LangChain

LangChain

22 skills · 2 repos · 1 056

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LangChain est un projet open source spécialisé dans la construction d'applications fondées sur des modèles de langage. Ses skills couvrent la création d'agents IA multi-étapes, la gestion de la mémoire persistante, l'orchestration avec contrôle humain et la mise en place de pipelines RAG. Ils accompagnent aussi le choix entre LangChain, LangGraph et Deep Agents selon les cas d'usage visés.

# Skill Source Description
1 deep-agents-core langchain-ai/langchain-skills Créer des agents IA multi-étapes avec planification, mémoire persistante et délégation de tâches. 1 056
2 deep-agents-memory langchain-ai/langchain-skills Gérer la persistance de fichiers pour agents IA avec backends modulaires éphémères ou permanents. 1 056
3 deep-agents-orchestration langchain-ai/langchain-skills Orchestrer des agents IA avec délégation de tâches, planification et contrôle humain. 1 056
4 deepagents-python-quickstart langchain-ai/langchain-skills Créer un agent de recherche Python avec Deep Agents, sans Tavily, en mode modèle-agnostique. 1 056
5 deepagents-typescript-quickstart langchain-ai/langchain-skills Créer un agent de recherche TypeScript avec Deep Agents LangChain, sans Tavily. 1 056
6 ecosystem-primer langchain-ai/langchain-skills Choisir et combiner les bons outils LangChain pour construire des agents IA. 1 056
7 eval-engineering langchain-ai/langchain-skills Concevoir et construire des évaluations itératives pour agents IA avec Harbor. 1 056
8 langchain-dependencies langchain-ai/langchain-skills Configurer les dépendances LangChain selon les versions et cas d'usage requis. 1 056
9 langchain-fundamentals langchain-ai/langchain-skills Construire des agents IA production avec create_agent(), middleware et décorateur @tool. 1 056
10 langchain-middleware langchain-ai/langchain-skills Implémenter des middlewares HITL pour approuver, modifier ou rejeter les appels d'outils d'agents LangChain. 1 056
11 langchain-python-quickstart langchain-ai/langchain-skills Implémenter un agent météo LangChain model-agnostique via le quickstart officiel. 1 056
12 langchain-rag langchain-ai/langchain-skills Construire un pipeline RAG complet pour enrichir les réponses LLM avec des sources externes. 1 056
13 langchain-typescript-quickstart langchain-ai/langchain-skills Implémenter un agent météo LangChain TypeScript avec le modèle au choix de l'utilisateur. 1 056
14 langgraph-cli langchain-ai/langchain-skills Gérer le cycle de vie complet d'applications LangGraph, du scaffold au déploiement. 1 056
15 langgraph-fundamentals langchain-ai/langchain-skills Concevoir et gérer des graphes d'agents LangGraph avec état et reducers. 1 056
16 langgraph-human-in-the-loop langchain-ai/langchain-skills Implémenter des pauses interactives dans un graphe LangGraph pour valider des actions humaines. 1 056
17 langgraph-persistence langchain-ai/langchain-skills Gérer la persistance d'état par threads et checkpoints dans un graphe LangGraph. 1 056
18 langgraph-python-quickstart langchain-ai/langchain-skills Implémenter un agent mathématique LangGraph avec le modèle IA choisi par l'utilisateur. 1 056
19 langgraph-typescript-quickstart langchain-ai/langchain-skills Implémenter un agent de calcul LangGraph TypeScript avec le modèle au choix de l'utilisateur. 1 056
20 langsmith-online-eval-engineering langchain-ai/langchain-skills Construire et tester itérativement des évaluateurs en ligne pour traces LangSmith. 1 056
21 managed-deep-agents langchain-ai/langchain-skills Créer, exécuter et gérer des Deep Agents hébergés via une API LangSmith. 1 056
22 swarm langchain-ai/langchain-skills Traiter en parallèle de nombreuses tâches indépendantes via un système de table distribuée. 1 056