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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。涵盖创建代理、中间件配置（规划、记忆、委托等）及 Harness 架构，适用于多步骤任务和持久化场景。
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集合内 Skills (22)
Deep Agents 核心技能，用于构建基于 LangChain/LangGraph 的复杂智能体应用。涵盖创建代理、中间件配置（规划、记忆、委托等）及 Harness 架构，适用于多步骤任务和持久化场景。
需要构建具备任务规划、子代理委托或长期记忆的复杂 AI 应用
使用 Deep Agents 框架初始化 Agent 实例
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指导 Deep Agent 配置记忆与持久化存储，涵盖 StateBackend、StoreBackend 及 CompositeBackend 的路由策略，支持文件读写操作。
需要实现短期或长期记忆持久化
配置跨会话的文件存储路由
使用文件系统中间件进行读写操作
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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。用于复杂任务分解、专用工具隔离及敏感操作人工确认。
使用子代理进行任务委派
需要任务规划和追踪
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，在本地快速搭建最小化 Deep Agent。支持多模型提供商，使用原生 Web 搜索替代 Tavily，实现研究代理功能。
想要快速尝试或构建本地 Deep Agent
需要遵循官方指南设置 Python 环境
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指导用户基于官方文档，使用 TypeScript 快速搭建本地 Deep Agent。支持多模型提供商及内置网络搜索，无需 Tavily，适用于快速构建或试用场景。
快速搭建本地 AI Agent
TypeScript 项目初始化
LangChain Deep Agents 入门
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LangChain生态入门技能，指导Agent项目初期框架选型（Deep Agents/LangGraph/LangChain）及环境配置。通过决策表匹配需求选择合适层级，并指引加载对应后续技能，确保使用最新最佳实践构建Agent应用。
开始新的LangChain或LangGraph Agent项目
需要确定Agent开发的技术栈和框架
询问LangChain、LangGraph与Deep Agents的区别
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用于定义、构建、运行和审计 Harbor 评估任务。通过迭代检查代理仓库和用户提供的轨迹，创建并验证基准测试用例及验证器设计。
需要为 AI 代理设计或运行评估测试
构建 Harbor 基准测试用例或验证器
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提供LangChain生态系统的依赖配置指南，涵盖Python/TS环境要求、核心包版本及框架选型建议。
设置新项目依赖
查询LangChain相关包版本
解决依赖冲突
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指导使用LangChain的create_agent构建生产级Agent，涵盖工具定义、中间件处理及状态持久化。
创建LangChain Agent
配置Agent工具与中间件
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提供LangChain Agent的中间件模式，支持人类审批（HITL）、自定义拦截逻辑及结构化输出。用于在危险操作前暂停并等待人工确认，或实现错误处理与重试等高级控制流。
需要人类介入审批Agent的工具调用
需要为Agent添加自定义中间件逻辑如日志、重试
需要实现基于命令恢复的执行流程
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指导用户快速搭建本地最小化 LangChain Agent，通过读取官方文档并遵循模型无关的约束（如使用.env管理密钥、隔离目录）实现示例应用。
用户希望快速尝试或构建 LangChain Agent
需要基于官方文档生成 Python 代码骨架
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提供构建RAG系统的端到端指南，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代码示例。
需要构建检索增强生成系统
实现基于知识库的LLM问答功能
集成向量数据库进行语义搜索
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指导用户在本地使用 TypeScript 快速搭建基于 LangChain 的最小化 Agent。通过获取官方文档，协助用户选择模型、配置环境变量并运行示例，实现模型无关的 Agent 快速原型开发。
用户希望快速尝试或构建 LangChain Agent
需要初始化 TypeScript 环境下的 AI Agent 项目
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LangGraph CLI技能，覆盖项目脚手架、本地开发、Docker构建、部署及配置管理。支持Python/JS安装，提供new/dev/build/up/deploy等命令，用于全生命周期应用管理。
需要创建新的LangGraph项目模板
在本地运行或调试LangGraph应用
构建或部署LangGraph应用到平台
配置或理解langgraph.json文件
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LangGraph核心技能指南，涵盖StateGraph构建、状态管理、节点与边定义及编译执行。指导开发复杂智能体工作流，处理分支循环与人机协作。
编写LangGraph代码
设计Agent工作流图结构
配置状态Reducer策略
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用于在LangGraph中实现人机协作模式，支持通过interrupt暂停执行、等待人工审批或处理错误，并利用Command恢复流程。涵盖状态检查点配置及4级错误处理策略。
需要暂停AI执行以获取人类确认
实现审批或验证工作流
处理复杂错误并等待人工介入
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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跨线程存储，支持从开发测试到生产环境的部署。
需要持久化LangGraph图状态
配置会话历史或记忆功能
选择适合的Checkpointer实现
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指导用户基于官方文档快速搭建本地 LangGraph Python Agent。涵盖模型选择、环境隔离、密钥管理及示例运行，旨在帮助用户最小化配置并验证 Agent 功能。
用户希望快速尝试或构建 LangGraph Agent
需要初始化本地 LangGraph 开发环境
npx skills add langchain-ai/langchain-skills --skill langgraph-python-quickstart -g -y
指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，强调最小化依赖与安全配置。
用户希望快速尝试或构建 LangGraph Agent
需要基于 LangChain/LangGraph 初始化本地开发环境
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用于在 LangSmith 中迭代创建在线评估器。通过检查 Trace、访谈用户确定需求，设计并构建 LLM-as-judge 或代码评估器，确保评估逻辑与业务质量目标对齐。
需要为 LangSmith 项目创建在线评估器
分析 Trace 结构以定义评估指标
设计基于 LLM 或代码的评估逻辑
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用于并行处理大量独立任务。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，适用于批量文件处理或数据记录分析等场景。
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以生成结果
对大规模数据进行去重、分类或汇总
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用于在 LangSmith 中构建、测试和部署 Managed Deep Agents。通过 CLI 引导用户定义需求，检查平台限制，并生成代码进行本地开发与发布。
使用 mda CLI 构建或部署 Agent
询问如何创建 Managed Deep Agent
需要配置 Agent 的工具、记忆或中间件
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