式，包括使用interrupt暂停执行、Command恢复流程及错误处理策略。
需要暂停AI流程等待人工审批
实现LangGraph中的中断与恢复逻辑
处理LangGraph执行中的错误
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指导在 LangGraph 中配置状态持久化，涵盖检查点器选择、线程管理及跨线程存储，支持开发与生产环境部署。
需要保存或恢复 LangGraph 对话状态
配置子图检查点作用域
实现时间旅行或历史回溯功能
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指导用户基于官方文档快速搭建本地 LangGraph Python Agent，支持自定义模型提供商，强调最小化配置与安全实践。
用户想要快速构建或尝试 LangGraph agent
需要初始化 LangGraph 项目结构
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指导用户基于 LangGraph 官方文档，在本地快速搭建 TypeScript 最小化 Agent。通过交互式选择模型提供商，创建独立目录并配置环境变量，实现计算器示例，帮助初学者快速体验 LangGraph 核心功能。
用户想快速尝试或构建 LangGraph Agent
用户需要从零开始初始化 TypeScript 项目以运行 LangGraph
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用于在 LangSmith 中迭代创建在线评估器。通过检查追踪数据、与用户沟通确定评估标准，并构建 LLM 或代码类型的评估器，以验证应用质量。
需要为 LangSmith 项目创建在线评估器
分析应用追踪数据以确定评估维度
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用于并行处理大量独立任务，支持批量分发、结果聚合及失败重试。适用于文件处理或数据记录的分批执行场景。
需要并行处理多个独立文件或数据行
需要对大批量数据进行批量分析和分类
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指导用户在 LangSmith 中构建、测试和部署托管深度智能体。通过访谈明确需求，检查平台限制，映射能力并生成代码结构，使用 CLI 进行本地开发和部署，涵盖工具、记忆等配置。
用户想要构建或部署 Deep Agent
需要使用 mda CLI 进行项目初始化或发布
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