·langgraph-agent-patterns
</>

langgraph-agent-patterns

Внедрите шаблоны координации нескольких агентов (супервизор-субагент, маршрутизатор, оркестратор-работник, передача обслуживания) для приложений LangGraph. Используйте, когда пользователи хотят (1) реализовать многоагентные системы, (2) координировать работу нескольких специализированных агентов, (3) выбирать между шаблонами координации, (4) настроить рабочие процессы супервизора-субагента, (5) реализовать выбор агента на основе маршрутизатора, (6) создать параллельные шаблоны оркестратор-работник, (7) реализовать передачу обслуживания агентов, (8) разработать схемы состояний для многоагентных систем или (9) отладить проблемы координации нескольких агентов.

22Установки·3Тренд·@lubu-labs

Установка

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

Как установить langgraph-agent-patterns

Быстро установите AI-навык langgraph-agent-patterns в вашу среду разработки через командную строку

  1. Откройте терминал: Откройте терминал или инструмент командной строки (Terminal, iTerm, Windows Terminal и т.д.)
  2. Выполните команду установки: Скопируйте и выполните эту команду: npx skills add https://github.com/lubu-labs/langchain-agent-skills --skill langgraph-agent-patterns
  3. Проверьте установку: После установки навык будет автоматически настроен в вашей AI-среде разработки и готов к использованию в Claude Code, Cursor или OpenClaw

Источник: 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 |

Внедрите шаблоны координации нескольких агентов (супервизор-субагент, маршрутизатор, оркестратор-работник, передача обслуживания) для приложений LangGraph. Используйте, когда пользователи хотят (1) реализовать многоагентные системы, (2) координировать работу нескольких специализированных агентов, (3) выбирать между шаблонами координации, (4) настроить рабочие процессы супервизора-субагента, (5) реализовать выбор агента на основе маршрутизатора, (6) создать параллельные шаблоны оркестратор-работник, (7) реализовать передачу обслуживания агентов, (8) разработать схемы состояний для многоагентных систем или (9) отладить проблемы координации нескольких агентов. Источник: lubu-labs/langchain-agent-skills.

Факты (для цитирования)

Стабильные поля и команды для ссылок в AI/поиске.

Команда установки
npx skills add https://github.com/lubu-labs/langchain-agent-skills --skill langgraph-agent-patterns
Категория
</>Разработка
Проверено
Впервые замечено
2026-02-22
Обновлено
2026-03-10

Browse more skills from lubu-labs/langchain-agent-skills

Короткие ответы

Что такое langgraph-agent-patterns?

Внедрите шаблоны координации нескольких агентов (супервизор-субагент, маршрутизатор, оркестратор-работник, передача обслуживания) для приложений LangGraph. Используйте, когда пользователи хотят (1) реализовать многоагентные системы, (2) координировать работу нескольких специализированных агентов, (3) выбирать между шаблонами координации, (4) настроить рабочие процессы супервизора-субагента, (5) реализовать выбор агента на основе маршрутизатора, (6) создать параллельные шаблоны оркестратор-работник, (7) реализовать передачу обслуживания агентов, (8) разработать схемы состояний для многоагентных систем или (9) отладить проблемы координации нескольких агентов. Источник: lubu-labs/langchain-agent-skills.

Как установить langgraph-agent-patterns?

Откройте терминал или инструмент командной строки (Terminal, iTerm, Windows Terminal и т.д.) Скопируйте и выполните эту команду: npx skills add https://github.com/lubu-labs/langchain-agent-skills --skill langgraph-agent-patterns После установки навык будет автоматически настроен в вашей AI-среде разработки и готов к использованию в Claude Code, Cursor или OpenClaw

Где находится исходный репозиторий?

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