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GitHubDeep Agents 核心技能，用于构建基于 LangChain/LangGraph 的复杂 Agent 应用。涵盖 create_deep_agent 创建、中间件选择（规划、记忆、委托等）、架构配置及多语言示例，适用于需多步规划、大上下文或持久记忆的复杂任务场景。
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Deep Agents 核心技能，用于构建基于 LangChain/LangGraph 的复杂 Agent 应用。涵盖 create_deep_agent 创建、中间件选择（规划、记忆、委托等）、架构配置及多语言示例，适用于需多步规划、大上下文或持久记忆的复杂任务场景。
需要构建具备多步规划能力的智能体
需要实现子代理委派或持久化记忆
初始化 Deep Agents 框架项目
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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、StoreBackend、FilesystemMiddleware等后端配置与使用示例。
需要临时或持久化存储数据
执行文件读写操作
跨会话记忆管理
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Deep Agents 编排技能，涵盖子代理任务委派、待办事项规划及人机审批流程。用于指导如何配置专用子代理、隔离复杂工作并实现敏感操作的人工审核。
需要委托任务给专用子代理
使用 TodoList 进行任务规划与跟踪
配置 HumanInTheLoop 进行敏感操作审批
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指导用户基于 LangChain 官方文档，在本地快速搭建支持多模型提供商的 Deep Agent。通过询问选择模型提供商，利用其内置网络搜索功能替代 Tavily，实现最小化、模型无关的研究型智能体原型开发。
用户希望快速构建或尝试 Deep Agent
用户需要本地设置 Python 智能体环境
用户询问如何配置模型提供商的网络搜索
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指导用户在本地使用 TypeScript 快速搭建基于 LangChain Deep Agents 的研究型 Agent，支持多模型提供商及原生 Web 搜索，替代 Tavily。
用户希望快速构建或尝试 Deep Agent
需要初始化 TypeScript 环境的 AI 应用项目
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LangChain生态选型指南，指导开发者根据需求在Deep Agents、LangGraph和LangChain间选择合适工具层，涵盖决策流程与组件特性对比。
构建Agent项目前
需要选择LangChain/LangGraph/Deep Agents框架时
询问Agent开发环境搭建或模式建议
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用于评估工程，涵盖Agent仓库检查、Task规范编写、Harbor任务构建审计及基准测试维护。通过迭代流程生成可运行任务并校准模型表现。
需要设计或维护Agent基准测试
生成合成数据或验证器
构建和审计Harbor任务
进行模型校准或连续基准测试维护
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提供LangChain生态系统的依赖配置指南，涵盖Python和TypeScript环境要求、核心包版本约束及框架选型（LangGraph或Deep Agents），帮助开发者正确安装和管理依赖以避免兼容性问题。
新项目初始化时的依赖配置
查询LangChain相关包的版本要求
解决依赖安装或管理问题
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指导使用LangChain的create_agent函数构建生产级Agent，涵盖工具定义、中间件集成及状态持久化，强调此为当前推荐的最佳实践。
需要创建LangChain Agent
询问LangChain agent最佳实践
配置agent中间件或状态管理
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提供 LangChain Agent 中间件开发技能，涵盖人类介入审批(HITL)、自定义拦截器及结构化输出。用于实现危险操作前的人工确认、错误处理及命令恢复等生产级代理控制模式。
需要为 Agent 添加人工审批流程
实现工具调用的拦截或日志记录
构建支持中断与恢复的 Agent 工作流
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指导用户基于官方文档快速搭建本地 LangChain Python Agent。通过询问模型提供商，在独立目录中配置环境、安装依赖并运行示例，实现最小化、模型无关的 Agent 开发体验。
用户希望快速尝试或构建本地 LangChain Agent
用户需要从零开始设置 LangChain 开发环境
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LangChain RAG技能，涵盖文档加载、分块、嵌入及向量存储，提供Python/TypeScript端到端实现代码，指导构建检索增强生成系统。
构建RAG系统
集成外部知识库
使用LangChain处理非结构化数据
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指导用户在本地使用 TypeScript 快速搭建最小化 LangChain Agent。通过官方文档获取代码，引导用户选择模型提供商并配置环境变量，创建独立目录完成初始化、安装依赖及运行示例，实现模型无关的 Agent 快速验证。
想要快速尝试或构建本地 LangChain Agent
需要基于官方文档搭建 TypeScript AI 应用脚手架
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管理 LangGraph CLI 全生命周期，涵盖项目脚手架创建、本地开发调试、Docker 镜像构建及平台部署，支持配置文件管理与 LangSmith 集成。
创建新的 LangGraph 项目
本地运行或调试 LangGraph 应用
构建 Docker 镜像
部署到 LangGraph Platform
配置 langgraph.json
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提供 LangGraph 中替代 LLM 进行路由决策的 TypeSafe 分类模型使用指南，涵盖 Noul/Choice/Score 接口、安装配置及与 LangSmith Gateway 的集成方式。
LangGraph Agent 路由决策优化
替换 LLM 文本解析为结构化概率输出
配置 TypeSafeClassifier 或 LangSmith Gateway
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LangGraph基础技能，指导编写基于有向图的智能体工作流代码，涵盖状态管理、节点与边定义及编排逻辑。
需要构建复杂的Agent工作流
涉及状态持久化或人类介入的编排
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LangGraph人机协同技能，支持中断执行、人工审批及错误处理。涵盖interrupt与Command用法、Checkpointer配置及重试策略，实现暂停-恢复工作流。
需要暂停Agent执行等待人工确认
实现基于审批的决策流程
处理LangGraph中的运行时错误
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指导 LangGraph 状态持久化配置，涵盖检查点器选择、线程管理及 Store 使用，支持开发与生产环境部署。
需要保存 LangGraph 对话历史或状态
配置多轮会话的线程 ID
选择适合开发或生产的检查点存储后端
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指导用户快速在本地搭建基于 LangGraph Python 的最小化 Agent，遵循官方文档实现计算器示例。包含环境配置、模型选择及安全约束，旨在帮助用户快速尝试和构建 LangGraph 应用。
需要快速搭建 LangGraph Agent
尝试 LangGraph Python 本地开发
构建最小化 AI Agent 原型
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指导用户基于官方文档，使用 TypeScript 在本地快速搭建最小化的 LangGraph Agent。涵盖模型选择、环境隔离、密钥管理及代码实现，旨在帮助用户快速体验或构建基于 LangChain 的 AI 代理应用。
用户希望快速尝试 LangGraph
需要搭建本地 TypeScript LangGraph 项目
询问如何初始化 LangGraph Agent
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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技能用于并行处理大量独立任务。通过create构建工作表，run分发指令至子代理并聚合结果，支持从文件或记录源批量处理，提供重试机制以重处理失败行。
需要并行处理多个独立文件
批量解析JSONL或CSV数据
对大量数据进行分类或转换
自动化批量任务执行
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指导用户在 LangSmith 构建、测试和部署托管深度代理。涵盖需求访谈、能力映射、CLI 脚手架生成及部署流程，支持工具、记忆、MCP 等配置。
用户希望构建并运行 Deep Agent
需要添加工具或 MCP 服务器到代理
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