langgraph-docs

작성자: langchain-ai

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...

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-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)…