langchain-ai/framework-selection

INVOQUE ESTA HABILIDADE no INÍCIO de qualquer projeto LangChain/LangGraph/Deep Agents, antes de escrever qualquer código de agente. Determina qual camada do framework é adequada para a tarefa: LangChain, LangGraph, Deep Agents ou uma combinação. Deve ser consultada antes de outras habilidades de agente.

O que é framework-selection?

Esta habilidade é projetada para ser invocada no início de qualquer projeto que utilize frameworks de agentes de IA, como LangChain, LangGraph e Deep Agents. Sua função principal é analisar a tarefa em questão e recomendar a camada de framework mais apropriada — seja LangChain para fluxos lineares e integrações, LangGraph para grafos de estado complexos, Deep Agents para agentes profundamente personalizáveis, ou uma combinação deles. É crucial que esta habilidade seja consultada antes de qualquer outra, garantindo que a arquitetura escolhida esteja alinhada com os requisitos do projeto desde o início, evitando retrabalho ou escolhas inadequadas. Ela funciona analisando a descrição do problema e retornando uma sugestão estruturada, orientando o desenvolvedor sobre qual framework usar e como integrá-los, se necessário.

Funciona com~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/langchain-ai/langchain-skills/tree/main/skills/framework-selection

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Documentação

O que framework-selection faz?

INVOQUE ESTA HABILIDADE no INÍCIO de qualquer projeto LangChain/LangGraph/Deep Agents, antes de escrever qualquer código de agente. Determina qual camada do framework é adequada para a tarefa: LangChain, LangGraph, Deep Agents ou uma combinação. Deve ser consultada antes de outras habilidades de agente.

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/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.

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