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langchain-ai/langchain-skills
GitHubDeep Agents框架核心技能，指导构建复杂Agent应用。涵盖create_deep_agent使用、中间件选择（规划、记忆、子代理等）及配置选项，适用于需多步规划、持久记忆或任务委托的场景。
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Skills in Collection (22)
Deep Agents框架核心技能，指导构建复杂Agent应用。涵盖create_deep_agent使用、中间件选择（规划、记忆、子代理等）及配置选项，适用于需多步规划、持久记忆或任务委托的场景。
需要创建复杂的AI Agent应用
配置LangChain/LangGraph中间件
实现多步骤任务规划与子代理委派
设置持久化记忆与人机协作流程
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Deep Agents 的记忆与持久化技能，涵盖 StateBackend、StoreBackend、FilesystemMiddleware 及 CompositeBackend，支持临时文件存储、跨会话持久化及混合路由。
需要短期或长期记忆存储
需要文件系统读写操作
配置混合存储后端
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用于 Deep Agents 的多智能体编排技能，涵盖子代理任务委派、TodoList 规划及人机协同审批（HITL），支持创建自定义专用代理并自动集成至主代理流程。
使用子代理进行任务委托
需要多步任务规划与跟踪
敏感操作需人工审批
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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 Python Deep Agent。强调使用提供商原生网络搜索替代 Tavily，保持模型无关性，并隔离开发环境。
用户希望快速构建或尝试 Deep Agent
需要基于官方文档初始化本地 AI Agent 项目
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指导用户基于官方文档快速搭建本地 TypeScript Deep Agent，支持多模型提供商及原生 Web 搜索，实现最小化研究代理的初始化与运行。
用户希望快速尝试或构建本地 Deep Agent
需要初始化 LangChain Deep Agents 项目结构
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LangChain生态选型指南，提供Deep Agents、LangGraph和LangChain的对比与决策流程，指导项目初期技术栈选择与环境配置。
开始新的Agent构建项目
需要在LangChain/LangGraph/Deep Agents之间进行技术选型
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用于评估工程，涵盖代理仓库检查、任务规范编写、Harbor任务构建与审计、合成数据生成及基准测试维护。通过迭代流程实现从需求到可运行任务的闭环验证。
设计或维护代理基准测试
生成受控环境下的合成数据
编写和审计任务规范（Task Spec）
执行代理评估与校准
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提供LangChain生态系统的包管理指南，涵盖Python和TypeScript的环境要求、核心依赖、版本约束及框架选型建议，防止兼容性问题。
配置新项目依赖
查询LangChain相关包版本
解决安装或依赖冲突问题
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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、中间件集成及状态持久化。
创建 LangChain Agent
配置 Agent 工具与中间件
实现 Agent 状态记忆
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提供 LangChain Agent 中间件开发技能，涵盖 Human-in-the-Loop 审批、自定义拦截器及结构化输出。支持在危险操作前暂停并请求人工确认，实现安全可控的 Agent 工作流。
需要为 Agent 添加人工审批环节
需要创建自定义中间件处理日志或错误
需要配置人类决策后的命令恢复流程
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指导用户在本地快速搭建最小化 LangChain Python Agent。通过读取官方文档，引导用户选择模型、配置环境变量并运行示例代码，实现模型无关的 Agent 快速验证与开发入门。
用户想要快速尝试或构建一个本地的 LangChain Agent
用户需要基于官方文档进行 LangChain 的快速上手演示
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LangChain RAG技能，指导构建检索增强生成系统。涵盖文档加载、文本分割、向量嵌入及多种向量存储选型与集成，提供Python和TypeScript端到端代码示例。
需要构建RAG系统
集成向量数据库
实现文档检索流程
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指导用户在本地使用 TypeScript 快速搭建最小化 LangChain Agent。通过官方文档获取示例，引导用户选择模型提供商并配置环境变量，创建独立目录进行开发，运行示例代码以验证功能，适用于快速尝试或构建本地 AI 代理场景。
用户想要快速搭建 LangChain Agent
用户希望试用本地 AI 代理开发
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管理 LangGraph 应用全生命周期，涵盖项目脚手架生成、本地开发调试、Docker 构建及部署至 LangGraph Platform。
创建新的 LangGraph 项目结构
运行本地开发服务器或进行热重载调试
构建 Docker 镜像并部署应用
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LangGraph开发指南，涵盖StateGraph、节点边定义、状态管理与Reducer使用，指导构建复杂Agent工作流。
编写LangGraph代码
设计Agent工作流
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实现LangGraph中的人工介入模式，支持暂停执行、用户审批及错误处理。涵盖interrupt、Command恢复、Checkpointer配置及线程管理，确保状态持久化与流程可控。
需要人工审批或验证工作流
实现LangGraph中断与恢复逻辑
处理Agent执行中的错误暂停场景
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LangGraph持久化技能，指导配置状态检查点、线程ID管理及跨线程存储，涵盖开发测试与生产环境方案。
需要持久化LangGraph图状态
配置多轮对话历史或时间旅行功能
设置子图检查点作用域
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指导用户基于官方文档快速搭建本地 LangGraph Python Agent。包括环境配置、模型选择及代码实现，旨在提供最小化且安全的本地开发体验。
想要快速尝试或构建 LangGraph Agent
需要本地搭建 LangGraph 示例项目
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指导用户基于官方文档，使用 TypeScript 快速搭建本地 LangGraph Agent。涵盖环境配置、模型选择及代码实现，旨在帮助用户最小化成本地试用 LangGraph 功能。
用户希望快速构建或尝试 LangGraph agent
需要基于 TypeScript 搭建本地 AI 代理环境
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用于在LangSmith中迭代创建在线评估器。通过检查Trace、访谈用户确定评估维度，设计并构建LLM或代码评估器，确保与业务需求对齐。
需要为LangSmith项目创建在线评估器
分析Trace结构以定义评估标准
设计LLM-as-judge或代码评估逻辑
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Swarm 技能用于并行分发和处理大量独立任务。通过创建数据表，将工作扇出至子代理执行，并自动聚合结果。支持文件、记录等多种数据源，具备重试机制，适用于批量数据处理场景。
需要并行处理大量独立文件或数据项
批量执行相同的子代理指令并汇总结果
需要对失败的任务进行重试处理
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指导用户在LangSmith Managed Deep Agents平台上构建、测试和部署代码驱动的深度智能体。通过访谈需求、评估限制、映射能力，并执行初始化、开发、部署等CLI操作，帮助用户从零开始创建托管Agent。
用户希望构建或部署Managed Deep Agent
使用mda CLI进行agent的初始化、开发或部署
需要配置agent的工具、记忆、中间件或沙箱
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