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使用 LangChain 1.x 与 LangGraph 构建生产级 LLM 应用程序。实现状态化 AI 代理、多步骤工作流程,并为复杂的对话与自动化任务构建自定义记忆系统。
探索可复用的代理技能,查看实现细节,快速找到适合你工作流程的技能。
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使用 LangChain 1.x 与 LangGraph 构建生产级 LLM 应用程序。实现状态化 AI 代理、多步骤工作流程,并为复杂的对话与自动化任务构建自定义记忆系统。
积极精简输入内容中的语法结构与冗余文字,在保留核心语义的同时优化 LLM 的 Token 使用效率。
为 AI 代理构建系统化的评估框架,利用多维评分标准、LLM-as-a-judge 与回归测试,量测代理效能、质量及上下文工程的有效性。
一个基于 LLM 的 NetHack 代理框架,通过在安全沙盒中动态合成 Python 代码,利用高阶 API 执行复杂的地牢探索与游戏操作。
智能合同审查工具,用于识别风险、提取关键条款并标记异常条款,支持明智的决策过程。
基于 Apple Silicon 与 MLX 的本地机器学习推理服务,整合语音识别 (ASR)、语音合成 (TTS)、翻译、图像生成与视觉识别功能。
利用费曼技巧、苏格拉底教学法与认知负载理论等大师级教学策略,将复杂概念转化为清晰易懂的解释。
一套观点工程引擎,通过多代理研究与表达 DNA 分析,提取目标的思维框架并生成可执行的模拟人格技能。
专门用于实现 Gemini Interactions API 的技能。适用于状态化多轮对话、后台 Deep Research 代理任务、函数调用、结构化输出,以及现代 Python 与 TypeScript SDK 的整合。
架构多代理系统以突破上下文限制,运用监督者、群体与分层模型等模式来管理复杂工作流程。
先进的上下文工程系统,用于协调 AI 代理、内存管理和 Token 优化,以提升长期持久性和项目智慧。
进阶提示词改写与优化服务。分析提示词的清晰度、具体性与结构,提供可执行的优化建议、多种变体选项,并教授提示工程的最佳实践。