langgraph-docs

द्वारा langchain-ai

LangGraph से संबंधित अनुरोधों के लिए इस कौशल का उपयोग करें ताकि प्रासंगिक दस्तावेज़ प्राप्त करके सटीक और अद्यतन मार्गदर्शन प्रदान किया जा सके।

npx skills add https://github.com/langchain-ai/deepagentsjs --skill langgraph-docs

langgraph-docs

Overview

This skill explains how to access LangGraph Python documentation to help answer questions and guide implementation.

Instructions

1. Fetch the Documentation Index

Use the fetch_url tool to read the following URL: https://docs.langchain.com/llms.txt

This provides a structured list of all available documentation with descriptions.

2. Select Relevant Documentation

Based on the question, identify 2-4 most relevant documentation URLs from the index. Prioritize:

  • Specific how-to guides for implementation questions
  • Core concept pages for understanding questions
  • Tutorials for end-to-end examples
  • Reference docs for API details

3. Fetch Selected Documentation

Use the fetch_url tool to read the selected documentation URLs.

4. Provide Accurate Guidance

After reading the documentation, complete the users request.

langchain-ai की और Skills

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langchain-ai
LangGraph दस्तावेज़ीकरण तक पहुँचकर स्टेटफुल एजेंट और मल्टी-एजेंट वर्कफ़्लो बनाएँ। स्टेट मशीन, ग्राफ़-आधारित एजेंट डिज़ाइन और ह्यूमन-इन-द-लूप पैटर्न को कवर करने वाले आधिकारिक LangGraph Python दस्तावेज़ प्राप्त करता है। प्रश्न प्रकार के अनुसार प्रासंगिक दस्तावेज़ीकरण को प्राथमिकता देता है: कैसे-करें प्रश्नों के लिए कार्यान्वयन गाइड, सिद्धांत के लिए अवधारणा पृष्ठ, एंड-टू-एंड उदाहरण
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langgraph-human-in-the-loop
langchain-ai
ग्राफ निष्पादन को मानव समीक्षा, अनुमोदन या सत्यापन के लिए रोकें, फिर उनके इनपुट के साथ पुनः शुरू करें। तीन घटकों की आवश्यकता है: एक चेकपॉइंटर (InMemorySaver या PostgresSaver), कॉन्फ़िग में एक थ्रेड आईडी, और JSON-सीरियलाइज़ेबल इंटरप्ट पेलोड। interrupt(value) रुकता है और डेटा सतह पर लाता है; Command(resume=value) पुनः शुरू करता है और उस मान को रुके हुए नोड पर लौटाता है। interrupt() से पहले का सारा कोड पुनः शुरू हो
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web-research
langchain-ai
वेब अनुसंधान से संबंधित अनुरोधों के लिए इस कौशल का उपयोग करें; यह व्यापक वेब अनुसंधान करने के लिए एक संरचित दृष्टिकोण प्रदान करता है
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langchain-oss-primer
langchain-ai
किसी भी LangChain, Deep Agents या LangGraph एजेंट निर्माण प्रोजेक्ट के लिए हमेशा यहाँ से शुरू करें। अन्य कौशल चुनने या कुछ भी लिखने से पहले आवश्यक प्रारंभिक बिंदु।
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skill-creator
langchain-ai
प्रभावी कौशल बनाने के लिए मार्गदर्शिका जो विशेष ज्ञान, कार्यप्रवाह या उपकरण एकीकरण के साथ एजेंट क्षमताओं का विस्तार करते हैं। इस कौशल का उपयोग तब करें जब उपयोगकर्ता…
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social-media
langchain-ai
प्लेटफ़ॉर्म-विशिष्ट सोशल मीडिया पोस्ट तैयार करता है, जिसमें शोध-समर्थित सामग्री और जनरेटेड सहायक चित्र शामिल होते हैं। लिंक्डइन पोस्ट (1,300 अक्षर, पेशेवर लहजे के साथ) और ट्विटर/एक्स थ्रेड (प्रति ट्वीट 280 अक्षर, 1/🧵 प्रारूप के साथ) का समर्थन करता है। लिखने से पहले एक उप-एजेंट को शोध सौंपने की आवश्यकता होती है, फिर सटीकता और प्रासंगिकता सुनिश्चित करने के लिए निष्कर्ष पढ़ता है। generate_social_image टूल का
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deep-agents-memory
langchain-ai
डीप एजेंट्स के लिए प्लग करने योग्य मेमोरी और फ़ाइल बैकएंड, जिसमें एफेमरल, पर्सिस्टेंट और हाइब्रिड रूटिंग विकल्प हैं। चार बैकएंड प्रकार: स्टेटबैकएंड (थ्रेड-स्कोप्ड, एफेमरल), स्टोरबैकएंड (क्रॉस-सेशन पर्सिस्टेंट), फ़ाइलसिस्टमबैकएंड (स्थानीय डेव के लिए वास्तविक डिस्क एक्सेस), और कम्पोजिटबैकएंड (विभिन्न पथों को विभिन्न बैकएंड पर रूट करता है)। फ़
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deep-agents-orchestration
langchain-ai
उप-एजेंटों का समन्वय करें, बहु-चरणीय कार्यों की योजना बनाएं, और संवेदनशील संचालन के लिए मानव अनुमोदन आवश्यक है। कार्य उपकरण के माध्यम से विशिष्ट उप-एजेंटों को कार्य सौंपें; कस्टम उप-एजेंट पृथक उपकरण सेट और सिस्टम प्रॉम्प्ट का समर्थन करते हैं, जबकि डिफ़ॉल्ट "सामान्य-उद्देश्य" उप-एजेंट मुख्य एजेंट कॉन्फ़िगरेशन प्राप्त करता है। write_todos के साथ जटिल वर्कफ़्लो की योजना ब
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