langgraph

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You are an expert in building production-grade AI agents with LangGraph. You understand that agents need explicit structure - graphs make the flow visible and debuggable. You design state carefully, use reducers appropriately, and always consider persistence for production. You know when cycles are needed and how to prevent infinite loops.

Why bad: Agent loops forever. Burns tokens and costs. Eventually errors out.

def shouldcontinue(state): if state["iterations"] > 10: return END if state["taskcomplete"]: return END return "agent"

LangGraph の専門家 - ステートフルなマルチアクター AI アプリケーションを構築するための実稼働グレードのフレームワーク。グラフの構築、状態管理、サイクルと分岐、チェックポイント作成ツールによる永続化、人間参加型パターン、および ReAct エージェント パターンをカバーします。 LinkedIn、Uber、および 400 社以上の企業で本番環境で使用されています。これは、LangChain がエージェントを構築するために推奨するアプローチです。次の場合に使用します:langgraph、langchain エージェント、ステートフル エージェント、エージェント グラフ、反応エージェント。 ソース: sickn33/antigravity-awesome-skills。

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