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langchain-ai/langchain-skills
GitHubDeep Agents 框架核心技能，提供基于 LangChain/LangGraph 的 Agent 构建指南。涵盖 create_deep_agent 调用、中间件选择（规划、记忆、委托等）、HITL 及配置选项，用于开发复杂多步任务应用。
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Deep Agents 框架核心技能，提供基于 LangChain/LangGraph 的 Agent 构建指南。涵盖 create_deep_agent 调用、中间件选择（规划、记忆、委托等）、HITL 及配置选项，用于开发复杂多步任务应用。
需要创建 Deep Agent 应用
询问 Agent 中间件配置
了解 Harness 架构与 SKILL.md 格式
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提供Deep Agent的内存与持久化方案，涵盖StateBackend、StoreBackend及CompositeBackend的路由配置，支持文件读写操作。
需要临时或跨会话数据持久化
配置Agent的文件系统访问权限
实现混合存储路由策略
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Deep Agents编排技能，涵盖子代理任务委派、TodoList规划及人机协作审批。指导如何配置专用工具子代理、隔离复杂工作流及管理敏感操作的人工审核。
需要委托特定任务给专业子代理
使用TodoList进行任务规划与追踪
执行敏感操作前需人工审批
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指导用户基于官方文档，使用 Provider 原生搜索替代 Tavily，在本地快速搭建并运行最小化 Deep Agent。
想要快速构建或尝试 Deep Agent
需要本地初始化 Deep Agent 项目
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指导用户基于 LangChain 官方文档，在本地使用 TypeScript 快速搭建最小化 Deep Agent。支持模型无关配置，利用提供商内置搜索替代 Tavily，完成环境初始化、代码实现及运行验证。
想要快速尝试或构建本地 Deep Agent
需要基于 LangChain 创建 TypeScript 研究代理
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LangChain生态入门技能，用于在构建Agent前评估并选择合适框架（Deep Agents、LangGraph或LangChain），提供环境配置指引及后续步骤推荐。
开始新的LangChain/LangGraph/Deep Agents项目
需要确定使用哪个AI Agent框架
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用于迭代式构建和运行 Harbor 评估任务。通过映射 Agent 环境与工具，设计测试用例并编写验证器，对 Agent 行为进行审计和评分，支持基准测试及可控环境下的评估。
需要为 Agent 创建评估测试
设计和运行 Harbor 评估任务
分析 Agent 执行轨迹以改进评估
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指导LangChain生态项目初始化，涵盖Python/TS环境配置、核心包依赖管理及LangGraph与Deep Agents选型建议，确保版本兼容性与最佳实践。
新建LangChain项目
查询包版本或安装要求
解决依赖冲突
选择Agent编排框架
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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，强调这是当前推荐的开发模式。
创建LangChain Agent
配置Agent工具与中间件
实现Agent状态持久化
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提供LangChain Agent中间件开发技能，涵盖人类在环审批、自定义拦截钩子及结构化输出。用于构建需人工确认或复杂逻辑控制的生产级Agent工作流。
需要为Agent添加人工审批环节
实现自定义中间件处理日志或重试
配置人类在环(HITL)工作流
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指导用户在本地快速搭建最小化 LangChain Python Agent，遵循官方文档，支持多模型配置，创建独立目录并管理密钥，运行示例后指引后续学习。
用户希望快速构建或尝试 LangChain Agent
需要本地初始化 LangChain 项目
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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、分块、向量化及向量存储选择，并给出Python和TypeScript端到端实现代码。
需要构建RAG系统
集成向量数据库进行语义搜索
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基于 LangChain 官方文档，引导用户在本地 TypeScript 环境中快速搭建最小化 Agent。通过询问模型提供商、配置环境变量及安装依赖，实现模型无关的 Agent 示例运行，适用于快速原型验证或学习入门。
用户希望快速构建或尝试 LangChain Agent
需要基于官方文档初始化 TypeScript 项目
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用于 LangGraph 应用全生命周期管理，涵盖项目脚手架生成、本地开发调试、Docker 镜像构建及平台部署。
使用 langgraph CLI 创建新项目
启动本地开发服务器或构建 Docker 镜像
部署应用到 LangGraph Platform
配置 langgraph.json
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LangGraph开发指南，涵盖StateGraph、节点、边及状态管理等核心概念。用于构建复杂Agent工作流，指导如何设计图结构、管理共享状态及处理错误。
编写LangGraph代码
构建Agent工作流
设计有状态图
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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、Command恢复流程、配置Checkpointer及处理错误，适用于需要人工审批或干预的AI工作流开发。
实现LangGraph人机协作流程
处理中断与恢复逻辑
配置状态检查点
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指导如何在LangGraph中配置状态持久化，涵盖检查点选择、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状态
配置子图检查点作用域
实现对话历史回溯
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指导用户基于 LangGraph 官方文档，在本地快速搭建最小化的 Python Agent。涵盖环境初始化、模型配置及基础代码实现，确保轻量且支持多模型提供商。
用户希望快速尝试或构建 LangGraph Agent
需要在本地环境中从零开始设置 LangGraph 项目
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指导用户基于官方文档快速搭建本地 TypeScript LangGraph Agent，支持自定义模型提供商，强调最小化配置与环境隔离。
用户希望快速构建或尝试 LangGraph Agent
需要初始化本地 TypeScript 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、与用户沟通确定评估维度，并构建和验证LLM裁判或代码型评估器，以提升应用质量监控能力。
需要为LangSmith项目创建在线评估器
分析追踪数据以设计评估标准
迭代优化LLM应用的质量评估逻辑
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用于构建、测试和部署 LangSmith Managed Deep Agents 的技能。涵盖使用 mda CLI 进行代码优先的项目管理、工具与中间件配置、MCP 连接器集成、定时任务设置及沙箱环境操作，支持 Python 和 TypeScript。
使用 mda CLI 部署或测试 Deep Agent
在 LangSmith 中配置托管 Agent 的工具、中间件或 MCP 连接器
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用于并行分发和处理大量独立任务的技能。通过创建表句柄、扇出子代理执行指令并聚合结果，支持自动批处理、失败重试及数据源选择（文件/记录）。
需要批量并行处理独立任务
需要将大文件拆分为多行独立处理
需要自动化聚合多个子代理的结果
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