deep-agents-memory

ВЫЗЫВАЙТЕ ЭТОТ НАВЫК, когда вашему Deep Agent требуется память, сохранение состояния или доступ к файловой системе. Охватывает StateBackend (временное хранилище), StoreBackend (постоянное хранилище),…

npx skills add https://github.com/langchain-ai/skills-benchmarks --skill deep-agents-memory
Deep Agents use pluggable backends for file operations and memory:

Short-term (StateBackend): Persists within a single thread, lost when thread ends Long-term (StoreBackend): Persists across threads and sessions Hybrid (CompositeBackend): Route different paths to different backends

FilesystemMiddleware provides tools: ls, read_file, write_file, edit_file, glob, grep

Use CaseBackendWhy
Temporary working filesStateBackendDefault, no setup
Local development CLIFilesystemBackendDirect disk access
Cross-session memoryStoreBackendPersists across threads
Hybrid storageCompositeBackendMix ephemeral + persistent
Default StateBackend stores files ephemerally within a thread. ```python from deepagents import create_deep_agent

agent = create_deep_agent() # Default: StateBackend result = agent.invoke({ "messages": [{"role": "user", "content": "Write notes to /draft.txt"}] }, config={"configurable": {"thread_id": "thread-1"}})

/draft.txt is lost when thread ends

</python>
<typescript>
Default StateBackend stores files ephemerally within a thread.
```typescript
import { createDeepAgent } from "deepagents";

const agent = await createDeepAgent();  // Default: StateBackend
const result = await agent.invoke({
  messages: [{ role: "user", content: "Write notes to /draft.txt" }]
}, { configurable: { thread_id: "thread-1" } });
// /draft.txt is lost when thread ends
Configure CompositeBackend to route paths to different storage backends. ```python from deepagents import create_deep_agent from deepagents.backends import CompositeBackend, StateBackend, StoreBackend from langgraph.store.memory import InMemoryStore

store = InMemoryStore()

composite_backend = lambda rt: CompositeBackend( default=StateBackend(rt), routes={"/memories/": StoreBackend(rt)} )

agent = create_deep_agent(backend=composite_backend, store=store)

/draft.txt -> ephemeral (StateBackend)

/memories/user-prefs.txt -> persistent (StoreBackend)

</python>
<typescript>
Configure CompositeBackend to route paths to different storage backends.
```typescript
import { createDeepAgent, CompositeBackend, StateBackend, StoreBackend } from "deepagents";
import { InMemoryStore } from "@langchain/langgraph";

const store = new InMemoryStore();

const agent = await createDeepAgent({
  backend: (config) => new CompositeBackend(
    new StateBackend(config),
    { "/memories/": new StoreBackend(config) }
  ),
  store
});

// /draft.txt -> ephemeral (StateBackend)
// /memories/user-prefs.txt -> persistent (StoreBackend)
Files in /memories/ persist across threads via StoreBackend routing. ```python # Using CompositeBackend from previous example config1 = {"configurable": {"thread_id": "thread-1"}} agent.invoke({"messages": [{"role": "user", "content": "Save to /memories/style.txt"}]}, config=config1)

config2 = {"configurable": {"thread_id": "thread-2"}} agent.invoke({"messages": [{"role": "user", "content": "Read /memories/style.txt"}]}, config=config2)

Thread 2 can read file saved by Thread 1

</python>
<typescript>
Files in /memories/ persist across threads via StoreBackend routing.
```typescript
// Using CompositeBackend from previous example
const config1 = { configurable: { thread_id: "thread-1" } };
await agent.invoke({ messages: [{ role: "user", content: "Save to /memories/style.txt" }] }, config1);

const config2 = { configurable: { thread_id: "thread-2" } };
await agent.invoke({ messages: [{ role: "user", content: "Read /memories/style.txt" }] }, config2);
// Thread 2 can read file saved by Thread 1
Use FilesystemBackend for local development with real disk access and human-in-the-loop. ```python from deepagents import create_deep_agent from deepagents.backends import FilesystemBackend from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver

agent = create_deep_agent( backend=FilesystemBackend(root_dir=".", virtual_mode=True), # Restrict access interrupt_on={"write_file": True, "edit_file": True}, checkpointer=MemorySaver() )

Agent can read/write actual files on disk

</python>
<typescript>
Use FilesystemBackend for local development with real disk access and human-in-the-loop.
```typescript
import { createDeepAgent, FilesystemBackend } from "deepagents";
import { MemorySaver } from "@langchain/langgraph";

const agent = await createDeepAgent({
  backend: new FilesystemBackend({ rootDir: ".", virtualMode: true }),
  interruptOn: { write_file: true, edit_file: true },
  checkpointer: new MemorySaver()
});

Security: Never use FilesystemBackend in web servers - use StateBackend or sandbox instead.

