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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、子代理委派及长期记忆等中间件支持，简化多步骤任务的开发配置。
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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、子代理委派及长期记忆等中间件支持，简化多步骤任务的开发配置。
需要构建具备复杂任务规划能力的智能体
需要实现子代理委派或长期记忆功能
使用 create_deep_agent API 初始化 Agent
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指导 Deep Agent 配置持久化存储与文件系统访问，涵盖 StateBackend、StoreBackend 及 CompositeBackend 的选择与使用示例。
需要临时文件存储
需要跨会话持久化记忆
需要混合存储策略
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指导 Deep Agents 的编排能力，涵盖子代理任务委派、TodoList 规划及人机协作审批。
需要分解复杂任务给专用代理执行
需要制定和跟踪多步骤任务计划
涉及敏感操作需人工审批
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指导用户快速在本地搭建基于 LangChain Deep Agents 的 Python 研究代理，强调模型无关性及使用提供商原生搜索替代 Tavily。
想要快速构建或尝试 Deep Agent
需要本地搭建 AI 代理原型
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指导用户基于 LangChain 官方文档，使用 TypeScript 快速搭建本地 Deep Agent。支持多模型提供商及原生 Web 搜索，强调最小化配置与隔离环境。
用户希望快速构建或尝试 Deep Agent
用户询问如何设置本地 TypeScript 智能体环境
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LangChain生态技能导航器，指导Agent项目选型。根据需求匹配Deep Agents、LangGraph或LangChain框架，提供安装与环境配置指引，并指示后续加载具体技能步骤。
开始新的Agent构建项目
需要选择LangChain/LangGraph/Deep Agents框架
询问Agent开发环境搭建
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用于构建、审计和维护Agent评估任务。涵盖从审查仓库和痕迹、编写任务规范，到搭建环境、验证器及运行Harness的完整流程，支持基准测试设计与合成数据生成。
设计或优化Agent评估基准
生成受控环境的测试任务
构建或维护自动化评测流水线
创建合成数据以验证模型能力
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指导LangChain生态依赖管理，涵盖Python/TS环境要求、核心包版本及框架选型。
新项目初始化
询问包版本或安装
依赖冲突排查
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指导使用 LangChain 的 create_agent() 构建生产级 Agent，涵盖工具定义、中间件集成及状态持久化。
需要创建或配置 LangChain Agent
询问如何正确使用 create_agent 函数
实现 Agent 的工具调用或人机交互流程
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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。用于实现危险操作的人工确认、错误处理及流程恢复。
需要实现人工审批流程
需要自定义 Agent 中间件逻辑
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指导用户在本地快速搭建最小化 LangChain Agent，支持多模型提供商。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。
用户希望快速尝试或构建 LangChain Agent
用户需要在本地环境初始化 LangChain 项目
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提供基于LangChain的RAG系统构建指南，涵盖文档加载、文本分割、向量化及向量存储选型与完整代码示例。
构建检索增强生成应用
集成向量数据库进行语义搜索
使用LangChain处理文档流水线
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指导用户在本地快速搭建基于LangChain的TypeScript Agent，支持模型选择、环境配置及示例运行。
用户希望快速尝试或构建LangChain Agent
需要初始化最小化本地LangChain TypeScript项目
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LangGraph CLI 技能，覆盖项目脚手架、本地开发调试、Docker 构建及部署到 LangGraph Platform 的全生命周期管理。
使用 langgraph CLI 创建新项目
启动本地开发服务器或进行热重载调试
构建 Docker 镜像或部署应用
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LangGraph 基础技能，指导编写 Agent 工作流代码。涵盖 StateGraph、节点、边、状态管理及错误处理等核心概念与最佳实践。
需要构建基于 LangGraph 的 Agent 应用
设计复杂的多步 Agent 工作流
实现带状态管理的 Agent 逻辑
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指导在LangGraph中实现人机交互模式，包括使用interrupt暂停执行、通过Command恢复流程、配置Checkpointer及Thread ID，以及处理审批验证和错误策略。
需要暂停AI流程等待人工审批或输入
实现LangGraph的人机协作中断与恢复逻辑
处理LangGraph中的状态保存与线程管理
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指导 LangGraph 状态持久化，涵盖检查点器选择、线程 ID 管理及跨线程存储配置。提供 Python/TS 示例，支持开发测试与生产环境部署。
需要保存 LangGraph 对话状态
配置多轮对话记忆
选择持久化后端如 PostgreSQL
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指导用户快速搭建本地 LangGraph Python Agent，遵循官方文档，支持自定义模型提供商，隔离工作目录并最小化配置。
用户希望快速构建或尝试 LangGraph Agent
需要基于 LangChain/LangGraph 初始化项目结构
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引导用户在本地快速搭建基于 LangGraph 的 TypeScript Agent。通过获取官方文档，指导用户选择模型、配置环境并实现基础计算功能，强调最小化设置与安全性。
用户希望快速尝试或构建 LangGraph Agent
需要初始化本地 TypeScript LangGraph 项目
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迭代式构建 LangSmith 在线评估器。通过检查追踪数据、与用户沟通确定评估标准，并逐步实现和验证 LLM-as-judge 或代码型评估器。
创建 LangSmith 在线评估器
分析应用追踪数据以设计评估指标
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Swarm技能用于并行处理大量独立任务。通过创建数据表并分发至子代理执行，自动聚合结果、支持重试与过滤，适用于批量文件处理或记录分析等场景。
需要并行处理多个独立文件或数据行
批量执行相同的指令模板并汇总结果
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指导用户通过 CLI 构建、测试和部署 LangSmith Managed Deep Agents。包含需求访谈、能力映射、脚手架生成及本地调试发布全流程，覆盖 Agent 配置与托管基础设施使用。
需要构建或部署基于代码的 Deep Agent
询问如何使用 mda CLI 工具
希望在不自行运维服务器的情况下运行 AI Agent
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