INVOKE THIS SKILL when building ANY Deep Agents application. Covers create_deep_agent(), harness architecture, SKILL.md format, and configuration options.
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langchain-ai/langchain-skills1.3천2026년 10월 9일 업데이트
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langgraph-typescript-quickstart
Scaffold a minimal local LangGraph agent in TypeScript by following the official quickstart. Use when the user wants to quickly build or try a LangGraph agent locally.
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설치 방법 보기포함된 파일(1)
- SKILL.md1.8 KB
SKILL.md(원문)
설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.
LangGraph TypeScript quickstart
Follow the live docs — do not invent an alternate API from memory:
https://docs.langchain.com/oss/javascript/langgraph/quickstart
Fetch that page (Docs MCP or HTTP) and implement what it shows (calculator / math agent with the Graph API). Prefer the Graph API path over the Functional API unless the user asks otherwise. Skip graph visualization.
Local setup constraints
Apply these on top of the quickstart (they keep setup minimal and model-agnostic):
-
Ask which provider/model to use. Showcase that LangGraph works with any LangChain chat model. Suggested prompt:
Which model should this agent use? Pass a
provider:modelstring — e.g.openai:gpt-5.5,anthropic:claude-sonnet-5,google-genai:gemini-2.5-flash-lite. Default if you're unsure:anthropic:claude-sonnet-5.The docs often hardcode Anthropic — replace with
initChatModel("<MODEL>")(or equivalent) using their choice. If using Claude Sonnet 5+, omittemperature/top_p/top_k(unsupported). -
Create a new directory (e.g.
langgraph-agent/) and do all work there — do not pollute the open project. -
Only secret: the provider API key in
.env(gitignored). No LangSmith / Tavily unless they ask. Prefer they edit.envthemselves — don't paste keys into chat. -
Install packages from the quickstart plus the provider package for their model.
-
Run the example (e.g. “Add 3 and 4.”), show output, then stop. Point to
langgraph-fundamentalsfor next steps. For a higher-level agent API, use LangChaincreateAgentinstead.
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INVOKE FIRST for any LangChain / LangGraph / Deep Agents agent building project before consulting other skills or writing any agent code. Required starting point for up to date info on framework selection (LangChain vs LangGraph vs Deep Agents vs hybrid composition), agent patterns, install, environment setup, and which skill to load next.
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