deepagents-typescript-quickstart

Tạo khung một Deep Agent tối thiểu cục bộ bằng TypeScript theo hướng dẫn khởi động nhanh chính thức, sử dụng tìm kiếm web gốc của nhà cung cấp thay vì Tavily. Sử dụng khi người dùng…

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.

Thêm skills từ langchain-ai

deepagents-thread-inspector
langchain-ai
Kiểm tra và giải thích các cuộc hội thoại trong kho lưu trữ phiên SQLite cục bộ của Deep Agents Code. Sử dụng như phương án dự phòng khi công cụ theo dõi LangSmith không khả dụng, cho…
deepagents-python-quickstart
langchain-ai
Tạo khung một Deep Agent cục bộ tối thiểu bằng Python bằng cách làm theo hướng dẫn khởi động nhanh chính thức, sử dụng tìm kiếm web gốc của nhà cung cấp thay vì Tavily. Sử dụng khi người dùng muốn…
eval-engineering
langchain-ai
Lặp lại kiểm tra kho lưu trữ agent và các dấu vết do người dùng cung cấp tùy chọn, phỏng vấn người dùng, và tạo, chạy, cũng như kiểm toán các đánh giá Harbor từng cái một. Sử dụng cho…
LangChain RAG Pipeline
langchain-ai
GỌI KỸ NĂNG NÀY khi xây dựng BẤT KỲ hệ thống tạo sinh tăng cường truy xuất (RAG) nào. Bao gồm bộ tải tài liệu, RecursiveCharacterTextSplitter, embeddings (OpenAI),…
LangChain Structured Output & HITL
langchain-ai
langchain-structured-output-&-hitl — một kỹ năng có thể cài đặt cho các tác nhân AI, được xuất bản bởi langchain-ai/langchain-skills.
LangSmith Datasets
langchain-ai
GỌI KỸ NĂNG NÀY khi tạo bộ dữ liệu đánh giá từ trace HOẶC tải bộ dữ liệu lên LangSmith HOẶC truy vấn bộ dữ liệu. Bao gồm các loại bộ dữ liệu (final_response,…
langsmith-evaluator
langchain-ai
GỌI KỸ NĂNG NÀY khi xây dựng pipeline đánh giá cho LangSmith. Bao gồm ba thành phần cốt lõi: (1) Tạo Evaluator - LLM-as-Judge, mã tùy chỉnh; (2)…
LangSmith Evaluators
langchain-ai
GỌI KỸ NĂNG NÀY khi xây dựng pipeline đánh giá cho LangSmith. Bao gồm ba thành phần cốt lõi: (1) Tạo Evaluators - LLM-as-Judge, mã tùy chỉnh; (2)…