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