web-research

Utilisez cette compétence pour les demandes liées à la recherche web ; elle fournit une approche structurée pour mener une recherche web

npx skills add https://github.com/langchain-ai/deepagentsjs --skill web-research

Web Research Skill

This skill provides a structured approach to conducting comprehensive web research using the task tool to spawn research subagents. It emphasizes planning, efficient delegation, and systematic synthesis of findings.

When to Use This Skill

Use this skill when you need to:

  • Research complex topics requiring multiple information sources
  • Gather and synthesize current information from the web
  • Conduct comparative analysis across multiple subjects
  • Produce well-sourced research reports with clear citations

Research Process

Step 1: Create and Save Research Plan

Before delegating to subagents, you MUST:

  1. Create a research folder - Organize all research files in a dedicated folder relative to the current working directory:

    mkdir research_[topic_name]
    

    This keeps files organized and prevents clutter in the working directory.

  2. Analyze the research question - Break it down into distinct, non-overlapping subtopics

  3. Write a research plan file - Use the write_file tool to create research_[topic_name]/research_plan.md containing:

    • The main research question
    • 2-5 specific subtopics to investigate
    • Expected information from each subtopic
    • How results will be synthesized

Planning Guidelines:

  • Simple fact-finding: 1-2 subtopics
  • Comparative analysis: 1 subtopic per comparison element (max 3)
  • Complex investigations: 3-5 subtopics

Step 2: Delegate to Research Subagents

For each subtopic in your plan:

  1. Use the task tool to spawn a research subagent with:

    • Clear, specific research question (no acronyms)
    • Instructions to write findings to a file: research_[topic_name]/findings_[subtopic].md
    • Budget: 3-5 web searches maximum
  2. Run up to 3 subagents in parallel for efficient research

Subagent Instructions Template:

Research [SPECIFIC TOPIC]. Use the web_search tool to gather information.
After completing your research, use write_file to save your findings to research_[topic_name]/findings_[subtopic].md.
Include key facts, relevant quotes, and source URLs.
Use 3-5 web searches maximum.

Step 3: Synthesize Findings

After all subagents complete:

  1. Review the findings files that were saved locally:

    • First run list_files research_[topic_name] to see what files were created
    • Then use read_file with the file paths (e.g., research_[topic_name]/findings_*.md)
    • Important: Use read_file for LOCAL files only, not URLs
  2. Synthesize the information - Create a comprehensive response that:

    • Directly answers the original question
    • Integrates insights from all subtopics
    • Cites specific sources with URLs (from the findings files)
    • Identifies any gaps or limitations
  3. Write final report (optional) - Use write_file to create research_[topic_name]/research_report.md if requested

Note: If you need to fetch additional information from URLs, use the fetch_url tool, not read_file.

Available Tools

You have access to:

  • write_file: Save research plans and findings to local files
  • read_file: Read local files (e.g., findings saved by subagents)
  • list_files: See what local files exist in a directory
  • fetch_url: Fetch content from URLs and convert to markdown (use this for web pages, not read_file)
  • task: Spawn research subagents with web_search access

Research Subagent Configuration

Each subagent you spawn will have access to:

  • web_search: Search the web using Tavily (parameters: query, max_results, topic, include_raw_content)
  • write_file: Save their findings to the filesystem

Best Practices

  • Plan before delegating - Always write research_plan.md first
  • Clear subtopics - Ensure each subagent has distinct, non-overlapping scope
  • File-based communication - Have subagents save findings to files, not return them directly
  • Systematic synthesis - Read all findings files before creating final response
  • Stop appropriately - Don't over-research; 3-5 searches per subtopic is usually sufficient

