langgraph-docs
เข้าถึงเอกสาร LangGraph เพื่อสร้างเอเจนต์ที่มีสถานะและเวิร์กโฟลว์แบบหลายเอเจนต์ ดึงข้อมูลเอกสาร Python อย่างเป็นทางการของ LangGraph ซึ่งครอบคลุมเครื่องจักรสถานะ การออกแบบเอเจนต์แบบกราฟ และรูปแบบมนุษย์ในวงจร จัดลำดับความสำคัญของเอกสารที่เกี่ยวข้องตามประเภทคำถาม: คู่มือการใช้งานสำหรับคำถามวิธีทำ หน้าคอนเซปต์สำหรับทฤษฎี บทช่วยสอนสำหรับตัวอย่างแบบครบวงจร และเอกสารอ้างอิง API สำหรับรายละเอียดทางเทคนิค เลือก URL เอกสารที่เกี่ยวข้องมากที่สุด 2–4 รายการโดยอัตโนมัติและดึงเนื้อหามาเพื่อตอบ...
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.