langgraph-fundamentals

仓库创建 2026年1月22日最近提交 7 小时前SkillHot 收录 1 小时前

▸ 精选理由

是编写 LangGraph 工作流的核心参考和模式集合。

这个 Skill 做什么

讲解用 StateGraph、节点与边建模 LangGraph 工作流与状态管理。

用 StateGraph、节点与边把业务流程和状态建成有向图，节点负责做事并更新 state，边决定执行顺序和条件。写任何 LangGraph 代码都会碰到这些概念，还要注意 compile()、state reducer、streaming 和错误处理。特点是把复杂流程拆成可组合的图结构，便于管理状态、重用和并行控制。

▸ 展开 SKILL.md 英文原文

INVOKE THIS SKILL when writing ANY LangGraph code. Covers StateGraph, state schemas, nodes, edges, Command, Send, invoke, streaming, and error handling.

开发编程LangGraph状态图节点/边通用

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给你的 Agent 一句话（通用）

帮我安装这个 skill：https://raw.githubusercontent.com/langchain-ai/langchain-skills/main/config/skills/langgraph-fundamentals/SKILL.md

或 curl 直取 SKILL.md

curl -fsSL "https://raw.githubusercontent.com/langchain-ai/langchain-skills/main/config/skills/langgraph-fundamentals/SKILL.md"

SKILL.MD 节选查看完整文件 ↗

<overview>
LangGraph models agent workflows as **directed graphs**:

- **StateGraph**: Main class for building stateful graphs
- **Nodes**: Functions that perform work and update state
- **Edges**: Define execution order (static or conditional)
- **START/END**: Special nodes marking entry and exit points
- **State with Reducers**: Control how state updates are merged

Graphs must be `compile()`d before execution.
</overview>

<design-methodology>

### Designing a LangGraph application

Follow these 5 steps when building a new graph:

1. **Map out discrete steps** — sketch a flowchart of your workflow. Each step becomes a node.
2. **Identify what each step does** — categorize nodes: LLM step,

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