Access the store directly in custom tools for long-term memory operations. ```python from langchain.tools import tool, ToolRuntime from langchain.agents import create_agent from langgraph.store.memory import InMemoryStore

@tool def get_user_preference(key: str, runtime: ToolRuntime) -> str: """Get a user preference from long-term storage.""" store = runtime.store result = store.get(("user_prefs",), key) return str(result.value) if result else "Not found"

@tool def save_user_preference(key: str, value: str, runtime: ToolRuntime) -> str: """Save a user preference to long-term storage.""" store = runtime.store store.put(("user_prefs",), key, {"value": value}) return f"Saved {key}={value}"

store = InMemoryStore()

agent = create_agent( model="gpt-4.1", tools=[get_user_preference, save_user_preference], store=store )

</python>
</ex-store-in-custom-tools>

<boundaries>
### What Agents CAN Configure

- Backend type and configuration
- Routing rules for CompositeBackend
- Root directory for FilesystemBackend
- Human-in-the-loop for file operations

### What Agents CANNOT Configure

- Tool names (ls, read_file, write_file, edit_file, glob, grep)
- Access files outside virtual_mode restrictions
- Cross-thread file access without proper backend setup
</boundaries>

<fix-storebackend-requires-store>
<python>
StoreBackend requires a store instance.
```python
# WRONG
agent = create_deep_agent(backend=lambda rt: StoreBackend(rt))

# CORRECT
agent = create_deep_agent(backend=lambda rt: StoreBackend(rt), store=InMemoryStore())
StoreBackend requires a store instance. ```typescript // WRONG const agent = await createDeepAgent({ backend: (c) => new StoreBackend(c) });

// CORRECT const agent = await createDeepAgent({ backend: (c) => new StoreBackend(c), store: new InMemoryStore() });

</typescript>
</fix-storebackend-requires-store>

<fix-statebackend-files-dont-persist>
<python>
StateBackend files are thread-scoped - use same thread_id or StoreBackend for cross-thread access.
```python
# WRONG: thread-2 can't read file from thread-1
agent.invoke({"messages": [...]}, config={"configurable": {"thread_id": "thread-1"}})  # Write
agent.invoke({"messages": [...]}, config={"configurable": {"thread_id": "thread-2"}})  # File not found!
StateBackend files are thread-scoped - use same thread_id or StoreBackend for cross-thread access. ```typescript // WRONG: thread-2 can't read file from thread-1 await agent.invoke({ messages: [...] }, { configurable: { thread_id: "thread-1" } }); // Write await agent.invoke({ messages: [...] }, { configurable: { thread_id: "thread-2" } }); // File not found! ``` Path must match CompositeBackend route prefix for persistence. ```python # With routes={"/memories/": StoreBackend(rt)}: agent.invoke(...) # /prefs.txt -> ephemeral (no match) agent.invoke(...) # /memories/prefs.txt -> persistent (matches route) ``` Path must match CompositeBackend route prefix for persistence. ```typescript // With routes: { "/memories/": StoreBackend }: await agent.invoke(...); // /prefs.txt -> ephemeral (no match) await agent.invoke(...); // /memories/prefs.txt -> persistent (matches route) ``` Use PostgresStore for production (InMemoryStore lost on restart). ```python # WRONG # CORRECT store = InMemoryStore() store = PostgresStore(connection_string="postgresql://...") ``` Use PostgresStore for production (InMemoryStore lost on restart). ```typescript // WRONG // CORRECT const store = new InMemoryStore(); const store = new PostgresStore({ connectionString: "..." }); ``` Enable virtual_mode=True to restrict path access (prevents ../ and ~/ escapes). ```python backend = FilesystemBackend(root_dir="/project", virtual_mode=True) # Secure ``` CompositeBackend matches longest prefix first. ```python routes = {"/mem/": StoreBackend(rt), "/mem/temp/": StateBackend(rt)} # /mem/file.txt -> StoreBackend, /mem/temp/file.txt -> StateBackend (longer match) ```

