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1186141415/Paper-RAG-Agent-mit-LangGraph

Ein Paper-Analyse-RAG-System mit Multi-Tool-Agent-Workflow, Sitzungsspeicher und LangGraph-basierter Orchestrierung.

Was ist Paper-RAG-Agent-mit-LangGraph?

Der **Paper-RAG-Agent-mit-LangGraph** ist ein KI-Agent-Skill, der speziell für die Analyse wissenschaftlicher Paper entwickelt wurde. Er kombiniert Retrieval-Augmented Generation (RAG) mit einem Multi-Tool-Agent-Workflow, der durch LangGraph orchestriert wird. Der Agent kann Paper zusammenfassen, Fragen dazu beantworten, Zitate extrahieren und mit externen Werkzeugen wie PDF-Parsern und Vektordatenbanken interagieren. Seine Sitzungsspeicher-Funktion ermöglicht es dem Benutzer, kontextuell zusammenhängende Unterhaltungen über mehrere Paper hinweg zu führen. Dieser Skill ist besonders nützlich für Forscher, Studierende und Entwickler, die große Mengen akademischer Literatur effizient durchsuchen und analysieren müssen. Er unterstützt eine Vielzahl von Plattformen, darunter Claude Code, Cursor und Codex, und kann einfach als wiederverwendbarer Skill in jedem LangGraph-basierten Agenten-Workflow integriert werden. Die Implementierung folgt den neuesten Best Practices für KI-Agenten und nutzt modulare Komponenten, die einfach erweitert oder angepasst werden können.

Funktioniert mit✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor✓Gemini CLI
npx skills add 1186141415/Paper-RAG-Agent-with-LangGraph

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Dokumentation

Was macht Paper-RAG-Agent-mit-LangGraph?

Ein Paper-Analyse-RAG-System mit Multi-Tool-Agent-Workflow, Sitzungsspeicher und LangGraph-basierter Orchestrierung.

Quelle: https://github.com/1186141415/Paper-RAG-Agent-with-LangGraph

Entdeckt aus GitHub-Repositories, die in den letzten 24 Stunden für Agent-Skills, Claude/Codex/Gemini-Workflows, MCP-Tooling und angrenzende KI-Agent-Automatisierung gepusht wurden.

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