Community생산성 & 협업github.com

langchain-ai/deep-agents-memory

딥 에이전트에 메모리, 지속성, 또는 파일 시스템 접근이 필요할 때 이 스킬을 호출하세요. StateBackend(임시), StoreBackend(영구), FilesystemMiddleware, CompositeBackend(라우팅)를 다룹니다.

deep-agents-memory란 무엇인가요?

이 스킬은 Deep Agent가 메모리, 지속성, 파일 시스템 접근을 필요로 할 때 사용됩니다. StateBackend(임시 메모리), StoreBackend(영구 저장소), FilesystemMiddleware(파일 시스템 중간 계층), CompositeBackend(라우팅)를 포함한 다양한 백엔드를 지원합니다. 에이전트가 컨텍스트를 유지하고, 중요한 데이터를 영구적으로 저장하며, 파일 시스템과 상호작용할 수 있도록 합니다. 주로 LangChain 기반의 Deep Agent 환경에서 사용되며, 복잡한 워크플로우에서 메모리와 지속성 관리를 단순화합니다. 이 스킬은 Agent의 동작을 더욱 신뢰성 있고 확장 가능하게 만들어, 장기 실행 작업이나 여러 세션에 걸친 상태 유지가 필요한 애플리케이션에 특히 유용합니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/langchain-ai/langchain-skills/tree/main/skills/deep-agents-memory

Installed? Explore more 생산성 & 협업 skills: steipete/gemini, steipete/gh-issues, steipete/skill-creator · View all 6 →

즐겨 사용하는 AI에게 물어보기

이 에이전트 스킬이 미리 로드된 새 채팅을 엽니다.

문서

deep-agents-memory은(는) 무엇을 하나요?

딥 에이전트에 메모리, 지속성, 또는 파일 시스템 접근이 필요할 때 이 스킬을 호출하세요. StateBackend(임시), StoreBackend(영구), FilesystemMiddleware, CompositeBackend(라우팅)를 다룹니다.

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.

관련 스킬