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langchain-ai/langchain-abhängigkeiten

Rufe dieses Skill auf, wenn ein neues Projekt eingerichtet wird oder Fragen zu Paketversionen, Installation oder Abhängigkeitsmanagement für LangChain, LangGraph, LangSmith oder Deep Agents auftauchen. Es behandelt erforderliche Pakete, Mindestversionen, Umgebungsanforderungen, Best Practices für Versionierung und gängige Community-Tool-Pakete für sowohl Python als auch TypeScript.

Was ist langchain-abhängigkeiten?

Dieser Skill bietet eine umfassende Übersicht über die Abhängigkeiten für die LangChain-Ökosystembibliotheken, einschließlich LangChain, LangGraph, LangSmith und Deep Agents. Er ist sowohl für Python- als auch TypeScript-Entwickler konzipiert und deckt Mindestversionsanforderungen, Installationsanweisungen, Umgebungsvoraussetzungen (z. B. Python 3.9+ oder Node.js 18+) und Best Practices für die Paketversionierung ab. Der Skill behandelt auch gängige Community-Tool-Pakete wie LangChain CLI, Jupyter-Integrationen und Hilfstools für die Vektor-Datenbank. Er ist nützlich, um häufige Kompatibilitätsprobleme zu vermeiden und sicherzustellen, dass Entwickler in neuen wie bestehenden Projekten die richtigen Versionen der Pakete installieren.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
Part ofAgent Workflows
npx skills add https://github.com/langchain-ai/langchain-skills/tree/main/skills/langchain-dependencies

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Dokumentation

Was macht langchain-abhängigkeiten?

RUFE DIESEN SKILL AUF, wenn ein neues Projekt eingerichtet wird oder Fragen zu Paketversionen, Installation oder Abhängigkeitsmanagement für LangChain, LangGraph, LangSmith oder Deep Agents auftauchen. Er behandelt erforderliche Pakete, Mindestversionen, Umgebungsanforderungen, Best Practices für Versionierung und gängige Community-Tool-Pakete für sowohl Python als auch TypeScript.

Paketversionen

Python

PaketMindestversionEmpfohlene VersionHinweise
langchain0.3.0Neueste stabileHauptbibliothek
langchain-community0.3.0Neueste stabileIntegrationen von Drittanbietern
langchain-core0.3.0Neueste stabileKern-APIs
langgraph0.2.0Neueste stabileGraphbasiertes Orchestrierung
langsmith0.1.0Neueste stabileBeobachtbarkeit und Debugging
deep-agents0.1.0Neueste stabileAgenten-Framework

TypeScript

PaketMindestversionEmpfohlene VersionHinweise
langchain0.3.0Neueste stabileHauptbibliothek
@langchain/community0.3.0Neueste stabileIntegrationen von Drittanbietern
@langchain/core0.3.0Neueste stabileKern-APIs
langgraph0.2.0Neueste stabileGraphbasiertes Orchestrierung
langsmith0.1.0Neueste stabileBeobachtbarkeit und Debugging
deep-agents0.1.0Neueste stabileAgenten-Framework

Umgebungsanforderungen

  • Python: 3.9 oder höher (3.11+ empfohlen)
  • Node.js: 18 oder höher (20 LTS empfohlen)
  • Betriebssystem: macOS, Linux, Windows (WSL2 für Windows empfohlen)

Installation

Python

pip install langchain langgraph langsmith deep-agents

TypeScript

npm install langchain @langchain/core @langchain/community langgraph langsmith deep-agents

Best Practices für Versionierung

  1. Pinning: Verwende requirements.txt (Python) oder package.json (TypeScript), um auf Hauptversionen zu pinnen (z. B. langchain>=0.3,<0.4).
  2. Regelmäßige Aktualisierungen: Überprüfe regelmäßig auf Updates mit pip list --outdated oder npm outdated.
  3. Kompatibilität: Teste neue Versionen in einer isolierten Umgebung, bevor du sie in Produktion übernimmst.
  4. Lock-Dateien: Verwende Lock-Dateien (requirements.lock oder package-lock.json), um reproduzierbare Builds sicherzustellen.

Community-Tool-Pakete

  • langchain-cli – CLI-Tool für Projektvorlagen und Verwaltung
  • jupyter-langchain – Jupyter-Integration
  • langchain-vectorstores – Vektor-Datenbankadapter
  • langchain-experimental – Experimentelle Funktionen (instabil, mit Vorsicht verwenden)

Support und Links

Individual skills in this repo

This repo contains 11 individual skills — each has its own dedicated page.

langchain-ai/deep-agents-core

INVOKE THIS SKILL when building ANY Deep Agents application. Covers create_deep_agent(), harness architecture, SKILL.md format, and configuration options.

langchain-ai/deep-agents-memory

INVOKE THIS SKILL when your Deep Agent needs memory, persistence, or filesystem access. Covers StateBackend (ephemeral), StoreBackend (persistent), FilesystemMiddleware, and CompositeBackend for routing.

langchain-ai/deep-agents-orchestration

INVOKE THIS SKILL when using subagents, task planning, or human approval in Deep Agents. Covers SubAgentMiddleware, TodoList for planning, and HITL interrupts.

langchain-ai/framework-selection

INVOKE THIS SKILL at the START of any LangChain/LangGraph/Deep Agents project, before writing any agent code. Determines which framework layer is right for the task: LangChain, LangGraph, Deep Agents, or a combination. Must be consulted before other agent skills.

langchain-ai/langchain-fundamentals

Create LangChain agents with create_agent, define tools, and use middleware for human-in-the-loop and error handling.

langchain-ai/langchain-middleware

INVOKE THIS SKILL when you need human-in-the-loop approval, custom middleware, or structured output. Covers HumanInTheLoopMiddleware for human approval of dangerous tool calls, creating custom middleware with hooks, Command resume patterns, and structured output with Pydantic/Zod.

langchain-ai/langchain-rag

INVOKE THIS SKILL when building ANY retrieval-augmented generation (RAG) system. Covers document loaders, RecursiveCharacterTextSplitter, embeddings (OpenAI), and vector stores (Chroma, FAISS, Pinecone).

langchain-ai/langgraph-fundamentals

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

langchain-ai/langgraph-human-in-the-loop

INVOKE THIS SKILL when implementing human-in-the-loop patterns, pausing for approval, or handling errors in LangGraph. Covers interrupt(), Command(resume=...), approval/validation workflows, and the 4-tier error handling strategy.

langchain-ai/langgraph-persistence

INVOKE THIS SKILL when your LangGraph needs to persist state, remember conversations, travel through history, or configure subgraph checkpointer scoping. Covers checkpointers, thread_id, time travel, Store, and subgraph persistence modes.

langchain-ai/swarm

Dispatches many independent items in parallel: create a table, fan out to subagents, aggregate results. One row = one unit of work.

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