framework-selection

por langchain-ai

Guia de seleção de framework para a arquitetura em camadas LangChain, LangGraph e Deep Agents. Frameworks em camadas onde LangChain fornece primitivas fundamentais, LangGraph adiciona orquestração e fluxo de controle, e Deep Agents adiciona planejamento, memória, gerenciamento de arquivos e delegação de habilidades. Tabela de decisão orienta a escolha do framework com base na complexidade da tarefa: LangChain para agentes de propósito único, LangGraph para fluxo de controle personalizado e loops, Deep Agents para planejamento em múltiplas etapas e sessões persistentes. Deep...

npx skills add https://github.com/langchain-ai/langchain-skills --skill framework-selection

Baixar ZIP GitHub

Mais skills de langchain-ai

Acesse a documentação do LangGraph para construir agentes com estado e fluxos de trabalho multiagente. Busca a documentação oficial do LangGraph em Python, abordando máquinas de estado, design de agentes baseado em grafos e padrões com intervenção humana. Prioriza a documentação relevante por tipo de consulta: guias de implementação para perguntas de "como fazer", páginas conceituais para teoria, tutoriais para exemplos completos e referências de API para detalhes técnicos. Seleciona automaticamente de 2 a 4 URLs de documentação mais relevantes e recupera seu conteúdo para responder...

langgraph-human-in-the-loop

Pausar a execução do grafo para revisão, aprovação ou validação humana e, em seguida, retomar com a contribuição do usuário. Requer três componentes: um checkpointer (InMemorySaver ou PostgresSaver), um ID de thread na configuração e payloads de interrupção serializáveis em JSON. interrupt(value) pausa e exibe dados; Command(resume=value) retoma e retorna esse valor ao nó pausado. Todo código antes de interrupt() é reexecutado na retomada, portanto, os efeitos colaterais devem ser idempotentes (use upsert, não insert). Suporta fluxos de aprovação,...

Use esta habilidade para solicitações relacionadas a pesquisa na web; ela fornece uma abordagem estruturada para realizar pesquisas web abrangentes.

langchain-oss-primer

SEMPRE COMEÇE AQUI para qualquer projeto de construção de agentes LangChain, Deep Agents ou LangGraph. Ponto de partida obrigatório antes de escolher outras habilidades ou escrever qualquer…

Guia para criar skills eficazes que estendem as capacidades do agente com conhecimento especializado, fluxos de trabalho ou integrações de ferramentas. Use esta skill quando o usuário…

Cria posts para redes sociais específicas da plataforma, com conteúdo baseado em pesquisa e imagens de acompanhamento geradas. Suporta posts no LinkedIn (1.300 caracteres com tom profissional) e threads no Twitter/X (280 caracteres por tweet no formato 1/🧵). Exige delegar a pesquisa a um subagente antes de escrever e, em seguida, ler os resultados para garantir precisão e relevância. Gera imagens sociais atraentes automaticamente usando a ferramenta generate_social_image, com composições ousadas e de alto contraste otimizadas para telas pequenas...

deep-agents-memory

Backends de memória e arquivos plugáveis para Deep Agents com opções de roteamento efêmero, persistente e híbrido. Quatro tipos de backend: StateBackend (efêmero, com escopo de thread), StoreBackend (persistente entre sessões), FilesystemBackend (acesso real a disco para desenvolvimento local) e CompositeBackend (roteia diferentes caminhos para diferentes backends). FilesystemMiddleware fornece seis ferramentas de operação de arquivos: ls, read_file, write_file, edit_file, glob, grep. CompositeBackend usa correspondência de prefixo mais longo para rotear...

deep-agents-orchestration

Orquestrar subagentes, planejar tarefas de múltiplas etapas e exigir aprovação humana para operações sensíveis. Delegar trabalho a subagentes especializados por meio da ferramenta de tarefas; subagentes personalizados suportam conjuntos de ferramentas isolados e prompts de sistema, enquanto o subagente "de propósito geral" padrão herda a configuração do agente principal. Planejar e acompanhar fluxos de trabalho complexos com write_todos, organizando tarefas entre estados pendente, em andamento e concluído; requer um thread_id para persistência entre invocações. Implementar...