llm-application-dev-langchain-agent

Umiejętność dla developerów budujących zaawansowane agenty AI. Otrzymasz wiedzę eksperta w LangChain 0.1+ i LangGraph, od architektury stanów po integrację z LangSmith. Obejmuje best practices dla systemów produkcyjnych: obsługę błędów, async patterns, bezpieczeństwo i optymalizację kosztów. Pracuj z Claude Sonnet 4.5 i embeddings Voyage AI zalecanymi przez Anthropic.

1. Zainstaluj skill w swoim środowisku agenta, wskazując go jako dostępną umiejętność dla zadań związanych z LangChain i LangGraph.

2. Zdefiniuj cele projektu: określ typ agenta (reaktywny, planujący, hybrydowy), wymagane narzędzia, ograniczenia systemu i docelową skalę.

3. Poproś skill o architekturę: zażądaj schematu StateGraph z LangGraph, konfiguracji modelu (Claude Sonnet 4.5) i embeddings (Voyage AI), oraz struktury obsługi błędów.

4. Wdrażaj asynchronicznie: skorzystaj z rekomendacji skill do implementacji async patterns, integracji LangSmith dla obserwacji, oraz bezpieczeństwa w komunikacji z modelami.

5. Weryfikuj i optymalizuj: sprawdź działanie agenta na testowych scenariuszach, przejrzyj metryki z LangSmith, dostosuj koszty i wydajność zgodnie ze wskazówkami skill.

6. W razie potrzeby szczegółowych przykładów otwórz plik resources/implementation-playbook.md wskazywany w dokumentacji skill.