web-research

tarafından langchain-ai

Alt görevlilere yetki vererek çok kaynaklı web araştırması düzenler, bulguları sentezler ve alıntılı raporlar üretir. Araştırma sorularını 2–5 farklı alt konuya ayırır, bir araştırma planı dosyası oluşturur ve verimli inceleme için paralel olarak en fazla 3 alt görevli başlatır. Her alt görevli, alt konu başına 3–5 web araması yapar ve bulguları temel gerçekler, alıntılar ve kaynak URL'leriyle birlikte yerel dosyalara yazar. Yerel bulgu dosyalarını okuyarak, alt konular arasında içgörüleri entegre ederek sonuçları sentezler ve...

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

langchain-ai tarafından daha fazla skill

deepagents-thread-inspector
langchain-ai
Yerel Deep Agents Code SQLite oturum deposundaki konuşmaları inceleyin ve açıklayın. LangSmith trace araçları kullanılamadığında yedek olarak kullanın, için…
deepagents-python-quickstart
langchain-ai
Python'da resmi hızlı başlangıç kılavuzunu izleyerek minimal bir yerel Deep Agent oluşturun, Tavily yerine sağlayıcıya özgü web araması kullanın. Kullanıcı şu durumlarda kullanın…
deepagents-typescript-quickstart
langchain-ai
Resmi hızlı başlangıç kılavuzunu izleyerek TypeScript'te minimal bir yerel Deep Agent iskeleti oluşturun, Tavily yerine sağlayıcıya özgü web araması kullanın. Kullanıcı… olduğunda kullanın.
eval-engineering
langchain-ai
Yinelemeli olarak bir ajan deposunu ve kullanıcı tarafından sağlanan isteğe bağlı izleri inceleyin, kullanıcıyla görüşün ve Harbor evals'larını tek tek oluşturun, çalıştırın ve denetleyin. Şunlar için kullanın…
LangChain RAG Pipeline
langchain-ai
Herhangi bir bilgi getirmeli üretim (RAG) sistemi oluştururken BU BECERİYİ ÇAĞIRIN. Belge yükleyicileri, RecursiveCharacterTextSplitter, gömme vektörleri (OpenAI),… kapsar.
LangChain Structured Output & HITL
langchain-ai
langchain-structured-output-&-hitl — AI ajanları için yüklenebilir bir beceri, langchain-ai/langchain-skills tarafından yayımlanmıştır.
LangSmith Datasets
langchain-ai
Bu beceriyi, izleme kayıtlarından değerlendirme veri kümeleri oluştururken VEYA LangSmith'e veri kümeleri yüklerken VEYA veri kümelerini sorgularken ÇAĞIRIN. Veri kümesi türlerini kapsar (final_response,…
langsmith-evaluator
langchain-ai
LangSmith için değerlendirme hatları oluştururken BU BECERİYİ ÇAĞIRIN. Üç temel bileşeni kapsar: (1) Değerlendirici Oluşturma - LLM-as-Judge, özel kod; (2)…