web-research

โดย langchain-ai

Searches multiple web sources, synthesizes findings, and produces cited research reports using delegated subagents. Use when the user asks to research a topic…

npx skills add https://github.com/langchain-ai/deepagents --skill web-research

Web Research Skill

Research Process

Step 1: Create and Save Research Plan

Before delegating to subagents, you MUST:

  1. Create a research folder - Organize all research files in a dedicated folder relative to the current working directory:

    mkdir research_[topic_name]
    

    This keeps files organized and prevents clutter in the working directory.

  2. Analyze the research question - Break it down into distinct, non-overlapping subtopics

  3. Write a research plan file - Use the write_file tool to create research_[topic_name]/research_plan.md containing:

    • The main research question
    • 2-5 specific subtopics to investigate
    • Expected information from each subtopic
    • How results will be synthesized

Planning Guidelines:

  • Simple fact-finding: 1-2 subtopics
  • Comparative analysis: 1 subtopic per comparison element (max 3)
  • Complex investigations: 3-5 subtopics

Step 2: Delegate to Research Subagents

For each subtopic in your plan:

  1. Use the task tool to spawn a research subagent with:

    • Clear, specific research question (no acronyms)
    • Instructions to write findings to a file: research_[topic_name]/findings_[subtopic].md
    • Budget: 3-5 web searches maximum
  2. Run up to 3 subagents in parallel for efficient research

Subagent Instructions Template:

Research [SPECIFIC TOPIC]. Use the web_search tool to gather information.
After completing your research, use write_file to save your findings to research_[topic_name]/findings_[subtopic].md.
Include key facts, relevant quotes, and source URLs.
Use 3-5 web searches maximum.

Step 3: Synthesize Findings

After all subagents complete:

  1. Review the findings files that were saved locally:

    • First run list_files research_[topic_name] to see what files were created
    • Then use read_file with the file paths (e.g., research_[topic_name]/findings_*.md)
    • Important: Use read_file for LOCAL files only, not URLs
  2. Synthesize the information - Create a comprehensive response that:

    • Directly answers the original question
    • Integrates insights from all subtopics
    • Cites specific sources with URLs (from the findings files)
    • Identifies any gaps or limitations
  3. Write final report (optional) - Use write_file to create research_[topic_name]/research_report.md if requested

Note: If you need to fetch additional information from URLs, use the fetch_url tool, not read_file.

Best Practices

  • Plan before delegating - Always write research_plan.md first
  • Clear subtopics - Ensure each subagent has distinct, non-overlapping scope
  • File-based communication - Have subagents save findings to files, not return them directly
  • Systematic synthesis - Read all findings files before creating final response
  • Stop appropriately - Don't over-research; 3-5 searches per subtopic is usually sufficient

