关于 langchain-python-quickstart
此技能指导按 LangChain Python 快速入门文档创建天气 Agent，面向初次搭建 LangChain Agent 的开发者。它要求先选择模型提供方，并在新目录中完成安装、配置和运行。
主要功能
- 01遵循官方快速入门文档
- 02创建天气 Agent
- 03询问并配置模型提供方
- 04在独立目录中完成项目
- 05运行示例并展示输出
适用场景
- 01搭建首个 LangChain Python Agent
- 02选择模型提供方并配置 API 密钥
- 03验证天气 Agent 示例
安装
复制下面的命令，在终端中运行。
npx skills add https:/安装后在 Claude Code 中输入/langchain-python-quickstart确认已加载。
详细介绍
LangChain Python 快速入门
请遵循实时文档，不要凭记忆编造其他 API：
https://docs.langchain.com/oss/python/langchain/quickstart
获取该页面（使用 Docs MCP 或 HTTP），并按页面内容实现（天气 Agent + create_agent）。
本地设置约束
在快速入门的基础上遵循以下要求（以尽量简化设置，并保持模型无关）：
-
询问要使用哪个提供商／模型。展示 LangChain 与模型无关。建议提示词：
这个 Agent 应使用哪个模型？请传入
provider:model字符串，例如openai:gpt-5.5、anthropic:claude-sonnet-5、google_genai:gemini-2.5-flash-lite。如果不确定，默认使用anthropic:claude-sonnet-5。将快速入门中的模型字符串替换为他们选择的模型（或默认模型）。
-
新建一个目录（例如
langchain-agent/），并在其中完成所有工作，不要弄乱已打开的项目。 -
唯一的密钥是
.env中的提供商 API 密钥（需加入 gitignore）。除非他们提出要求，否则不要使用 LangSmith／Tavily。最好让他们自行编辑.env，不要在聊天中粘贴密钥。 -
如果快速入门的基础安装不够，请安装其模型所需的提供商程序包。
-
运行示例并展示输出，然后停止。后续步骤请参考
langchain-fundamentals。