关于 dive-into-langgraph
Dive Into LangGraph 是介绍 LangGraph 1.0 Agent 框架的学习技能与指南,提供在线和离线章节。内容涵盖工作流、中间件、记忆、多 Agent 模式、MCP 集成和检索。
主要功能
- 01ReAct Agent 快速入门
- 02StateGraph 工作流与中间件
- 03人机交互与记忆
- 04创建并接入 MCP 服务
- 05并行执行与多 Agent 模式
- 06RAG 与网络搜索
适用场景
- 01学习构建第一个 ReAct Agent
- 02使用 StateGraph 建模工作流
- 03将 MCP 服务接入 LangGraph
- 04了解 RAG 和网络搜索方法
MCP 相关
指南设有创建 MCP 服务并将其接入 LangGraph 的章节。
安装
复制下面的命令,在终端中运行。
$
npx skills add https:/ / github.com/ luochang212/ dive-into-langgraph --skill dive-into-langgraph安装后在 Claude Code 中输入/dive-into-langgraph确认已加载。
包含的文件
除 SKILL.md 外,安装时一起下载的参考资料和脚本。
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详细介绍
来自项目 READMEDive 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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