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langchain-ai/deep-agents-memory

INVOQUEZ CETTE COMPÉTENCE lorsque votre Deep Agent a besoin de mémoire, de persistance ou d'accès au système de fichiers. Couvre StateBackend (éphémère), StoreBackend (persistant), FilesystemMiddleware et CompositeBackend pour le routage.

Qu'est-ce que deep-agents-memory ?

Cette compétence pour Deep Agent fournit un accès complet à des systèmes de mémoire et de persistance. Elle inclut quatre composants principaux : StateBackend pour une mémoire éphémère (comme une session), StoreBackend pour un stockage persistant (par exemple, une base de données ou un fichier), FilesystemMiddleware pour interagir directement avec le système de fichiers local, et CompositeBackend qui permet de router les appels entre différents backends. C'est utile pour les agents qui doivent conserver un état entre les tours de conversation, lire/écrire des fichiers, ou combiner différentes sources de données. La compétence est conçue pour être invoquée explicitement par l'agent utilisateur (par exemple, Claude Code ou Cursor) lorsque des opérations de mémoire sont nécessaires. Elle facilite le débogage et la persistance des informations sans nécessiter d'infrastructure complexe.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
Part ofAgent Workflows
npx skills add https://github.com/langchain-ai/langchain-skills/tree/main/skills/deep-agents-memory

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Documentation

Que fait deep-agents-memory ?

INVOQUEZ CETTE COMPÉTENCE lorsque votre Deep Agent a besoin de mémoire, de persistance ou d'accès au système de fichiers. Couvre StateBackend (éphémère), StoreBackend (persistant), FilesystemMiddleware et CompositeBackend pour le routage.

Composants

  • StateBackend : Mémoire éphémère pour l'état de session. Les données sont perdues lorsque l'agent est redémarré.
  • StoreBackend : Stockage persistant pour les données à long terme. Les données survivent aux redémarrages.
  • FilesystemMiddleware : Accès au système de fichiers pour lire/écrire des fichiers.
  • CompositeBackend : Route les opérations de mémoire vers le backend approprié en fonction de la clé ou du contexte.

Utilisation

from deep_agents_memory import StateBackend, StoreBackend, CompositeBackend

# Créer un backend composite
backend = CompositeBackend(
    state_backend=StateBackend(),
    store_backend=StoreBackend(path="./memory_store")
)

# Utiliser la mémoire
backend.set("user_preference", "dark_mode")
print(backend.get("user_preference"))  # "dark_mode"

Cas d'usage

  • Agents conversationnels : Conserver le contexte de la conversation entre les tours.
  • Agents de codage : Sauvegarder les préférences utilisateur ou l'historique des projets.
  • Agents de recherche : Mettre en cache les résultats pour éviter des appels redondants.

Dépendances

  • Python 3.8+
  • deep-agents-core (bibliothèque de base)
  • Système de fichiers accessible (pour StoreBackend)

Installation

pip install deep-agents-memory

Documentation

Voir le dépôt officiel : langchain-ai/deep-agents-memory

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-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-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.

Skills associés

steipete/gemini

Gemini CLI one-shot prompts, summaries, generation, skills, hooks, MCP, or Gemma routing.

community

steipete/gh-issues

Fetch GitHub issues, select candidates, spawn background fix agents, open PRs, and optionally process PR review comments.

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steipete/skill-creator

Create, edit, audit, tidy, validate, or restructure AgentSkills and SKILL.md files.

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steipete/clawhub

Search, install, update, sync, or publish agent skills with the ClawHub CLI and registry.

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steipete/coding-agent

Delegate coding work to Codex, Claude Code, or OpenCode as background workers; not simple edits or read-only code lookup.

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steipete/mcporter

List, configure, authenticate, call, and inspect MCP servers/tools with mcporter over HTTP or stdio.

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