framework-selection
von langchain-ai
Framework-Auswahlleitfaden für die geschichtete Architektur von LangChain, LangGraph und Deep Agents. Geschichtete Frameworks, bei denen LangChain grundlegende Primitive bereitstellt, LangGraph Orchestrierung und Kontrollfluss hinzufügt und Deep Agents Planung, Speicher, Dateiverwaltung und Aufgabenverteilung ergänzt. Eine Entscheidungstabelle leitet die Framework-Wahl basierend auf der Aufgabenkomplexität: LangChain für einzweckorientierte Agenten, LangGraph für benutzerdefinierten Kontrollfluss und Schleifen, Deep Agents für mehrstufige Planung und persistente Sitzungen. Deep...
npx skills add https://github.com/langchain-ai/langchain-skills --skill framework-selectionMehr Skills von langchain-ai
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deepagents-typescript-quickstart
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Erstelle ein minimales lokales Deep Agent in TypeScript, indem du dem offiziellen Quickstart folgst, und verwende die anbieternative Websuche anstelle von Tavily. Verwende, wenn der Benutzer…
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Ein Agent-Repository und optionale vom Benutzer bereitgestellte Traces iterativ inspizieren, den Benutzer interviewen und Harbor-Evals einzeln erstellen, ausführen und prüfen. Verwenden für…
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RUFEN SIE DIESE FÄHIGKEIT auf, wenn Sie ein Retrieval-Augmented Generation (RAG)-System erstellen. Umfasst Dokumentenlader, RecursiveCharacterTextSplitter, Einbettungen (OpenAI),…
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langchain-ai
langchain-structured-output-&-hitl — eine installierbare Fähigkeit für KI-Agenten, veröffentlicht von langchain-ai/langchain-skills.
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RUFEN SIE DIESE FÄHIGKEIT auf, wenn Sie Evaluierungsdatensätze aus Traces erstellen oder Datensätze zu LangSmith hochladen oder Datensätze abfragen. Deckt Datensatztypen ab (final_response, …)
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langchain-ai
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