LangGraph Execution Control

作者： langchain-ai

调用此技能以处理LangGraph工作流、并行执行、中断或流式传输。涵盖用于扇出的Send API、用于人机交互的interrupt()等。

npx skills add https://github.com/langchain-ai/langchain-skills --skill 'LangGraph Execution Control'

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来自 langchain-ai 的更多技能

访问LangGraph文档，构建有状态代理和多代理工作流。获取官方LangGraph Python文档，涵盖状态机、基于图的代理设计以及人机协同模式。根据查询类型优先提供相关文档：实现指南解答操作问题，概念页面讲解理论，教程提供端到端示例，API参考提供技术细节。自动选择2–4个最相关的文档URL并检索其内容以回答...

langgraph-human-in-the-loop

暂停图执行以进行人工审查、批准或验证，随后根据其输入恢复执行。需要三个组件：检查点存储器（InMemorySaver 或 PostgresSaver）、配置中的线程 ID 以及 JSON 可序列化的中断负载。interrupt(value) 暂停执行并展示数据；Command(resume=value) 恢复执行并将该值返回给暂停的节点。恢复时，interrupt() 之前的所有代码会重新执行，因此副作用必须具有幂等性（使用 upsert 而非 insert）。支持审批工作流，...

用于处理与网络研究相关的请求；它提供了一种结构化的方法来进行全面的网络研究

langchain-oss-primer

任何LangChain、Deep Agents或LangGraph代理构建项目都请始终从这里开始。在选择其他技能或编写任何内容之前，这是必需的起点。

创建有效技能的指南，通过专业知识、工作流程或工具集成来扩展代理能力。当用户……时使用此技能。

根据研究内容起草特定平台的社交媒体帖子，并生成配套图片。支持领英帖子（1300字符，专业语气）和推特/X话题（每条推文280字符，采用1/🧵格式）。需在撰写前将研究任务委托给子代理，随后阅读研究结果以确保准确性和相关性。使用generate_social_image工具自动生成引人注目的社交图片，采用粗体高对比度构图，针对小屏幕进行优化...

deep-agents-memory

为Deep Agents提供可插拔的内存与文件后端，支持临时、持久化和混合路由选项。四种后端类型：StateBackend（线程作用域，临时）、StoreBackend（跨会话持久化）、FilesystemBackend（本地开发时真实磁盘访问）和CompositeBackend（将不同路径路由到不同后端）。FilesystemMiddleware提供六种文件操作工具：ls、read_file、write_file、edit_file、glob、grep。CompositeBackend使用最长前缀匹配进行路由...

deep-agents-orchestration

编排子代理，规划多步骤任务，并对敏感操作要求人工审批。通过任务工具将工作委派给专业子代理；自定义子代理支持独立的工具集和系统提示，而默认的“通用”子代理继承主代理配置。使用write_todos规划并跟踪复杂工作流，将任务组织为待处理、进行中和已完成状态；需要thread_id以实现跨调用的持久化。实现...