deepagents-typescript-quickstart

tarafından langchain-ai

Scaffold a minimal local Deep Agent in TypeScript by following the official quickstart, using provider-native web search instead of Tavily. Use when the user…

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

Deep Agents TypeScript quickstart

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

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

Fetch that page (Docs MCP or HTTP) and implement the research-agent shape it shows (createDeepAgent, research system prompt, invoke with a research question like “What is LangGraph?”). 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 Deep Agents are 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-3.5-flash. Default if you're unsure: anthropic:claude-sonnet-5.
    We'll use that provider's built-in web search (no separate search API key).

  2. Create a new directory (e.g. deep-agent/) and do all work there — do not pollute the open project.

  3. Do not use Tavily (or @langchain/tavily). Replace the quickstart's search tool with the chosen provider's built-in web search. Look up the current export/tool shape on that provider's LangChain docs (examples as of writing — re-check if needed):

    ProviderBuilt-in search tool
    Anthropic@langchain/anthropic tools.webSearch_*() (or equivalent dict)
    OpenAI{ type: "web_search" }
    Google{ google_search: {} }

    Prefer Anthropic / OpenAI / Google so provider search is available. Only secret: that provider's API key in .env (gitignored). Skip LangSmith tracing unless they ask.

  4. Install packages from the quickstart minus Tavily; add the provider package for their model.

  5. Run the research example, show output, then stop. Point to deep-agents-core / customization / Managed Deep Agents for next steps.

langchain-ai tarafından daha fazla skill

langgraph-docs
langchain-ai
LangGraph dokümantasyonuna erişerek durum bilgisi olan ajanlar ve çoklu ajan iş akışları oluşturun. Resmi LangGraph Python dokümanlarını getirir; durum makineleri, grafik tabanlı ajan tasarımı ve insan-döngüde desenlerini kapsar. Sorgu türüne göre ilgili dokümantasyonu önceliklendirir: nasıl yapılır soruları için uygulama kılavuzları, teori için kavram sayfaları, uçtan uca örnekler için eğitimler ve teknik detaylar için API referansları. En alakalı 2–4 dokümantasyon URL'sini otomatik olarak seçer ve yanıtlamak için içeriklerini alır...
official
langgraph-human-in-the-loop
langchain-ai
Graf yürütmesini insan incelemesi, onayı veya doğrulaması için duraklatır, ardından girdileriyle devam eder. Üç bileşen gerektirir: bir checkpointer (InMemorySaver veya PostgresSaver), config içinde bir thread ID ve JSON-serializable interrupt payload'ları. interrupt(value) duraklatır ve verileri yüzeye çıkarır; Command(resume=value) devam ettirir ve bu değeri duraklatılan düğüme döndürür. interrupt() öncesindeki tüm kod devamda yeniden çalıştırılır, bu nedenle yan etkiler idempotent olmalıdır (insert değil upsert kullanın). Onay iş akışlarını destekler,...
official
web-research
langchain-ai
Web araştırması ile ilgili talepler için bu beceriyi kullanın; kapsamlı web araştırması yapmak için yapılandırılmış bir yaklaşım sunar.
official
langchain-oss-primer
langchain-ai
Herhangi bir LangChain, Deep Agents veya LangGraph ajan oluşturma projesine BAŞLANGIÇ NOKTASI. Diğer becerileri seçmeden veya herhangi bir şey yazmadan önce gerekli başlangıç noktası.
official
skill-creator
langchain-ai
Etkili beceriler oluşturmak için rehber; bu beceriler, uzmanlaşmış bilgi, iş akışları veya araç entegrasyonları ile ajan yeteneklerini genişletir. Kullanıcı…
official
social-media
langchain-ai
Platformaya özel sosyal medya gönderilerini, araştırma destekli içerik ve oluşturulan eşlik eden görsellerle hazırlar. LinkedIn gönderilerini (profesyonel tonla 1.300 karakter) ve Twitter/X thread'lerini (tweet başına 280 karakter, 1/🧵 formatı) destekler. Yazmadan önce araştırmayı bir alt ajana devretmeyi, ardından doğruluk ve alaka düzeyini sağlamak için bulguları okumayı gerektirir. generate_social_image aracıyla, küçük... için optimize edilmiş cesur, yüksek kontrastlı kompozisyonlarla otomatik olarak dikkat çekici sosyal görseller oluşturur.
official
deep-agents-memory
langchain-ai
Deep Agents için geçici, kalıcı ve hibrit yönlendirme seçeneklerine sahip takılabilir bellek ve dosya arka uçları. Dört arka uç türü: StateBackend (iş parçacığı kapsamlı, geçici), StoreBackend (oturumlar arası kalıcı), FilesystemBackend (yerel geliştirme için gerçek disk erişimi) ve CompositeBackend (farklı yolları farklı arka uçlara yönlendirir). FilesystemMiddleware altı dosya işleme aracı sağlar: ls, read_file, write_file, edit_file, glob, grep. CompositeBackend en uzun önek eşlemesini kullanarak yönlendirme yapar...
official
deep-agents-orchestration
langchain-ai
Alt ajanları yönetir, çok adımlı görevleri planlar ve hassas işlemler için insan onayı gerektirir. Görev aracı aracılığıyla uzmanlaşmış alt ajanlara iş dağıtır; özel alt ajanlar izole araç setlerini ve sistem yönlendirmelerini desteklerken, varsayılan "genel amaçlı" alt ajan ana ajan yapılandırmasını devralır. write_todos ile karmaşık iş akışlarını planlayıp takip eder, görevleri beklemede, devam eden ve tamamlanmış durumlar arasında düzenler; kalıcılık için bir thread_id gerektirir. Uygular...
official