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LangGraph 문서에 접근하여 상태 기반 에이전트 및 멀티 에이전트 워크플로우를 구축합니다. 공식 LangGraph Python 문서를 가져오며, 상태 머신, 그래프 기반 에이전트 설계, 인간 개입 패턴을 다룹니다. 쿼리 유형에 따라 관련 문서를 우선시합니다: 방법 질문에는 구현 가이드, 이론에는 개념 페이지, 종단 간 예제에는 튜토리얼, 기술 세부 사항에는 API 참조를 제공합니다. 자동으로 가장 관련성 높은 2~4개의 문서 URL을 선택하고 해당 콘텐츠를 검색하여 답변합니다...

그래프 실행을 일시 중지하여 사람의 검토, 승인 또는 검증을 받은 후, 입력을 받아 다시 실행합니다. 세 가지 구성 요소가 필요합니다: 체크포인터(InMemorySaver 또는 PostgresSaver), config의 스레드 ID, JSON 직렬화 가능한 인터럽트 페이로드. interrupt(value)는 데이터를 일시 중지하고 표시하며, Command(resume=value)는 다시 시작하여 일시 중지된 노드에 해당 값을 반환합니다. interrupt() 이전의 모든 코드는 다시 시작 시 재실행되므로, 부작용은 멱등성을 가져야 합니다(insert 대신 upsert 사용). 승인 워크플로우를 지원합니다,...

웹 리서치와 관련된 요청에 이 스킬을 사용하세요. 포괄적인 웹 리서치를 수행하기 위한 체계적인 접근 방식을 제공합니다.

LangChain, Deep Agents 또는 LangGraph 에이전트 구축 프로젝트를 시작할 때는 항상 여기서 시작하세요. 다른 스킬을 선택하거나 코드를 작성하기 전에 반드시 거쳐야 하는 시작점입니다.

에이전트의 기능을 확장하기 위한 효과적인 스킬을 만드는 가이드로, 특화된 지식, 워크플로우 또는 도구 통합을 포함합니다. 사용자가...

플랫폼별 소셜 미디어 게시물을 초안 작성하며, 연구 기반 콘텐츠와 함께 생성된 보조 이미지를 제공합니다. 링크드인 게시물(1,300자, 전문적인 어조)과 트위터/X 스레드(트윗당 280자, 1/🧵 형식)를 지원합니다. 작성 전에 하위 에이전트에 연구를 위임한 후, 결과를 읽어 정확성과 관련성을 확인해야 합니다. generate_social_image 도구를 사용하여 자동으로 눈에 띄는 소셜 이미지를 생성하며, 작은 화면에 최적화된 대담하고 대비가 높은 구성을 사용합니다.

Deep Agents를 위한 플러그형 메모리 및 파일 백엔드로, 임시, 영구 및 하이브리드 라우팅 옵션을 제공합니다. 네 가지 백엔드 유형: StateBackend(스레드 범위, 임시), StoreBackend(세션 간 영구), FilesystemBackend(로컬 개발을 위한 실제 디스크 액세스), CompositeBackend(다른 경로를 다른 백엔드로 라우팅). FilesystemMiddleware는 ls, read_file, write_file, edit_file, glob, grep의 여섯 가지 파일 작업 도구를 제공합니다. CompositeBackend는 최장 접두사 일치를 사용하여 라우팅합니다...

서브 에이전트를 조율하고, 다단계 작업을 계획하며, 민감한 작업에 대해 인간의 승인을 요구합니다. task 도구를 통해 전문화된 서브 에이전트에 작업을 위임합니다. 맞춤형 서브 에이전트는 격리된 도구 세트와 시스템 프롬프트를 지원하며, 기본 "범용" 서브 에이전트는 메인 에이전트 구성을 상속받습니다. write_todos를 사용하여 복잡한 워크플로우를 계획 및 추적하고, 보류 중, 진행 중, 완료 상태로 작업을 구성합니다. 호출 간 지속성을 위해 thread_id가 필요합니다. 구현...