Instalacja
Wybierz klienta i sklonuj repozytorium do odpowiedniego katalogu skilli.
Instalacja
O skillu
Zbiór sprawdzonych wzorców projektowych do budowania agentów AI w frameworku Langroid. Obejmuje konfigurację agentów, obsługę narzędzi, kontrolę zadań i integracje. Każdy wzorzec zawiera opis problemu i gotowy przykład kodu. Idealne dla deweloperów tworzących złożone systemy wieloagentowe z obsługą stanów, walidacją i obsługą błędów.
Jak używać
Przejdź do repozytorium Langroid na GitHubie i zlokalizuj folder
/plugins/langroid/skills/patterns. Zawiera on katalog wzorców zorganizowanych po kategoriach (Agent & Task Basics, Tool Handlers, Task Orchestration itp.).Przejrzyj indeks wzorców dostępny w pliku README, aby znaleźć rozwiązanie pasujące do Twojego problemu. Każdy wzorzec opisuje konkretny scenariusz (np. zwracanie narzędzia z zadania, obsługa stanowa handlera, walidacja wyjścia).
Po wybraniu odpowiedniego wzorca otwórz powiązany plik dokumentacji (np.
task-return-tool.mdlubagent-tool-handler-with-state.md), który zawiera pełny przykład kodu.Skopiuj kod z przykładu i dostosuj go do swojego agenta. Zwróć uwagę na nazwy metod handlera (muszą odpowiadać polu
requestw ToolMessage) oraz na zwracane wartości (string dla błędów, DoneTool dla sukcesu).Jeśli Twój handler potrzebuje dostępu do stanu agenta, zasobów lub wykonania operacji zewnętrznych (API, baza danych), użyj wzorca "Stateful Handler on Agent" — definiuje handler jako metodę na klasie agenta, a nie wewnątrz ToolMessage.
Przetestuj implementację, upewniając się, że agent poprawnie obsługuje błędy i że Langroid automatycznie pętli błędy z powrotem do LLM w celu samokorekcji.