langchain-typescript-quickstart

โดย langchain-ai

สร้างโครงร่างเอเจนต์ LangChain ในเครื่องแบบขั้นต่ำด้วย TypeScript โดยทำตามคู่มือเริ่มต้นอย่างเป็นทางการ ใช้เมื่อผู้ใช้ต้องการสร้างหรือลองใช้เอเจนต์ LangChain อย่างรวดเร็ว…

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

LangChain TypeScript quickstart

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

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

Fetch that page (Docs MCP or HTTP) and implement what it shows (weather agent + createAgent). Requires Node 22+.

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 LangChain is model-agnostic. 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.

    Swap the quickstart's model string for their choice (or the default).

  2. Create a new directory (e.g. langchain-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 the provider package needed for their model if the quickstart's base install isn't enough.

  5. Run the example, show output, then stop. Point to langchain-fundamentals for next steps.

Skills เพิ่มเติมจาก langchain-ai

deepagents-thread-inspector
langchain-ai
ตรวจสอบและอธิบายบทสนทนาในคลังเก็บเซสชัน SQLite ของ Deep Agents Code ในเครื่อง ใช้เป็นตัวสำรองเมื่อเครื่องมือติดตาม LangSmith ไม่พร้อมใช้งาน สำหรับ...
deepagents-python-quickstart
langchain-ai
สร้าง Deep Agent ขนาดเล็กในเครื่องของคุณโดยใช้ Python ตามคู่มือเริ่มต้นใช้งานอย่างเป็นทางการ โดยใช้การค้นหาเว็บแบบดั้งเดิมของผู้ให้บริการแทน Tavily ใช้เมื่อผู้ใช้ต้องการ…
deepagents-typescript-quickstart
langchain-ai
สร้าง Deep Agent ภายในเครื่องขั้นต่ำใน TypeScript โดยทำตามคู่มือเริ่มต้นอย่างเป็นทางการ โดยใช้การค้นหาเว็บแบบเนทีฟของผู้ให้บริการแทน Tavily ใช้เมื่อผู้ใช้...
eval-engineering
langchain-ai
ตรวจสอบ agent repository และ traces ที่ผู้ใช้ให้มา (ถ้ามี) แบบวนซ้ำ สัมภาษณ์ผู้ใช้ และสร้าง รัน และตรวจสอบ Harbor evals ทีละรายการ ใช้สำหรับ…
LangChain RAG Pipeline
langchain-ai
ใช้ทักษะนี้เมื่อสร้างระบบการสร้างเสริมการค้นคืน (RAG) ใดๆ ครอบคลุมตัวโหลดเอกสาร, RecursiveCharacterTextSplitter, การฝังข้อความ (OpenAI),…
LangChain Structured Output & HITL
langchain-ai
langchain-structured-output-&-hitl — ทักษะที่สามารถติดตั้งได้สำหรับเอเจนต์ AI เผยแพร่โดย langchain-ai/langchain-skills
LangSmith Datasets
langchain-ai
เรียกใช้สกิลนี้เมื่อสร้างชุดข้อมูลประเมินผลจาก trace หรืออัปโหลดชุดข้อมูลไปยัง LangSmith หรือสอบถามชุดข้อมูล ครอบคลุมประเภทชุดข้อมูล (final_response, …)
langsmith-evaluator
langchain-ai
เรียกใช้สกิลนี้เมื่อสร้างไปป์ไลน์การประเมินสำหรับ LangSmith ครอบคลุมสามองค์ประกอบหลัก: (1) การสร้างตัวประเมิน - LLM-as-Judge, โค้ดที่กำหนดเอง; (2)…