langgraph-docs
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
npx skills add https://github.com/langchain-ai/deepagents --skill langgraph-docslanggraph-docs
Workflow
1. Fetch the Documentation Index
Use fetch_url to read: https://docs.langchain.com/llms.txt
This returns a structured list of all available documentation with descriptions.
2. Select Relevant Documentation
Identify 2-4 most relevant URLs from the index. Prioritize:
- Implementation questions — specific how-to guides
- Conceptual questions — core concept pages
- End-to-end examples — tutorials
- API details — reference docs
3. Fetch and Apply
Use fetch_url on the selected URLs, then complete the user's request using the documentation content.
If fetch_url fails or returns empty content, retry once. If it fails again, inform the user and suggest checking https://langchain-ai.github.io/langgraph/ directly.