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GitHubDeep Agents核心技能，提供基于LangChain/LangGraph的代理框架。涵盖创建代理、中间件配置（规划、记忆、子代理等）及HITL工作流，适用于复杂多步任务与持久化场景。
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Deep Agents核心技能，提供基于LangChain/LangGraph的代理框架。涵盖创建代理、中间件配置（规划、记忆、子代理等）及HITL工作流，适用于复杂多步任务与持久化场景。
构建需要多步规划的复杂Agent应用
需要持久化记忆或文件上下文管理
配置人类审核(HITL)或子代理委托机制
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为 Deep Agent 提供内存持久化与文件系统访问能力，涵盖短期 StateBackend、长期 StoreBackend 及混合 CompositeBackend，支持跨会话状态管理与文件读写操作。
需要持久化存储 Agent 状态或记忆
需要读取、写入或编辑本地文件
配置跨线程或跨会话的数据共享
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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流程。
需要子代理处理特定任务
使用 TodoList 进行任务规划
涉及敏感操作需人工审批
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指导用户基于 LangChain 官方文档，在本地快速搭建一个最小化的 Deep Agent。通过询问模型提供商，使用其原生 Web 搜索功能替代 Tavily，实现模型无关的研究代理原型开发。
用户希望快速尝试或构建本地 Deep Agent
需要基于 LangChain 文档初始化 Python 环境下的 Agent 项目
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指导用户基于 LangChain 官方文档，在本地使用 TypeScript 快速搭建最小化的 Deep Agent。支持多模型提供商，强调使用提供商内置搜索替代 Tavily，确保环境隔离与配置简洁。
用户希望快速构建或尝试 Deep Agent
需要初始化 TypeScript 本地 AI Agent 项目
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LangChain生态入门指南，用于Agent构建项目初期选型。提供Deep Agents、LangGraph和LangChain的层级对比与决策表，指导根据需求选择合适框架及环境配置。
开始新的LangChain或LangGraph Agent项目
需要决定使用LangChain、LangGraph还是Deep Agents
Agent框架选型咨询
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用于构建和维护AI代理评估引擎的技能，涵盖基准测试设计、任务规范编写、合成数据生成、环境搭建及验证器审计，支持持续校准与基准维护。
需要设计或优化AI代理评估基准
生成用于测试的Task规范和合成数据
搭建隔离的Agent运行环境与验证器
对模型运行结果进行校准和审计
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指导LangChain生态系统的依赖管理，涵盖Python和TypeScript的环境要求、核心包版本约束及框架选型建议。
新项目初始化配置
查询LangChain相关包的安装与版本
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指导使用 create_agent()、中间件和工具构建生产级 LangChain 智能体，涵盖配置、状态持久化及人机协作流程。
需要创建 LangChain Agent
配置 Agent 中间件或状态管理
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提供 LangChain 生产级中间件模式，包括人类审批（HITL）、自定义拦截器及结构化输出。支持危险操作暂停、错误处理与命令恢复，需配置 Checkpointer。
需要人工审批工具调用
实现 Agent 中间件拦截逻辑
构建带状态的人类介入工作流
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指导用户基于官方文档在本地快速搭建最小化 LangChain Agent，支持模型无关配置与隔离环境。
用户希望快速体验或构建 LangChain Agent
需要本地初始化 LangChain 开发环境
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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、向量嵌入及多种向量存储选型与集成。
需要构建检索增强生成系统
实现知识库问答功能
集成外部数据源到LLM应用
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指导用户快速在本地搭建最小化 LangChain TypeScript Agent，遵循官方文档并支持自定义模型提供商。
用户希望快速尝试或构建 LangChain Agent
需要初始化本地 TypeScript 环境运行示例
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LangGraph CLI 技能，覆盖 LangGraph 应用全生命周期管理。支持项目初始化、本地开发调试、Docker 镜像构建及平台部署，包含 langgraph.json 配置说明。
需要创建新的 LangGraph 项目模板
需要在本地运行或调试 LangGraph 应用
需要构建 Docker 镜像并部署到 LangGraph Platform
需要配置或理解 langgraph.json 文件
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LangGraph核心技能指南，涵盖StateGraph、节点、边及状态管理。用于构建复杂智能体工作流，提供设计方法论、使用场景对比及Python/TypeScript代码示例，指导开发者实现精细化的Agent编排与状态控制。
编写LangGraph相关代码
构建基于图结构的智能体工作流
需要细粒度控制Agent执行流程
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实现 LangGraph 中的人机交互模式，支持通过 interrupt 暂停执行等待审批或输入，并使用 Command 恢复流程。涵盖状态检查、线程管理及错误处理策略。
需要人工审批工作流
在 AI 执行中插入用户确认步骤
处理需人类介入的错误场景
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指导 LangGraph 状态持久化配置，涵盖 Checkpointer 选型、Thread ID 管理及 Store 跨线程记忆功能。
需要保存或加载图状态
配置多轮对话上下文
设置长期用户记忆
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指导用户基于官方文档快速搭建本地 LangGraph Python Agent。涵盖环境配置、模型选择及代码实现，确保最小化依赖并遵循最佳实践。
用户希望快速尝试或构建 LangGraph Agent
需要从零开始初始化 LangGraph 项目
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引导用户在本地快速搭建基于 TypeScript 的 LangGraph Agent，遵循官方文档，支持自定义模型提供商，隔离工作目录并管理密钥。
用户希望快速尝试或构建 LangGraph Agent
用户需要初始化 TypeScript 版的 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、访谈用户并确定评估方向，最终生成 LLM-as-judge 或代码类型的评估逻辑，以验证应用质量。
需要创建 LangSmith 在线评估器
分析 LLM 应用追踪数据以定义评估标准
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用于并行批量处理独立任务。通过创建数据表，将工作分发至子代理执行，并自动聚合结果、重试失败项，适用于文件解析、数据分类等高并发场景。
需要并行处理大量独立数据项
对文件或记录进行批量分析和分类
自动化多步骤数据处理流水线
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指导用户通过 mda CLI 在 LangSmith 构建、测试和部署托管深度代理。包含需求访谈、能力映射、项目脚手架生成及本地开发部署全流程，涵盖工具、记忆、中间件等配置。
需要构建 Deep Agent
使用 mda CLI 进行部署
LangSmith 托管环境搭建
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