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GitHubDeep Agents核心技能，用于构建基于LangChain/LangGraph的复杂智能体应用。提供任务规划、上下文管理、子代理委派、长期记忆及人机协作等中间件支持，简化Agent配置与开发流程。
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Skills in Collection (23)
Deep Agents核心技能，用于构建基于LangChain/LangGraph的复杂智能体应用。提供任务规划、上下文管理、子代理委派、长期记忆及人机协作等中间件支持，简化Agent配置与开发流程。
需要构建具备多步规划和持久记忆的复杂AI Agent
使用Deep Agents框架初始化或配置Agent应用
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为 Deep Agent 提供内存、持久化及文件系统访问能力。涵盖 StateBackend（短期）、StoreBackend（长期）和 CompositeBackend（混合路由），支持文件读写等操作。
需要临时工作文件存储
需要跨会话持久化记忆
需要进行文件系统操作如读写文件
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指导在Deep Agents框架下使用子代理、任务规划和人机协作（HITL）功能。涵盖SubAgentMiddleware、TodoList及中断处理，用于复杂任务分解与专用工具调用。
需要分解复杂任务给专用智能体执行
需要使用任务列表进行规划与追踪
敏感操作前需人工审批
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指导用户基于 LangChain 官方文档，在本地快速搭建最小化的 Deep Agent。通过询问模型提供商，利用其内置网络搜索替代 Tavily，实现模型无关的研究型智能体，保持环境隔离与配置简洁。
用户希望快速尝试或构建本地 Deep Agent
需要基于 LangChain 文档初始化 Python 智能体项目
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引导用户在本地快速搭建基于 LangChain 的 TypeScript Deep Agent。通过读取官方文档，协助选择模型提供商，配置原生 Web 搜索工具替代 Tavily，并运行研究示例，实现最小化、模型无关的本地智能体开发环境。
用户想要快速构建或尝试本地 Deep Agent
需要初始化 TypeScript 智能体项目
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LangChain生态入门指南，用于Agent构建项目初期选择框架（Deep Agents/LangGraph/LangChain）及环境配置。
开始新的LangChain或LangGraph Agent项目
需要决定使用哪种Agent框架
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用于构建、审计和维护AI Agent评估基准的技能。涵盖任务规范编写、环境搭建、验证器设计及Harbor运行，支持合成数据生成与模型校准，旨在实现可重复的自动化评估流程。
设计新的Agent评估基准或测试用例
生成用于评估的合成数据
配置和运行Agent Harbor评估任务
校准模型性能并分析失败原因
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指导在LangChain生态项目中正确选择、安装和管理Python/TypeScript依赖包，涵盖版本约束、核心组件及框架选型。
新项目初始化配置
询问LangChain相关包的安装与版本管理
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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、中间件集成及状态持久化。
创建LangChain智能体
配置Agent工具
实现人机交互中间件
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提供 LangChain Agent 中间件模式，支持人机协作审批（HITL）、自定义拦截器及结构化输出。用于在危险工具调用前暂停并等待人工决策，实现安全可控的 Agent 执行流程。
需要人类审批关键操作
配置 Agent 中间件拦截逻辑
处理 Agent 中断与恢复
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指导用户基于官方文档快速搭建本地 LangChain Agent，支持模型切换与最小化配置。
用户想快速尝试 LangChain Agent
用户需要本地搭建 AI 应用原型
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提供构建检索增强生成（RAG）系统的完整指南，涵盖文档加载、文本分割、向量化及向量存储选型，并给出Python和TypeScript的端到端代码示例。
需要实现RAG系统
集成外部知识库到LLM应用
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基于 LangChain 官方文档，使用 TypeScript 快速搭建本地最小化 Agent 环境。引导用户选择模型、配置密钥并运行示例，实现模型无关的 Agent 开发入门。
用户想要快速尝试或构建一个本地的 LangChain Agent
需要初始化 TypeScript 环境的 LangChain 项目
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LangGraph CLI 技能，涵盖项目脚手架、本地开发调试、Docker 构建及平台部署全流程。支持 langgraph.json 配置管理与 LangSmith 部署操作，适用于 LangGraph 应用的全生命周期管理。
使用 langgraph new 创建新项目
运行 langgraph dev 进行本地热重载开发
执行 langgraph build/up/deploy 构建或部署应用
查看或修改 langgraph.json 配置文件
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指导在 LangGraph 中使用决策模型替代 LLM 进行路由和分类，涵盖 TypeSafeClassifier 配置、Noul/Choice/Score 用法及 LangSmith Gateway 集成，实现结构化状态判断。
LangGraph 智能体路由策略优化
减少 LLM 调用以降低成本或延迟
需要确定性概率输出的分类任务
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LangGraph 开发指南，涵盖有向图建模、状态管理、节点与边设计、Command/Send 用法及编译执行流程。用于构建复杂、带分支循环和持久化的 Agent 工作流。
编写 LangGraph 代码
构建 Agent 工作流
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实现 LangGraph 中的人机交互模式，支持通过 interrupt() 暂停执行并等待用户审批或输入，使用 Command(resume=...) 恢复流程。涵盖状态检查、线程管理及多级错误处理策略。
需要暂停 AI 工作流等待人工审批
在 LangGraph 节点中收集用户反馈或确认
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指导LangGraph状态持久化配置，涵盖检查点器选型、线程管理及跨线程存储，提供开发测试与生产环境代码示例。
需要持久化LangGraph对话状态
配置多轮会话上下文记忆
选择适合场景的检查点器
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指导用户快速搭建本地 LangGraph Python Agent，遵循官方文档，支持多模型提供商，强调最小化配置与安全实践。
用户希望快速构建或尝试 LangGraph agent
需要初始化本地 LangGraph 开发环境
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指导用户在本地使用 TypeScript 快速搭建 LangGraph Agent。通过官方文档获取实现细节，引导用户选择模型并配置环境变量，创建独立目录进行最小化部署，运行示例代码以验证功能。
用户想要快速构建或尝试 LangGraph agent
需要本地搭建 TypeScript 的 LangGraph 项目
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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、访谈用户确定评估标准，并构建 LLM-as-judge 或代码型评估器，实现 AI 应用质量的自动化验证与监控。
需要为 LangSmith 项目创建在线评估器
分析 LLM 应用追踪数据以定义质量指标
配置 LLM 作为裁判的评估逻辑
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Swarm技能用于并行分发和处理大量独立任务。通过创建表句柄，将工作扇出到子代理执行，并自动聚合结果。支持从文件或预解析记录中构建数据源，提供重试机制以处理失败行，适用于批量数据处理场景。
需要并行处理大量独立数据项
批量文件解析与分类
分布式任务分发与结果聚合
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LangSmith托管深度代理(MDA)构建指南，涵盖需求访谈、能力校验、CLI工具使用及部署流程。
用户希望构建或测试托管Deep Agent
用户询问如何部署Agent到LangSmith
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