web-research

โดย langchain-ai

จัดการการค้นคว้าทางเว็บจากหลายแหล่งโดยมอบหมายงานให้กับตัวแทนย่อย สังเคราะห์ผลลัพธ์ และสร้างรายงานที่มีการอ้างอิง แบ่งคำถามวิจัยออกเป็น 2–5 หัวข้อย่อยที่แตกต่างกัน สร้างไฟล์แผนการวิจัย และสร้างตัวแทนย่อยสูงสุด 3 ตัวพร้อมกันเพื่อการสืบค้นที่มีประสิทธิภาพ ตัวแทนย่อยแต่ละตัวทำการค้นหาทางเว็บ 3–5 ครั้งต่อหัวข้อย่อย และเขียนผลลัพธ์ลงในไฟล์ท้องถิ่นพร้อมข้อเท็จจริงสำคัญ คำพูด และ URL แหล่งที่มา สังเคราะห์ผลลัพธ์โดยการอ่านไฟล์ผลลัพธ์ท้องถิ่น บูรณาการข้อมูลเชิงลึกในหัวข้อย่อย และ...

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

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)…