Больше skills от langchain-ai

langgraph-docs
langchain-ai
Получает доступ к документации LangGraph для создания агентов с состоянием и многолетних рабочих процессов. Извлекает официальную документацию LangGraph на Python, охватывающую конечные автоматы, проектирование агентов на основе графов и шаблоны с участием человека. Приоритизирует релевантную документацию по типу запроса: руководства по реализации для вопросов «как сделать», страницы с концепциями для теории, учебные пособия для сквозных примеров и ссылки на API для технических деталей. Автоматически выбирает 2–4 наиболее релевантных URL-адреса документации и извлекает их содержимое для ответа...
official
langgraph-human-in-the-loop
langchain-ai
Приостановка выполнения графа для проверки, утверждения или валидации человеком с последующим возобновлением с учётом его ввода. Требует три компонента: контрольную точку (InMemorySaver или PostgresSaver), идентификатор потока в конфигурации и JSON-сериализуемые полезные нагрузки прерывания. interrupt(value) приостанавливает и отображает данные; Command(resume=value) возобновляет выполнение и возвращает это значение в приостановленный узел. Весь код до interrupt() повторно выполняется при возобновлении, поэтому побочные эффекты должны быть идемпотентными (используйте upsert, а не insert). Поддерживает рабочие процессы утверждения,...
official
web-research
langchain-ai
Используйте этот навык для запросов, связанных с веб-исследованиями; он предоставляет структурированный подход к проведению всесторонних веб-исследований
official
langchain-oss-primer
langchain-ai
ВСЕГДА НАЧИНАЙТЕ ЗДЕСЬ для любого проекта по созданию агентов LangChain, Deep Agents или LangGraph. Обязательная отправная точка перед выбором других навыков или написанием любого…
official
skill-creator
langchain-ai
Руководство по созданию эффективных навыков, расширяющих возможности агента с помощью специализированных знаний, рабочих процессов или интеграции инструментов. Используйте этот навык, когда пользователь…
official
social-media
langchain-ai
Создаёт платформенно-специфичные посты для социальных сетей с контентом на основе исследований и сгенерированными изображениями-компаньонами. Поддерживает посты для LinkedIn (1300 символов, профессиональный тон) и треды для Twitter/X (280 символов на твит, формат 1/🧵). Требует делегирования исследования сабагенту перед написанием, затем чтения результатов для обеспечения точности и релевантности. Автоматически генерирует привлекательные изображения для соцсетей с помощью инструмента generate_social_image, используя смелые, высококонтрастные композиции, оптимизированные для маленьких...
official
deep-agents-memory
langchain-ai
Подключаемые модули памяти и файловые бэкенды для Deep Agents с эфемерными, постоянными и гибридными вариантами маршрутизации. Четыре типа бэкендов: StateBackend (в рамках потока, эфемерный), StoreBackend (постоянный между сессиями), FilesystemBackend (реальный доступ к диску для локальной разработки) и CompositeBackend (маршрутизация разных путей к разным бэкендам). FilesystemMiddleware предоставляет шесть инструментов для работы с файлами: ls, read_file, write_file, edit_file, glob, grep. CompositeBackend использует сопоставление по самому длинному префиксу для маршрутизации...
official
deep-agents-orchestration
langchain-ai
Оркестрируйте субагентов, планируйте многошаговые задачи и требуйте одобрения человека для чувствительных операций. Делегируйте работу специализированным субагентам через инструмент задач; пользовательские субагенты поддерживают изолированные наборы инструментов и системные подсказки, в то время как стандартный «универсальный» субагент наследует основную конфигурацию агента. Планируйте и отслеживайте сложные рабочие процессы с помощью write_todos, организуя задачи по статусам: ожидающие, в процессе и завершённые; требуется thread_id для сохранения состояния между вызовами. Реализуйте...
official