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LangGraph ReAct智能体构建指南

langchain-langgraph-agents

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能指南详细介绍了如何使用LangGraph 1.0的`create_react_agent`构建健壮的ReAct智能体。它着重解决传统代理模型常见的循环（Loop-to-cap）和工具调用错误静默忽略等问题。学习如何定义带类型签名的工具、设置递归限制和使用状态检查点，确保错误能正确传播，从而构建可靠、可控的多步骤工作流。

LangGraph状态图基础与最佳实践

langchain-langgraph-basics

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能详细指导用户使用Python构建健壮的LangGraph 1.0状态图。内容涵盖使用带有Reducer的TypedDict定义状态、编写节点函数、以及防御性地设置条件边。特别解决了图表常见的陷阱，如状态更新错误、图表静默终止、递归限制计算误区和检查点状态演进问题，确保了复杂的LLM工作流逻辑的可靠运行。

LangGraph 状态持久化与检查点管理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能深入讲解了LangGraph代理的健壮状态管理方法。它解决了常见的检查点陷阱（如缺少线程ID、状态非JSON可序列化等），提供了使用MemorySaver或PostgresSaver实现可靠状态持久化的最佳实践。内容涵盖了线程约束、Schema迁移和时间旅行调试，确保应用具备生产级的稳定性。

LangChain中间件高级模式

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能提供了LangChain和LangGraph的标准化中间件模式，用于构建健壮的LLM应用。它解决生产环境中的关键问题，如跨租户PII泄露、令牌预算超支、提示注入防御（Guardrails）和缓存污染，确保AI应用的安全性、可靠性和成本控制。

多智能体系统架构设计开发

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本技能专注于设计和优化生产级别的多智能体系统架构。它深入讲解如何利用LangGraph、LangChain等工具构建复杂的AI工作流，涵盖了状态管理、智能体路由、记忆系统和工具调用。适用于构建超级管理者、规划器等健壮、可扩展的AI系统。

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