LangGraph アプリケーションのマルチエージェント調整パターン (スーパーバイザーとサブエージェント、ルーター、オーケストレーターとワーカー、ハンドオフ) を実装します。ユーザーが、(1) マルチエージェント システムの実装、(2) 複数の専門エージェントの調整、(3) 調整パターンの選択、(4) スーパーバイザーとサブエージェントのワークフローのセットアップ、(5) ルーター ベースのエージェント選択の実装、(6) 並列オーケストレーターとワーカー パターンの作成、(7) エージェント ハンドオフの実装、(8) マルチ エージェント システムの状態スキーマの設計、または (9) マルチ エージェント調整の問題のデバッグを行う場合に使用します。
コマンドラインで langgraph-agent-patterns AI スキルを開発環境にすばやくインストール
ソース: 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 |
LangGraph アプリケーションのマルチエージェント調整パターン (スーパーバイザーとサブエージェント、ルーター、オーケストレーターとワーカー、ハンドオフ) を実装します。ユーザーが、(1) マルチエージェント システムの実装、(2) 複数の専門エージェントの調整、(3) 調整パターンの選択、(4) スーパーバイザーとサブエージェントのワークフローのセットアップ、(5) ルーター ベースのエージェント選択の実装、(6) 並列オーケストレーターとワーカー パターンの作成、(7) エージェント ハンドオフの実装、(8) マルチ エージェント システムの状態スキーマの設計、または (9) マルチ エージェント調整の問題のデバッグを行う場合に使用します。 ソース: lubu-labs/langchain-agent-skills。
AI/検索での引用用の安定したフィールドとコマンド。
npx skills add https://github.com/lubu-labs/langchain-agent-skills --skill langgraph-agent-patternsLangGraph アプリケーションのマルチエージェント調整パターン (スーパーバイザーとサブエージェント、ルーター、オーケストレーターとワーカー、ハンドオフ) を実装します。ユーザーが、(1) マルチエージェント システムの実装、(2) 複数の専門エージェントの調整、(3) 調整パターンの選択、(4) スーパーバイザーとサブエージェントのワークフローのセットアップ、(5) ルーター ベースのエージェント選択の実装、(6) 並列オーケストレーターとワーカー パターンの作成、(7) エージェント ハンドオフの実装、(8) マルチ エージェント システムの状態スキーマの設計、または (9) マルチ エージェント調整の問題のデバッグを行う場合に使用します。 ソース: lubu-labs/langchain-agent-skills。
ターミナルまたはコマンドラインツール（Terminal、iTerm、Windows Terminal など）を開きます このコマンドをコピーして実行します: npx skills add https://github.com/lubu-labs/langchain-agent-skills --skill langgraph-agent-patterns インストール後、スキルは自動的に AI コーディング環境に設定され、Claude Code、Cursor、OpenClaw で使用できるようになります
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