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langgraph-agent-patterns

Implémentez des modèles de coordination multi-agents (superviseur-sous-agent, routeur, orchestrateur-travailleur, transferts) pour les applications LangGraph. À utiliser lorsque les utilisateurs souhaitent (1) implémenter des systèmes multi-agents, (2) coordonner plusieurs agents spécialisés, (3) choisir entre des modèles de coordination, (4) configurer des flux de travail superviseur-sous-agent, (5) implémenter une sélection d'agent basée sur un routeur, (6) créer des modèles orchestrateur-travailleur parallèles, (7) implémenter des transferts d'agents, (8) concevoir des schémas d'état pour des systèmes multi-agents ou (9) déboguer des problèmes de coordination multi-agents.

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Installation

$npx skills add https://github.com/lubu-labs/langchain-agent-skills --skill langgraph-agent-patterns

Comment installer langgraph-agent-patterns

Installez rapidement le skill IA langgraph-agent-patterns dans votre environnement de développement via la ligne de commande

  1. Ouvrir le Terminal: Ouvrez votre terminal ou outil de ligne de commande (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.)
  2. Exécuter la commande d'installation: Copiez et exécutez cette commande : npx skills add https://github.com/lubu-labs/langchain-agent-skills --skill langgraph-agent-patterns
  3. Vérifier l'installation: Une fois installé, le skill sera automatiquement configuré dans votre environnement de programmation IA et prêt à être utilisé dans Claude Code, Cursor ou OpenClaw

Source : lubu-labs/langchain-agent-skills.

Implement and configure multi-agent coordination patterns for LangGraph applications.

| Pattern | Best For | When to Use |

| Supervisor | Complex workflows, dynamic routing | Agents need to collaborate, routing is context-dependent | | Router | Simple categorization, independent tasks | One-time routing, deterministic decisions | | Orchestrator-Worker | Parallel execution, high throughput | Independent subtasks, results need aggregation |

Implémentez des modèles de coordination multi-agents (superviseur-sous-agent, routeur, orchestrateur-travailleur, transferts) pour les applications LangGraph. À utiliser lorsque les utilisateurs souhaitent (1) implémenter des systèmes multi-agents, (2) coordonner plusieurs agents spécialisés, (3) choisir entre des modèles de coordination, (4) configurer des flux de travail superviseur-sous-agent, (5) implémenter une sélection d'agent basée sur un routeur, (6) créer des modèles orchestrateur-travailleur parallèles, (7) implémenter des transferts d'agents, (8) concevoir des schémas d'état pour des systèmes multi-agents ou (9) déboguer des problèmes de coordination multi-agents. Source : lubu-labs/langchain-agent-skills.

Faits (prêts à citer)

Champs et commandes stables pour les citations IA/recherche.

Commande d'installation
npx skills add https://github.com/lubu-labs/langchain-agent-skills --skill langgraph-agent-patterns
Catégorie
</>Développement
Vérifié
Première apparition
2026-02-22
Mis à jour
2026-03-10

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Réponses rapides

Qu'est-ce que langgraph-agent-patterns ?

Implémentez des modèles de coordination multi-agents (superviseur-sous-agent, routeur, orchestrateur-travailleur, transferts) pour les applications LangGraph. À utiliser lorsque les utilisateurs souhaitent (1) implémenter des systèmes multi-agents, (2) coordonner plusieurs agents spécialisés, (3) choisir entre des modèles de coordination, (4) configurer des flux de travail superviseur-sous-agent, (5) implémenter une sélection d'agent basée sur un routeur, (6) créer des modèles orchestrateur-travailleur parallèles, (7) implémenter des transferts d'agents, (8) concevoir des schémas d'état pour des systèmes multi-agents ou (9) déboguer des problèmes de coordination multi-agents. Source : lubu-labs/langchain-agent-skills.

Comment installer langgraph-agent-patterns ?

Ouvrez votre terminal ou outil de ligne de commande (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copiez et exécutez cette commande : npx skills add https://github.com/lubu-labs/langchain-agent-skills --skill langgraph-agent-patterns Une fois installé, le skill sera automatiquement configuré dans votre environnement de programmation IA et prêt à être utilisé dans Claude Code, Cursor ou OpenClaw

Où se trouve le dépôt source ?

https://github.com/lubu-labs/langchain-agent-skills