Plus de skills de langchain-ai

langgraph-docs
langchain-ai
We need to translate the given text from English to French. The text describes an agent skill for accessing LangGraph documentation. We must preserve the name "langgraph-docs" but it's not in the text, so we don't include it. We translate the text inside <text>. No extra labels, no markdown, just the translation. The text: "Access LangGraph documentation to build stateful agents and multi-agent workflows. Fetches official LangGraph Python docs covering state machines, graph-based agent design, and human-in-the-loop patterns Prioritizes relevant documentation by query type: implementation guides for how-to questions, concept pages for theory, tutorials for end-to-end examples, and API references for technical details Automatically selects 2–4 most relevant documentation URLs and retrieves their content to answer..." We need to translate accurately, preserving technical terms like "LangGraph", "state machines", "graph-based agent design", "human-in-the-loop", "API references", etc. Also preserve numbers like "2–4". The ellipsis at the end should be kept. Let
official
langgraph-human-in-the-loop
langchain-ai
Mettre en pause l'exécution du graphe pour un examen, une approbation ou une validation humaine, puis reprendre avec leur saisie. Nécessite trois composants : un checkpoint (InMemorySaver ou PostgresSaver), un ID de thread dans la configuration, et des charges utiles d'interruption sérialisables en JSON. interrupt(value) met en pause et affiche les données ; Command(resume=value) reprend et renvoie cette valeur au nœud mis en pause. Tout le code avant interrupt() se réexécute lors de la reprise, donc les effets secondaires doivent être idempotents (utiliser upsert, pas insert). Prend en charge les workflows d'approbation,...
official
langchain-oss-primer
langchain-ai
Commencez TOUJOURS ICI pour tout projet de construction d’agent LangChain, Deep Agents ou LangGraph. Point de départ obligatoire avant de choisir d’autres compétences ou d’écrire quoi que ce soit…
official
skill-creator
langchain-ai
Guide pour créer des compétences efficaces qui étendent les capacités de l'agent avec des connaissances spécialisées, des flux de travail ou des intégrations d'outils. Utilisez cette compétence lorsque l'utilisateur…
official
social-media
langchain-ai
Rédige des publications pour les réseaux sociaux adaptées à chaque plateforme, avec un contenu basé sur des recherches et des images d’accompagnement générées. Prend en charge les posts LinkedIn (1 300 caractères, ton professionnel) et les fils Twitter/X (280 caractères par tweet, format 1/🧵). Nécessite de déléguer la recherche à un sous-agent avant la rédaction, puis de lire les résultats pour garantir l’exactitude et la pertinence. Génère automatiquement des images sociales accrocheuses via l’outil generate_social_image, avec des compositions audacieuses et à fort contraste optimisées pour les petits...
official
deep-agents-memory
langchain-ai
Backends mémoire et fichiers enfichables pour Deep Agents avec options de routage éphémère, persistante et hybride. Quatre types de backends : StateBackend (éphémère, limité à un thread), StoreBackend (persistant entre sessions), FilesystemBackend (accès disque réel pour développement local) et CompositeBackend (routage de différents chemins vers différents backends). FilesystemMiddleware fournit six outils d'opérations sur fichiers : ls, read_file, write_file, edit_file, glob, grep. CompositeBackend utilise la correspondance par préfixe le plus long pour router...
official
deep-agents-orchestration
langchain-ai
Orchestrer des sous-agents, planifier des tâches en plusieurs étapes et exiger l'approbation humaine pour les opérations sensibles. Déléguer le travail à des sous-agents spécialisés via l'outil de tâche ; les sous-agents personnalisés prennent en charge des ensembles d'outils et des invites système isolés, tandis que le sous-agent "généraliste" par défaut hérite de la configuration de l'agent principal. Planifier et suivre des workflows complexes avec write_todos, en organisant les tâches dans les états en attente, en cours et terminés ; nécessite un thread_id pour la persistance entre les invocations. Mettre en œuvre...
official
deep-agents-orchestration
langchain-ai
INVOQUEZ CETTE COMPÉTENCE lors de l'utilisation de sous-agents, de planification de tâches ou d'approbation humaine dans Deep Agents. Couvre SubAgentMiddleware, TodoList pour la planification et les interruptions HITL.
official