프레임워크 선택은(는) 무엇을 하나요?
LangChain/LangGraph/Deep Agents 프로젝트 시작 시, 에이전트 코드를 작성하기 전에 먼저 이 스킬을 호출하세요. 작업에 적합한 프레임워크 계층(LangChain, LangGraph, Deep Agents 또는 조합)을 결정합니다. 다른 에이전트 스킬보다 먼저 참조해야 합니다.
LangChain/LangGraph/Deep Agents 프로젝트 시작 시, 에이전트 코드를 작성하기 전에 먼저 호출하세요. 작업에 적합한 프레임워크 계층(LangChain, LangGraph, Deep Agents 또는 조합)을 결정합니다. 다른 에이전트 기술보다 먼저 참조해야 합니다.
이 기술은 LangChain, LangGraph, Deep Agents와 같은 LangChain 생태계의 프레임워크 계층 중 어떤 것이 특정 개발 작업에 가장 적합한지 판단하는 데 사용됩니다. 프로젝트 초기 단계에서 호출되어 에이전트 구축 전 올바른 프레임워크 선택을 보장합니다. LangChain의 다양한 계층을 이해하고 활용하여 작업 복잡성, 제어 수준 및 에이전트 기능 요구 사항에 따라 최적의 경로를 안내합니다. 이 기술은 다른 LangChain 관련 기술과 함께 사용되도록 설계되었으며, 프로젝트 아키텍처 결정에서 병목 현상을 방지하기 위해 먼저 실행되어야 합니다.
npx skills add https://github.com/langchain-ai/langchain-skills/tree/main/skills/framework-selectionInstalled? Explore more 생산성 & 협업 skills: steipete/gemini, steipete/gh-issues, steipete/skill-creator · View all 6 →
LangChain/LangGraph/Deep Agents 프로젝트 시작 시, 에이전트 코드를 작성하기 전에 먼저 이 스킬을 호출하세요. 작업에 적합한 프레임워크 계층(LangChain, LangGraph, Deep Agents 또는 조합)을 결정합니다. 다른 에이전트 스킬보다 먼저 참조해야 합니다.
This repo contains 11 individual skills — each has its own dedicated page.
INVOKE THIS SKILL when building ANY Deep Agents application. Covers create_deep_agent(), harness architecture, SKILL.md format, and configuration options.
INVOKE THIS SKILL when your Deep Agent needs memory, persistence, or filesystem access. Covers StateBackend (ephemeral), StoreBackend (persistent), FilesystemMiddleware, and CompositeBackend for routing.
INVOKE THIS SKILL when using subagents, task planning, or human approval in Deep Agents. Covers SubAgentMiddleware, TodoList for planning, and HITL interrupts.
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.
Create LangChain agents with create_agent, define tools, and use middleware for human-in-the-loop and error handling.
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.
INVOKE THIS SKILL when building ANY retrieval-augmented generation (RAG) system. Covers document loaders, RecursiveCharacterTextSplitter, embeddings (OpenAI), and vector stores (Chroma, FAISS, Pinecone).
INVOKE THIS SKILL when writing ANY LangGraph code. Covers StateGraph, state schemas, nodes, edges, Command, Send, invoke, streaming, and error handling.
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.
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.
Dispatches many independent items in parallel: create a table, fan out to subagents, aggregate results. One row = one unit of work.
Gemini CLI one-shot prompts, summaries, generation, skills, hooks, MCP, or Gemma routing.
Fetch GitHub issues, select candidates, spawn background fix agents, open PRs, and optionally process PR review comments.
Create, edit, audit, tidy, validate, or restructure AgentSkills and SKILL.md files.
Search, install, update, sync, or publish agent skills with the ClawHub CLI and registry.
Delegate coding work to Codex, Claude Code, or OpenCode as background workers; not simple edits or read-only code lookup.
List, configure, authenticate, call, and inspect MCP servers/tools with mcporter over HTTP or stdio.