langgraph-docs

द्वारा 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

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

langgraph-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.

langchain-ai की और Skills

deepagents-thread-inspector
langchain-ai
स्थानीय Deep Agents Code SQLite सत्र भंडार में वार्तालापों का निरीक्षण और व्याख्या करें। LangSmith ट्रेस टूलिंग अनुपलब्ध होने पर फ़ॉलबैक के रूप में उपयोग करें, इसके लिए…
deepagents-python-quickstart
langchain-ai
आधिकारिक क्विकस्टार्ट का पालन करके पायथन में एक न्यूनतम स्थानीय डीप एजेंट तैयार करें, टैविली के बजाय प्रदाता-मूल वेब खोज का उपयोग करें। उपयोग करें जब उपयोगकर्ता चाहता है…
deepagents-typescript-quickstart
langchain-ai
आधिकारिक क्विकस्टार्ट का पालन करके TypeScript में एक न्यूनतम स्थानीय Deep Agent तैयार करें, Tavily के बजाय प्रोवाइडर-नेटिव वेब खोज का उपयोग करें। उपयोग करें जब उपयोगकर्ता…
eval-engineering
langchain-ai
किसी एजेंट रिपॉजिटरी और वैकल्पिक उपयोगकर्ता-प्रदत्त ट्रेस का पुनरावृत्त रूप से निरीक्षण करें, उपयोगकर्ता का साक्षात्कार लें, और एक-एक करके Harbor मूल्यांकन बनाएं, चलाएं, और ऑडिट करें। इसके लिए उपयोग करें…
LangChain RAG Pipeline
langchain-ai
इस कौशल का उपयोग किसी भी पुनर्प्राप्ति-संवर्धित पीढ़ी (RAG) प्रणाली के निर्माण में करें। इसमें दस्तावेज़ लोडर, RecursiveCharacterTextSplitter, एम्बेडिंग (OpenAI),… शामिल हैं।
LangChain Structured Output & HITL
langchain-ai
langchain-structured-output-&-hitl — AI एजेंटों के लिए एक इंस्टॉल करने योग्य कौशल, जो langchain-ai/langchain-skills द्वारा प्रकाशित है।
LangSmith Datasets
langchain-ai
इस कौशल का उपयोग करें जब ट्रेस से मूल्यांकन डेटासेट बनाना हो या LangSmith पर डेटासेट अपलोड करना हो या डेटासेट क्वेरी करना हो। इसमें डेटासेट प्रकार शामिल हैं (final_response,…
langsmith-evaluator
langchain-ai
लैंगस्मिथ के लिए मूल्यांकन पाइपलाइन बनाते समय इस कौशल का आह्वान करें। इसमें तीन मुख्य घटक शामिल हैं: (1) मूल्यांकनकर्ता बनाना - LLM-एक-न्यायाधीश, कस्टम कोड; (2)…