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langgraph-typescript-quickstart

langgraph-typescript-quickstart

github.com/langchain-aiエージェントワークフロー1.3k5.2k 回インストール3 日前に更新
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langgraph-typescript-quickstart について

公式の LangGraph TypeScript クイックスタートに沿って、計算エージェントを構築するスキルです。Graph API を学ぶ開発者向けに、LangChain チャットモデルの選択と新規ディレクトリでの実行を案内します。

主な機能

  1. 01公式クイックスタートに準拠
  2. 02Graph API による計算エージェント構築
  3. 03LangChain チャットモデルの選択
  4. 04独立したディレクトリで依存関係を導入
  5. 05サンプル実行と出力表示

活用シーン

  1. 01LangGraph TypeScript エージェントの構築
  2. 02Graph API による計算フローの実装
  3. 03計算エージェントのサンプル検証

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/langchain-ai/langchain-skills --skill langgraph-typescript-quickstart

インストール後、Claude Code で/langgraph-typescript-quickstartを入力して読み込まれたか確認します。

詳細

LangGraph TypeScript クイックスタート

ライブドキュメントに従ってください。記憶を頼りに別の API を作り出さないでください。

https://docs.langchain.com/oss/javascript/langgraph/quickstart

そのページを取得し（Docs MCP または HTTP）、掲載されている内容（Graph API を使った計算機／数学エージェント）を実装してください。ユーザーから別の指定がない限り、Functional API より Graph API の方法を優先してください。グラフの可視化は省略してください。

ローカル環境のセットアップに関する制約

セットアップを最小限に抑え、モデルに依存しないように、クイックスタートに次の内容を追加してください。

  1. 使用するプロバイダー／モデルを質問します。LangGraph があらゆる LangChain チャットモデルで動作することを示してください。推奨する質問文：

    このエージェントでどのモデルを使いますか？ provider:model 形式で指定してください。例：openai:gpt-5.5、anthropic:claude-sonnet-5、google-genai:gemini-2.5-flash-lite。わからない場合のデフォルト：anthropic:claude-sonnet-5。

    ドキュメントでは Anthropic がハードコードされていることがよくありますが、ユーザーが選んだモデルを使って initChatModel("<MODEL>")（または同等の方法）に置き換えてください。Claude Sonnet 5 以降を使う場合、temperature／top_p／top_k はサポートされていないため省略してください。

  2. 新しいディレクトリ（例：langgraph-agent/）を作成し、すべての作業をその中で行ってください。開いているプロジェクトを汚さないでください。

  3. シークレットは .env（Git で無視されます）に入れるプロバイダーの API キーだけにします。ユーザーから依頼されない限り、LangSmith／Tavily は使わないでください。ユーザー自身が .env を編集する方法を優先し、チャットにキーを貼り付けないでください。

  4. クイックスタートのパッケージと、使用するモデル用のプロバイダーパッケージをインストールしてください。

  5. 例（例：「3 と 4 を足してください。」）を実行し、出力を示したら終了してください。次のステップとして langgraph-fundamentals を案内してください。より高レベルのエージェント API を使う場合は、LangChain の createAgent を使用してください。

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