langgraph-typescript-quickstart

Crie um agente LangGraph local mínimo em TypeScript seguindo o quickstart oficial. Use quando o usuário quiser construir ou testar rapidamente um agente LangGraph…

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

LangGraph TypeScript quickstart

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

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

Fetch that page (Docs MCP or HTTP) and implement what it shows (calculator / math agent with the Graph API). Prefer the Graph API path over the Functional API unless the user asks otherwise. Skip graph visualization.

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 LangGraph works with any LangChain chat model. 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.

    The docs often hardcode Anthropic — replace with initChatModel("<MODEL>") (or equivalent) using their choice. If using Claude Sonnet 5+, omit temperature / top_p / top_k (unsupported).

  2. Create a new directory (e.g. langgraph-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 packages from the quickstart plus the provider package for their model.

  5. Run the example (e.g. “Add 3 and 4.”), show output, then stop. Point to langgraph-fundamentals for next steps. For a higher-level agent API, use LangChain createAgent instead.

Mais skills de langchain-ai

deepagents-thread-inspector
langchain-ai
Inspecione e explique conversas no armazenamento de sessões SQLite local do Deep Agents Code. Use como fallback quando a ferramenta de rastreamento LangSmith não estiver disponível, para…
deepagents-python-quickstart
langchain-ai
Estruture um Deep Agent local mínimo em Python seguindo o quickstart oficial, usando busca web nativa do provedor em vez de Tavily. Use quando o usuário quiser…
deepagents-typescript-quickstart
langchain-ai
Estruture um Deep Agent local mínimo em TypeScript seguindo o quickstart oficial, usando busca web nativa do provedor em vez de Tavily. Use quando o usuário…
eval-engineering
langchain-ai
Inspecione iterativamente um repositório de agente e traces opcionais fornecidos pelo usuário, entreviste o usuário e crie, execute e audite evals do Harbor um por vez. Use para…
LangChain RAG Pipeline
langchain-ai
INVOQUE ESTA HABILIDADE ao construir QUALQUER sistema de geração aumentada por recuperação (RAG). Abrange carregadores de documentos, RecursiveCharacterTextSplitter, embeddings (OpenAI),…
LangChain Structured Output & HITL
langchain-ai
langchain-structured-output-&-hitl — uma skill instalável para agentes de IA, publicada por langchain-ai/langchain-skills.
LangSmith Datasets
langchain-ai
INVOQUE ESTA HABILIDADE ao criar conjuntos de dados de avaliação a partir de rastreamento OU ao fazer upload de conjuntos de dados para o LangSmith OU ao consultar conjuntos de dados. Abrange tipos de conjuntos de dados (final_response,…
langsmith-evaluator
langchain-ai
INVOQUE ESTA HABILIDADE ao construir pipelines de avaliação para LangSmith. Abrange três componentes principais: (1) Criação de Avaliadores - LLM como Juiz, código personalizado; (2)…