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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、长期记忆及人机协同等中间件配置指南，适用于多步骤、大上下文及需持久化记忆的场景。
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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、长期记忆及人机协同等中间件配置指南，适用于多步骤、大上下文及需持久化记忆的场景。
需要构建支持多步骤规划和复杂任务分解的智能体
需要实现子代理委派或长期持久化记忆功能
需要集成文件上下文管理或人机审批工作流
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提供Deep Agents的记忆、持久化及文件系统访问能力，涵盖StateBackend、StoreBackend、FilesystemMiddleware等后端配置与路由示例。
需要临时或持久化存储数据
需要读写文件或目录
配置Agent的后端存储策略
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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、待办事项规划及人工审批拦截，支持创建专用工具子代理。
需要拆分复杂任务给专用代理
需要多步骤任务规划与跟踪
敏感操作前需人工审批
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指导用户基于 LangChain 官方文档，在本地快速搭建支持模型无关的 Deep Agent。通过询问用户选择 AI 提供商，利用其内置网络搜索功能替代 Tavily，实现最小化环境配置与研究代理原型开发。
用户希望快速构建或尝试 Deep Agent
需要在本地搭建 Python 版本的 Deep Agent
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指导用户基于 LangChain 官方文档，使用 TypeScript 在本地快速搭建最小化 Deep Agent。支持多模型提供商内置搜索，替代 Tavily，实现具备研究能力的智能体应用。
用户想要快速构建或尝试 Deep Agent
用户需要在本地初始化 TypeScript 环境并配置模型
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LangChain生态选型指南，指导在Deep Agents、LangGraph和LangChain中根据任务复杂度选择合适框架，涵盖架构层级、决策逻辑及适用场景。
构建Agent项目前
选择LangChain相关框架时
需要确定Agent开发技术栈时
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用于构建和维护AI代理评估引擎的技能。涵盖任务规范编写、环境搭建、验证器设计、合成数据生成及基准测试维护，支持从需求分析到结果校准的全流程自动化评估工程。
需要设计或更新Agent评估任务
构建基准测试或合成数据集
配置Agent运行环境与验证器
进行模型性能校准与评估
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指导LangChain生态项目依赖配置，涵盖Python/TS环境要求、核心包及框架选型（LangGraph/Deep Agents），防止版本冲突。
新项目初始化依赖管理
查询LangChain相关包版本与安装
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指导使用 create_agent()、中间件和工具装饰器构建生产级 LangChain 智能体，涵盖状态持久化与人类介入流程。
需要创建 LangChain 智能体
配置智能体模型或工具
实现智能体状态记忆
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提供 LangChain Agent 中间件开发技能，涵盖人类介入审批、自定义拦截逻辑及结构化输出。支持危险操作暂停与恢复执行，需配置 Checkpointer。
需要为 Agent 添加人类审批流程
需要实现自定义工具调用拦截或日志记录
需要处理 Agent 中断后的命令恢复
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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 Python Agent。通过交互式询问模型提供商，自动创建隔离目录、配置环境变量并安装依赖，运行示例后停止，旨在帮助用户低成本尝试 LangChain 核心功能。
用户希望快速体验或构建 LangChain Agent
需要在本地环境中从零开始设置 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、文本分割、向量嵌入及向量存储选型与实现。
需要构建RAG系统
集成外部知识库到LLM应用
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指导用户在本地使用 TypeScript 快速搭建最小化 LangChain Agent。通过官方文档获取示例代码，交互式选择模型提供商，配置环境变量并运行演示，帮助用户快速体验 LangChain 能力。
用户希望快速尝试或构建 LangChain Agent
用户需要基于 TypeScript 的 LangChain 本地开发脚手架
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LangGraph CLI技能，涵盖项目初始化、本地开发调试、Docker构建、部署及配置管理，支持Python/JS环境。
需要创建或初始化LangGraph项目
运行本地开发服务器或进行热重载调试
构建Docker镜像或部署到LangGraph平台
查看或修改langgraph.json配置文件
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介绍 langchain-typesafe 决策模型，替代 LLM 进行路由和分类。涵盖 Noul、Choice、Score 接口，TypeSafeClassifier 配置及 LangSmith Gateway 集成，实现高效状态判断。
LangGraph Agent 路由决策
审计 LLM 调用以提取路由逻辑
使用 TypeSafe Classifier 进行分类
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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，指导构建复杂有向图工作流。
编写LangGraph代码
设计Agent工作流
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实现 LangGraph 中的人机交互模式，支持通过 interrupt 暂停执行、等待审批或处理错误，并使用 Command 恢复流程。
需要暂停 AI 工作流等待人工确认
实现基于 LangGraph 的审批验证逻辑
处理 Agent 执行中的中断与恢复
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指导LangGraph持久化配置，涵盖检查点、线程ID及存储机制。提供内存、SQLite和PostgreSQL等检查点的选型与代码实现，支持短期对话历史与长期跨线程记忆管理。
需要保存LangGraph状态
配置多轮对话上下文
选择持久化后端
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指导用户快速搭建本地 LangGraph Agent，遵循官方文档，支持多模型提供商，强调环境隔离与安全配置。
用户想要快速构建或尝试 LangGraph Agent
用户需要基于 LangChain/LangGraph 创建本地 AI 应用原型
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指导用户基于 LangGraph 官方文档，使用 TypeScript 快速搭建本地最小化 Agent。通过询问模型选择、配置环境变量及安装依赖，实现计算器示例，强调代码隔离与安全实践，帮助用户快速体验 LangGraph 开发流程。
用户希望快速尝试或构建 LangGraph Agent
需要基于 TypeScript 的 LangGraph 本地环境初始化
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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、访谈用户确定评估标准，并构建 LLM-as-judge 或代码型评估器，实现 AI 应用质量的自动化验证与监控。
需要为 LangSmith 项目创建在线评估器
分析 LLM 应用追踪数据以定义质量指标
配置 LLM 作为裁判的评估逻辑
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Swarm技能用于并行分发和处理大量独立任务。通过创建表、扇出子代理执行指令并聚合结果，支持从文件或记录中批量处理工作单元，具备自动批处理和重试失败行的能力。
需要并行处理多个独立数据项或文件
批量执行相同的子代理指令并汇总结果
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指导用户在 LangSmith 上构建、测试和部署托管深度代理。通过访谈需求、检查平台限制，引导用户完成从脚手架搭建到本地调试及 GitHub 部署的全流程，涵盖工具、记忆、中间件等配置。
用户希望构建或部署 Deep Agent
用户询问如何开始使用 MDA
用户需要配置代理的工具、记忆或评估
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