Langsmith Traces

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

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,...

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

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…

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…

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...

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...

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...