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dive-into-langgraph深入研究语言图

Agent Skill

dive-into-langgraph 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

12,967

周安装

557

GitHub Stars

1

下载量

4,545
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:dive-into-langgraph(深入研究语言图)
来源仓库:https://github.com/luochang212/dive-into-langgraph
安装命令:
openclaw skills install dive-into-langgraph
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install dive-into-langgraph

简介

使用 LangGraph 1.0 构建代理的综合指南和参考,包括 ReAct 代理、状态图和工具集成。

SKILL.md

name
dive-into-langgraph
description
A comprehensive guide and reference for building agents using LangGraph 1.0, including ReAct agents, state graphs, and tool integrations.

Dive 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
7MCP 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
10RAG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

官方资源

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

98.99%
按下载量换算4,499

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

未展示

权限和风险

敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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