Langgraph Docs

作者 langchain-ai6a3a12bc5b3a无许可证30K 个星标收录于 2026年10月8日更新于 2026年10月8日仓库今天更新

Fetches and references LangGraph Python documentation to build stateful agents, create multi-agent workflows, and implement human-in-the-loop patterns. Use when the user asks about LangGraph, graph agents, state machines, agent orchestration, LangGraph API, or needs LangGraph implementation guidance.

AI 生成的概览

获取 LangGraph Python 文档,用于指导构建有状态智能体、多智能体工作流和人工介入模式。

功能
该技能指示智能体先获取 LangGraph 文档索引,再针对用户问题挑选二至四个最相关的页面并获取其内容。它利用检索到的文档回答有关 LangGraph 的实现、概念、教程或 API 问题。若获取失败,会重试一次,然后引导用户访问公开的 LangGraph 网站。
适用场景
当用户询问 LangGraph、图智能体、状态机、智能体编排或 LangGraph API 时使用。也适用于需要 LangGraph 实现指导的请求。
运行要求
需要一个可访问 LangGraph 文档网站的 fetch_url 工具和网络访问。不附带脚本,仅为说明性内容。

langgraph-docs

Workflow

1. Fetch the Documentation Index

Use fetch_url to read: https://docs.langchain.com/llms.txt

This returns a structured list of all available documentation with descriptions.

2. Select Relevant Documentation

Identify 2-4 most relevant URLs from the index. Prioritize:

  • Implementation questions — specific how-to guides
  • Conceptual questions — core concept pages
  • End-to-end examples — tutorials
  • API details — reference docs

3. Fetch and Apply

Use fetch_url on the selected URLs, then complete the user's request using the documentation content.

If fetch_url fails or returns empty content, retry once. If it fails again, inform the user and suggest checking https://langchain-ai.github.io/langgraph/ directly.

来源与署名

来源:langchain-ai/deepagents位于libs/code/examples/skills/langgraph-docs提交6a3a12b

许可证: 无许可证

内容归原作者所有。SourceWeft 从公开仓库中收录这些内容。

举报或申请下架