Skills เพิ่มเติมจาก langchain-ai

langgraph-docs
langchain-ai
เข้าถึงเอกสาร LangGraph เพื่อสร้างเอเจนต์ที่มีสถานะและเวิร์กโฟลว์แบบหลายเอเจนต์ ดึงข้อมูลเอกสาร Python อย่างเป็นทางการของ LangGraph ซึ่งครอบคลุมเครื่องจักรสถานะ การออกแบบเอเจนต์แบบกราฟ และรูปแบบมนุษย์ในวงจร จัดลำดับความสำคัญของเอกสารที่เกี่ยวข้องตามประเภทคำถาม: คู่มือการใช้งานสำหรับคำถามวิธีทำ หน้าคอนเซปต์สำหรับทฤษฎี บทช่วยสอนสำหรับตัวอย่างแบบครบวงจร และเอกสารอ้างอิง API สำหรับรายละเอียดทางเทคนิค เลือก URL เอกสารที่เกี่ยวข้องมากที่สุด 2–4 รายการโดยอัตโนมัติและดึงเนื้อหามาเพื่อตอบ...
official
langgraph-human-in-the-loop
langchain-ai
หยุดการทำงานของกราฟเพื่อให้มนุษย์ตรวจสอบ อนุมัติ หรือตรวจสอบความถูกต้อง จากนั้นดำเนินการต่อด้วยข้อมูลที่มนุษย์ป้อนเข้าไป ต้องมีสามองค์ประกอบ: ตัวตรวจสอบจุด (InMemorySaver หรือ PostgresSaver), ID เธรดใน config, และเพย์โหลดขัดจังหวะที่แปลงเป็น JSON ได้ interrupt(value) จะหยุดและแสดงข้อมูล; Command(resume=value) จะดำเนินการต่อและส่งคืนค่านั้นไปยังโหนดที่ถูกหยุด โค้ดทั้งหมดก่อน interrupt() จะถูกเรียกใช้ใหม่เมื่อดำเนินการต่อ ดังนั้นผลข้างเคียงต้องเป็น idempotent (ใช้ upsert ไม่ใช่ insert) รองรับเวิร์กโฟลว์การอนุมัติ...
official
web-research
langchain-ai
ใช้ทักษะนี้สำหรับคำขอที่เกี่ยวข้องกับการค้นคว้าทางเว็บ โดยมีแนวทางที่มีโครงสร้างเพื่อดำเนินการค้นคว้าทางเว็บอย่างครอบคลุม
official
langchain-oss-primer
langchain-ai
เริ่มต้นที่นี่เสมอสำหรับโปรเจกต์สร้างเอเจนต์ LangChain, Deep Agents หรือ LangGraph ใดๆ จุดเริ่มต้นที่จำเป็นก่อนเลือกสกิลอื่นหรือเขียนอะไรก็ตาม…
official
skill-creator
langchain-ai
คู่มือสำหรับสร้างสกิลที่มีประสิทธิภาพเพื่อขยายความสามารถของเอเจนต์ด้วยความรู้เฉพาะทาง เวิร์กโฟลว์ หรือการรวมเครื่องมือ ใช้สกิลนี้เมื่อผู้ใช้…
official
social-media
langchain-ai
ร่างโพสต์โซเชียลมีเดียเฉพาะแพลตฟอร์มพร้อมเนื้อหาที่มีงานวิจัยรองรับและภาพประกอบที่สร้างขึ้น รองรับโพสต์ LinkedIn (1,300 ตัวอักษรด้วยน้ำเสียงมืออาชีพ) และเธรด Twitter/X (280 ตัวอักษรต่อทวีตในรูปแบบ 1/🧵) ต้องมอบหมายการวิจัยให้กับซับเอเจนต์ก่อนเขียน จากนั้นอ่านผลลัพธ์เพื่อให้แน่ใจว่าถูกต้องและเกี่ยวข้อง สร้างภาพโซเชียลที่สะดุดตาโดยอัตโนมัติโดยใช้เครื่องมือ generate_social_image ด้วยองค์ประกอบที่โดดเด่นและคอนทราสต์สูงซึ่งปรับให้เหมาะสมสำหรับขนาดเล็ก...
official
deep-agents-memory
langchain-ai
ปลั๊กอินหน่วยความจำและแบ็กเอนด์ไฟล์สำหรับ Deep Agents พร้อมตัวเลือกการกำหนดเส้นทางแบบชั่วคราว ถาวร และแบบผสม แบ็กเอนด์สี่ประเภท: StateBackend (ขอบเขตเธรด, ชั่วคราว), StoreBackend (คงอยู่ข้ามเซสชัน), FilesystemBackend (เข้าถึงดิสก์จริงสำหรับการพัฒนาในเครื่อง) และ CompositeBackend (กำหนดเส้นทางพาธที่แตกต่างไปยังแบ็กเอนด์ที่แตกต่างกัน) FilesystemMiddleware มีเครื่องมือปฏิบัติการไฟล์หกอย่าง: ls, read_file, write_file, edit_file, glob, grep CompositeBackend ใช้การจับคู่คำนำหน้าที่ยาวที่สุดเพื่อกำหนดเส้นทาง...
official
deep-agents-orchestration
langchain-ai
จัดระเบียบเอเจนต์ย่อย วางแผนงานหลายขั้นตอน และต้องได้รับการอนุมัติจากมนุษย์สำหรับการดำเนินการที่ละเอียดอ่อน มอบหมายงานให้กับเอเจนต์ย่อยเฉพาะทางผ่านเครื่องมืองาน เอเจนต์ย่อยแบบกำหนดเองรองรับชุดเครื่องมือและพรอมต์ระบบที่แยกออกจากกัน ในขณะที่เอเจนต์ย่อย "วัตถุประสงค์ทั่วไป" เริ่มต้นจะสืบทอดการกำหนดค่าเอเจนต์หลัก วางแผนและติดตามเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อนด้วย write_todos โดยจัดระเบียบงานในสถานะรอดำเนินการ กำลังดำเนินการ และเสร็จสมบูรณ์ ต้องใช้ thread_id เพื่อความต่อเนื่องในการเรียกใช้หลายครั้ง ดำเนินการ...
official