CommunityProgramación y desarrollogithub.com

langchain-ai/langchain-middleware

INVOCA ESTA HABILIDAD cuando necesites aprobación humana en el bucle, middleware personalizado o salida estructurada. Cubre HumanInTheLoopMiddleware para aprobación humana de llamadas a herramientas peligrosas, creación de middleware personalizado con hooks, patrones de reanudación de comandos y salida estructurada con Pydantic/Zod.

¿Qué es langchain-middleware?

Esta habilidad proporciona un conjunto de herramientas para que los agentes de IA implementen aprobación humana en el bucle (Human-in-the-Loop), middleware personalizado y salida estructurada al interactuar con modelos de lenguaje. Es especialmente útil para tareas que requieren supervisión humana en llamadas a herramientas peligrosas o sensibles, como eliminar archivos o ejecutar comandos costosos, evitando acciones no autorizadas. Además, permite construir middleware reutilizable con hooks, gestionar flujos de reanudación de comandos (Command resume) y forzar la salida estructurada de datos mediante validación con Pydantic (Python) o Zod (TypeScript). Compatible con la plataforma LangChain, esta habilidad simplifica la implementación de patrones avanzados de control y robustez en agentes autónomos, mejorando la seguridad y la confiabilidad de las interacciones.

Compatible con~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/langchain-ai/langchain-skills/tree/main/skills/langchain-middleware

Installed? Explore more Programación y desarrollo skills: steipete/bluebubbles, steipete/eightctl, steipete/blucli · View all 6 →

Preguntar en tu IA favorita

Abre un nuevo chat con esta habilidad de agente ya precargada.

Documentación

¿Qué hace langchain-middleware?

INVOCA ESTA HABILIDAD cuando necesites aprobación humana en el bucle, middleware personalizado o salida estructurada. Cubre HumanInTheLoopMiddleware para aprobación humana de llamadas a herramientas peligrosas, creación de middleware personalizado con hooks, patrones de reanudación de comandos y salida estructurada con Pydantic/Zod.

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-dependencies

INVOKE THIS SKILL when setting up a new project or when asked about package versions, installation, or dependency management for LangChain, LangGraph, LangSmith, or Deep Agents. Covers required packages, minimum versions, environment requirements, versioning best practices, and common community tool packages for both Python and TypeScript.

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-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.

Skills relacionados