Навыки langchain-architecture
📦

langchain-architecture

Безопасно 🌐 Доступ к сети⚙️ Внешние команды

Освойте архитектуру LangChain для AI-приложений

Создавайте сложные AI-агенты и рабочие процессы с помощью LangChain. Научитесь реализовывать память, инструменты и цепочки для готовых к производству LLM-приложений, которые интегрируются с любым источником данных.

Поддерживает: Claude Codex Code(CC)
📊 70 Адекватно
1

Скачать ZIP навыка

2

Загрузить в Claude

Перейдите в Settings → Capabilities → Skills → Upload skill

3

Включите и начните использовать

Протестировать

Использование «langchain-architecture». Как создать агента LangChain, который может искать в интернете и выполнять вычисления?

Ожидаемый результат:

  • Настройте OpenAI LLM с temperature=0 для стабильных результатов
  • Загрузите инструменты: serpapi для поиска в интернете, llm-math для вычислений
  • Инициализируйте агент с типом CONVERSATIONAL_REACT_DESCRIPTION
  • Добавьте ConversationBufferMemory для истории чата
  • Используйте verbose=True для отображения процесса рассуждений агента

Использование «langchain-architecture». Какие типы памяти использовать для длинных разговоров?

Ожидаемый результат:

  • Используйте ConversationSummaryMemory для суммирования старых сообщений и экономии токенов
  • Рассмотрите ConversationBufferWindowMemory для хранения только последних N сообщений
  • Попробуйте VectorStoreMemory для семантического извлечения релевантной истории
  • EntityMemory помогает отслеживать информацию о конкретных сущностях на протяжении разговора

Аудит безопасности

Безопасно
v4 • 1/17/2026

Documentation-only skill containing educational content about LangChain architecture patterns. All 44 static findings are false positives: SHA-256 hashes flagged as C2, LangChain class names flagged as weak crypto, and markdown code blocks flagged as shell execution. No executable code, network calls, file system access, or security risks present.

2
Просканировано файлов
518
Проанализировано строк
2
находки
4
Всего аудитов

Факторы риска

🌐 Доступ к сети (1)
skill-report.json:6
⚙️ Внешние команды (19)
SKILL.md:74-99 SKILL.md:99-104 SKILL.md:104-132 SKILL.md:132-135 SKILL.md:135-160 SKILL.md:160-163 SKILL.md:163-195 SKILL.md:195-200 SKILL.md:200-220 SKILL.md:220-225 SKILL.md:225-246 SKILL.md:246-250 SKILL.md:250-273 SKILL.md:273-278 SKILL.md:278-283 SKILL.md:283-286 SKILL.md:286-299 SKILL.md:299-302 SKILL.md:302-306
Проверено: claude Посмотреть историю аудитов →

Оценка качества

38
Архитектура
100
Сопровождаемость
87
Контент
22
Сообщество
100
Безопасность
91
Соответствие спецификации

Что вы можете построить

Создание AI-агентов с интеграцией инструментов

Создавайте автономных агентов, которые ищут в базах данных, отправляют письма и выполняют сложные задачи с помощью фреймворка агентов LangChain.

Проектирование рабочих процессов LLM для продакшена

Проектируйте масштабируемые LLM-приложения с правильным управлением памятью, обработкой ошибок и оптимизацией производительности.

Реализация обработки документов RAG

Создавайте системы генерации с дополнением извлечения для интеллектуального поиска документов и ответов на вопросы.

Попробуйте эти промпты

Базовая настройка агента 
Помогите мне создать простой агент LangChain с инструментами поиска в интернете и калькулятора с использованием OpenAI GPT-4. Включите память и подробный вывод.
Реализация RAG 
Покажите мне, как построить систему RAG, которая загружает PDF-документы, создаёт эмбеддинги и отвечает на вопросы с помощью семантического поиска с хранилищем векторов Chroma.
Многоэтапная цепочка 
Спроектируйте SequentialChain, которая извлекает сущности из текста, анализирует настроение и генерирует комплексный отчёт с результатами.
Агент для продакшена 
Создайте агент LangChain уровня продакшена с пользовательскими инструментами, правильной обработкой ошибок, колбэками для мониторинга и стратегиями отката.

Лучшие практики

  • Всегда реализуйте правильную обработку ошибок и ограничения тайм-аута для выполнения агента
  • Отслеживайте использование токенов с помощью колбэков для контроля затрат в продакшене
  • Выбирайте подходящий тип памяти в зависимости от длины разговора и потребностей контекста

Избегать

  • Избегайте использования ConversationBufferMemory для длинных разговоров без усечения
  • Не создавайте инструменты с расплывчатыми описаниями, которые путают выбор агента
  • Никогда не превышайте лимиты контекстного окна без правильных стратегий разбиения

Часто задаваемые вопросы

Какую версию LangChain поддерживает этот навык?
Навык охватывает концепции LangChain, применимые как к v0.1, так и к v0.2, с примерами использования стабильных паттернов API.
Могу ли я использовать это с другими LLM помимо OpenAI?
Да, LangChain поддерживает нескольких провайдеров LLM, включая Anthropic, Google и модели с открытым исходным кодом через тот же интерфейс.
Как обрабатывать переполнение памяти в длинных разговорах?
Используйте ConversationSummaryMemory или ConversationBufferWindowMemory для управления длиной истории и предотвращения переполнения контекста.
Совместим ли этот навык с Claude Code?
Да, навык совместим с Claude Code и может помочь вам реализовать паттерны LangChain в ваших проектах.
В чём разница между агентами ReAct и OpenAI Functions?
ReAct использует текстовое рассуждение, в то время как OpenAI Functions использует нативный вызов функций для более надёжного выбора инструментов.
Как отлаживать проблемы с выбором инструментов агента?
Включите подробный режим и используйте пользовательские колбэки для логирования решений агента, затем улучшите описания инструментов на основе сбоев.

Сведения для разработчиков

Автор

wshobson

Лицензия

MIT

Репозиторий

https://github.com/wshobson/agents/tree/main/plugins/llm-application-dev/skills/langchain-architecture

Ссылка

main

Структура файлов

📄 SKILL.md