dive-into-langgraph について
Dive Into LangGraphは、LangGraph 1.0エージェントフレームワークを学ぶためのスキル兼ガイドです。オンラインとオフラインの章で、ワークフロー、ミドルウェア、メモリ、マルチエージェント、MCP連携、検索を扱います。
主な機能
- 01ReActエージェントの入門
- 02StateGraphワークフローとミドルウェア
- 03人間参加型処理とメモリ
- 04MCPサーバーの作成と連携
- 05並列処理とマルチエージェントパターン
- 06RAGとウェブ検索
活用シーン
- 01最初のReActエージェントの構築を学ぶ
- 02StateGraphでワークフローをモデル化
- 03MCPサーバーをLangGraphに接続
- 04RAGとウェブ検索の手法を学ぶ
MCP 対応
MCPサーバーを作成し、LangGraphに接続する章があります。
インストール
コマンドをコピーしてターミナルで実行します。
$
npx skills add https:/ / github.com/ luochang212/ dive-into-langgraph --skill dive-into-langgraphインストール後、Claude Code で/dive-into-langgraphを入力して読み込まれたか確認します。
同梱ファイル
SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。
references/1.quickstart.md10.rag.md11.web_search.md2.stategraph.md3.middleware.md4.human_in_the_loop.md5.memory.md6.context.md7.mcp_server.md8.supervisor.md9.parallelization.mdscripts/examples.pyutils.pyscripts/tools/__init__.pytool_math.py詳細
プロジェクトの README より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:
- 在线文档:https://luochang212.github.io/dive-into-langgraph/
- GitHub:https://github.com/luochang212/dive-into-langgraph
安装依赖
基础依赖:
pip install \
langgraph \
"langchain[openai]" \
langchain-community \
langchain-mcp-adapters \
python-dotenv \
pydantic
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 |
| 7 | MCP Server | 创建 MCP Server 并接入 LangGraph | 在线 | 本地 |
| 8 | 监督者模式 | 两种方法:tool-calling、langgraph-supervisor | 在线 | 本地 |
| 9 | 并行 | 节点并发、@task 装饰器、Map-reduce、Sub-graphs | 在线 | 本地 |
| 10 | RAG | 向量检索、关键词检索、混合检索 | 在线 | 本地 |
| 11 | 网络搜索 | DashScope、Tavily 和 DDGS | 在线 | 本地 |
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