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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。涵盖中间件配置、任务规划、记忆管理及人类介入等功能，支持多步骤复杂任务与子代理委派，适用于需要持久化上下文和灵活扩展的高级AI应用开发。
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Deep Agents框架核心技能，提供基于LangChain/LangGraph的Agent构建指南。涵盖中间件配置、任务规划、记忆管理及人类介入等功能，支持多步骤复杂任务与子代理委派，适用于需要持久化上下文和灵活扩展的高级AI应用开发。
构建基于LangChain的复杂AI Agent应用
需要任务规划、长期记忆或子代理委派功能
配置Agent中间件如TodoList或HumanInTheLoop
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提供Deep Agent的记忆与持久化方案，涵盖StateBackend、StoreBackend及CompositeBackend，支持文件读写与跨会话数据管理。
需要Agent记忆功能
涉及文件持久化存储
配置多后端路由策略
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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。用于构建复杂多智能体系统，实现工作流自动化与敏感操作控制。
需要拆分复杂任务给专用代理执行
需要进行多步骤任务规划与追踪
需要在敏感操作前请求人工审批
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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。支持多模型提供商，强制使用提供商内置搜索替代 Tavily，确保环境隔离与极简配置。
用户想要快速构建或尝试 Deep Agent
需要本地搭建 Python 智能体原型
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指导用户在本地使用 TypeScript 快速搭建基于 LangChain 的 Deep Agent。通过读取官方文档，引导用户选择模型提供商并配置原生 Web 搜索工具，替代 Tavily，实现最小化、模型无关的研究型 Agent 原型开发。
用户希望快速构建或尝试 Deep Agent
需要基于 LangChain 搭建本地 AI Agent 环境
要求使用非 Tavily 的原生搜索功能
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LangChain生态入门技能，提供框架选型决策表（Deep Agents/LangGraph/LangChain），指导开发者根据需求选择合适工具层及后续加载对应Skill。
开始构建Agent项目
需要选择LangChain或LangGraph等框架
不确定使用哪个Agent工具层
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用于构建和维护AI代理评估引擎的Skill，涵盖任务规范编写、环境搭建、验证器设计及基准测试维护。
设计或优化Agent评估基准
生成合成数据或验证器
维护持续评估流程
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指导在LangChain生态项目中配置依赖包、版本约束及环境要求，涵盖核心库、编排框架选择及模型提供商集成。
新项目初始化时的依赖安装
查询LangChain及相关库的版本兼容性
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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 中间件模式，支持人类在环审批、自定义拦截逻辑及结构化输出。涵盖危险操作暂停、错误处理与命令恢复等生产级工作流配置。
需要人类审批 Agent 操作
实现自定义 Agent 中间件
配置结构化输出
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指导用户在本地快速搭建最小化 LangChain Agent。通过读取官方文档，引导用户选择模型提供商，创建隔离目录并配置环境变量，安装依赖后运行示例代码，旨在帮助用户零门槛体验 LangChain 功能。
用户想要快速尝试或构建一个本地的 LangChain Agent
用户询问如何开始使用 LangChain Python SDK
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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择。包含Python和TypeScript端到端代码示例，适用于开发基于LangChain的LLM应用。
需要实现RAG系统
集成向量数据库
处理文档索引与检索
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指导用户基于官方文档快速搭建本地 TypeScript LangChain Agent，支持多模型配置、隔离目录及密钥管理，用于快速构建或试用 AI 代理。
用户希望快速搭建 LangChain 环境
用户需要创建本地 AI Agent 原型
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管理 LangGraph 应用全生命周期，涵盖项目脚手架创建、本地开发调试、Docker 镜像构建及部署至 LangSmith 平台，支持配置文件管理与多语言环境。
创建新的 LangGraph 项目
本地运行或调试 LangGraph 服务
构建 Docker 镜像
部署应用到 LangGraph Platform
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LangGraph开发指南，涵盖StateGraph、节点、边及状态管理。用于构建复杂Agent工作流，提供设计方法论与使用场景对比。
编写LangGraph代码
构建Agent工作流
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指导在LangGraph中实现人机协作模式，包括中断执行、获取用户审批及错误处理。涵盖interrupt()暂停、Command恢复、Checkpointer状态持久化及线程管理，支持Python和TypeScript示例。
需要暂停Agent执行等待人工确认
实现基于审批的工作流
LangGraph图执行出错需人工介入
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指导LangGraph状态持久化，涵盖Checkpointer选型、Thread ID管理及Store配置，支持时间旅行与子图持久化。
需要持久化LangGraph状态
配置会话历史或跨线程记忆
选择生产级Checkpointer
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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，强调最小化配置与安全实践。
用户想快速构建或尝试 LangGraph agent
需要基于官方文档初始化 LangGraph 项目
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指导用户在本地使用 TypeScript 快速搭建 LangGraph Agent。通过获取官方文档，引导用户选择模型、配置环境变量并安装依赖，实现基于 Graph API 的计算器示例，帮助快速体验 LangGraph 开发流程。
用户希望快速构建或尝试 LangGraph agent
用户需要在本地环境初始化 LangGraph 项目
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用于在 LangSmith 中迭代构建在线评估器。通过检查追踪数据、与用户沟通确定评估维度，并编写 LLM 或代码类型的评估逻辑，以验证应用质量。
需要为 LangSmith 项目创建在线评估器
分析追踪数据以确定评估指标
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Swarm技能用于并行处理大量独立任务。通过创建表并分发工作给子代理，自动聚合结果、重试失败项，支持从文件或记录源批量执行单元工作。
需要并行处理多个独立文件
批量执行相同的指令模板
对大量数据行进行自动化分类或处理
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指导用户在LangSmith构建托管深度智能体，涵盖需求访谈、能力映射、CLI脚手架生成及部署全流程。
用户希望使用LangSmith托管构建Python或TypeScript编写的深度智能体
用户请求帮助创建或配置Managed Deep Agents
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