Langgraph Docs

langchain-ai/deepagents/libs/code/examples/skills/langgraph-docs

作者 langchain-ai6a3a12bc5b3a無授權條款30K 個星標收錄於 2026年10月8日更新於 2026年10月8日儲存庫今天更新

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 產生的概覽

取得 LangGraph Python 文件,用來指引建構具狀態代理、多代理工作流程與人工介入模式。

功能
此技能會指示代理先取得 LangGraph 文件索引,再針對使用者問題挑選二至四個最相關的頁面並取得內容。它會利用檢索到的文件回答有關 LangGraph 的實作、概念、教學或 API 問題。若取得失敗,會重試一次,接著引導使用者前往公開的 LangGraph 網站。
適用情境
當使用者詢問 LangGraph、圖形代理、狀態機、代理協調或 LangGraph API 時使用。也適合需要 LangGraph 實作指引的要求。
執行需求
需要可存取 LangGraph 文件網站的 fetch_url 工具與網路連線。不附帶指令碼,僅為指示性內容。

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.

來源與署名

來源:langchain-ai/deepagents位於libs/code/examples/skills/langgraph-docs提交6a3a12b

授權條款: 無授權條款

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