langchain-typescript-quickstart

작성자: langchain-ai

공식 퀵스타트를 따라 TypeScript로 최소한의 로컬 LangChain 에이전트를 구성합니다. 사용자가 LangChain 에이전트를 빠르게 구축하거나 사용해 보려 할 때 사용하세요…

npx skills add https://github.com/langchain-ai/langchain-skills --skill langchain-typescript-quickstart

LangChain TypeScript quickstart

Follow the live docs — do not invent an alternate API from memory:

https://docs.langchain.com/oss/javascript/langchain/quickstart

Fetch that page (Docs MCP or HTTP) and implement what it shows (weather agent + createAgent). Requires Node 22+.

Local setup constraints

Apply these on top of the quickstart (they keep setup minimal and model-agnostic):

  1. Ask which provider/model to use. Showcase that LangChain is model-agnostic. Suggested prompt:

    Which model should this agent use? Pass a provider:model string — e.g. openai:gpt-5.5, anthropic:claude-sonnet-5, google-genai:gemini-2.5-flash-lite. Default if you're unsure: anthropic:claude-sonnet-5.

    Swap the quickstart's model string for their choice (or the default).

  2. Create a new directory (e.g. langchain-agent/) and do all work there — do not pollute the open project.

  3. Only secret: the provider API key in .env (gitignored). No LangSmith / Tavily unless they ask. Prefer they edit .env themselves — don't paste keys into chat.

  4. Install the provider package needed for their model if the quickstart's base install isn't enough.

  5. Run the example, show output, then stop. Point to langchain-fundamentals for next steps.

langchain-ai의 다른 스킬

deepagents-thread-inspector
langchain-ai
로컬 Deep Agents Code SQLite 세션 저장소의 대화를 검사하고 설명합니다. LangSmith 추적 도구를 사용할 수 없을 때 대체 수단으로 사용하며, …
deepagents-python-quickstart
langchain-ai
공식 퀵스타트를 따라 Python으로 최소한의 로컬 Deep Agent를 구축하고, Tavily 대신 공급자 기본 웹 검색을 사용합니다. 사용자가 다음을 원할 때 사용합니다…
deepagents-typescript-quickstart
langchain-ai
공식 퀵스타트를 따라 TypeScript로 최소한의 로컬 Deep Agent를 스캐폴드하고, Tavily 대신 제공자 네이티브 웹 검색을 사용합니다. 사용자가…
eval-engineering
langchain-ai
에이전트 저장소와 사용자가 제공한 선택적 트레이스를 반복적으로 검사하고, 사용자와 인터뷰하며, Harbor 평가를 한 번에 하나씩 생성, 실행, 감사합니다. 용도:…
LangChain RAG Pipeline
langchain-ai
이 스킬을 호출하여 검색 증강 생성(RAG) 시스템을 구축하세요. 문서 로더, RecursiveCharacterTextSplitter, 임베딩(OpenAI) 등을 다룹니다.
LangChain Structured Output & HITL
langchain-ai
langchain-structured-output-&-hitl — AI 에이전트를 위한 설치 가능한 스킬로, langchain-ai/langchain-skills에서 게시되었습니다.
LangSmith Datasets
langchain-ai
이 스킬은 평가 데이터셋을 트레이스에서 생성하거나 LangSmith에 데이터셋을 업로드하거나 데이터셋을 쿼리할 때 호출하세요. 데이터셋 유형(final_response, …)을 다룹니다.
langsmith-evaluator
langchain-ai
LangSmith 평가 파이프라인을 구축할 때 이 스킬을 호출하세요. 세 가지 핵심 구성 요소를 다룹니다: (1) 평가자 생성 - LLM-as-Judge, 사용자 정의 코드; (2)…