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dive-into-langgraph

A comprehensive guide and reference for building agents using LangGraph 1.0, including ReAct agents, state graphs, and tool integrations.

Published by luochang212 ↗luochang212/dive-into-langgraph

Try your first task

Create a minimal ReAct agent

Start a fresh conversation. Replace the highlighted placeholders.

Use the dive-into-langgraph skill to draft a minimal LangGraph 1.0 ReAct agent for [describe the agent’s job]. Use [model provider and model] with [list any tools the agent may call]. Explain which provider variables I should add to `.env`, but do not include real credentials. Keep the first version to one agent and one simple test input, and do not run or deploy it.

Required inputs

  • A short description of the agent’s job
  • Chosen model provider and model
  • Tools the agent may call
  • A model-provider API key to configure privately in `.env`

Suggested template by Skill Leaderboard, grounded in the linked source. Task evidence ↗

SKILL.md

name: dive-into-langgraphdescription: A comprehensive guide and reference for building agents using LangGraph 1.0, including ReAct agents, state graphs, and tool integrations.

Dive Into LangGraph

LangGraph 是由 LangChain 团队开发的开源 Agent 框架。v1.0 是稳定版本，框架能力全面升级，支持中间件、状态图、多智能体等高级功能。本 skill 内容由《LangGraph 1.0 完全指南》提供。

LangGraph 1.0 完全指南：

安装依赖

在本仓库中同步全部依赖：

uv sync

仓库使用 pyproject.toml 声明依赖、uv.lock 固定精确版本。MCP 使用 langchain[mcp] 内置的 langchain.mcp.MCPAdapter。langchain.mcp 命名空间当前仍为 Beta，本 Skill 只面向当前稳定包中的最新接口，不保留旧形态兼容层。

环境变量

使用模型供应商的大模型需要设置环境变量，推荐使用阿里云百炼（DashScope）的模型：

# 阿里云百炼 (DashScope)
# 获取地址: https://bailian.console.aliyun.com/
DASHSCOPE_BASE_URL=https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
DASHSCOPE_API_KEY=your_api_key_here

# 火山方舟 (ARK)
# 获取地址: https://console.volcengine.com/ark/
ARK_BASE_URL=https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3
ARK_API_KEY=your_api_key_here

# 或者其他模型供应商...

请将环境变量添加到 .env 文件，并填入你的 API key。

章节概览

序号章节内容简介在线阅读离线阅读
1快速入门创建你的第一个 ReAct Agent在线本地
2状态图使用 StateGraph 创建工作流在线本地
3中间件预算控制、消息截断、敏感词过滤、PII 检测在线本地
4人机交互使用 HITL 中间件实现人机交互在线本地
5记忆短期记忆、长期记忆在线本地
6上下文工程使用 State、Store、Runtime 管理上下文在线本地
7MCP Server创建 MCP Server 并接入 LangGraph在线本地
8监督者模式官方推荐的 subagents-as-tools 模式在线本地
9并行节点并发、@task 装饰器、Map-reduce、Sub-graphs在线本地
10RAG向量检索、关键词检索、混合检索在线本地
11网络搜索DashScope、Tavily、DDGS 和 Exa MCP在线本地

官方资源