langchain-init

/langchain:init

AI エージェントを構築するための最適な設定で、新しい LangChain TypeScript プロジェクトを初期化します。

このスキルを使用するタイミング

次の場合にこのスキルを使用します…	次の場合は代わりに関連するスキルを使用します…
LangChain TypeScript プロジェクトをゼロから新規作成する	既存のプロジェクトに LangChain を追加する場合 — langchain-development を使用します
ボイラープレート、依存関係、スターター設定を生成する	ステートフルなグラフワークフローを構築する場合 — langgraph-agents を使用します
他のスキルが想定する標準的なプロジェクト構成をセットアップする	階層型オーケストレーターを構築する場合 — deep-agents を使用します

コンテキスト

環境を検出します：

• node --version - Node.js のバージョン
• which bun - Bun が利用可能か確認します

パラメーター

パラメーター	説明	デフォルト
project-name	プロジェクトディレクトリの名前	必須

実行

1. プロジェクトディレクトリを作成する

mkdir -p $1 && cd $1

2. パッケージを初期化する

Bun が利用可能な場合：

bun init -y

それ以外の場合：

npm init -y

3. 依存関係をインストールする

コアパッケージ：

# Package manager: bun or npm
bun add langchain @langchain/core @langchain/langgraph
bun add @langchain/openai  # Default model provider

# Dev dependencies
bun add -d typescript @types/node tsx

4. TypeScript の設定を作成する

tsconfig.json を作成します：

{
  "compilerOptions": {
    "target": "ES2022",
    "module": "NodeNext",
    "moduleResolution": "NodeNext",
    "esModuleInterop": true,
    "strict": true,
    "skipLibCheck": true,
    "outDir": "dist",
    "declaration": true
  },
  "include": ["src/**/*"],
  "exclude": ["node_modules", "dist"]
}

5. プロジェクト構成を作成する

mkdir -p src

6. エージェントのサンプルを作成する

src/agent.ts を作成します：

import { ChatOpenAI } from "@langchain/openai";
import { createReactAgent } from "@langchain/langgraph/prebuilt";
import { tool } from "@langchain/core/tools";
import { z } from "zod";

// Example tool
const greetTool = tool(
  async ({ name }) => `Hello, ${name}!`,
  {
    name: "greet",
    description: "Greet someone by name",
    schema: z.object({
      name: z.string().describe("The name to greet"),
    }),
  }
);

// Create the agent
const model = new ChatOpenAI({
  model: "gpt-4o",
  temperature: 0,
});

export const agent = createReactAgent({
  llm: model,
  tools: [greetTool],
});

// Run if executed directly
if (import.meta.url === `file://${process.argv[1]}`) {
  const result = await agent.invoke({
    messages: [{ role: "user", content: "Say hello to Claude" }],
  });
  console.log(result.messages[result.messages.length - 1].content);
}

7. 環境変数のテンプレートを作成する

.env.example を作成します：

# OpenAI (default)
OPENAI_API_KEY=sk-...

# Optional: Anthropic
# ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...

# Optional: LangSmith tracing
# LANGCHAIN_TRACING_V2=true
# LANGCHAIN_API_KEY=ls__...
# LANGCHAIN_PROJECT=my-project

8. package.json のスクリプトを更新する

package.json に追加します：

{
  "scripts": {
    "dev": "tsx watch src/agent.ts",
    "start": "tsx src/agent.ts",
    "build": "tsc",
    "typecheck": "tsc --noEmit"
  }
}

9. .gitignore を作成する

node_modules/
dist/
.env
*.log

実行後のアクション

1. 次の手順を含む成功メッセージを表示します：

   • .env.example を .env にコピーして、API キーを追加します
   • bun dev または npm run dev を実行して起動します
   • その他の例については LangChain のドキュメントを確認します

2. 必要に応じて、追加のモデルプロバイダーのインストールを提案します：

   • Claude 用の @langchain/anthropic
   • Gemini 用の @langchain/google-genai