内容
我们发布了我们的第一个技能集，赋予 AI 编码代理在 LangChain 生态系统中的专家知识。这包括使用 LangChain、LangGraph 和 Deep Agents 构建代理。根据我们的评估集，这提高了 Claude Code 在这些任务上的表现，从 29% 提升到 95%。
什么是技能？
技能是精心策划的指令、脚本和资源，改善编码代理在特定领域的性能。重要的是，技能是动态加载的，通过渐进式披露 — 代理只检索与当前任务相关的技能。这增强了代理能力，因为历史上，给予代理太多工具会导致其性能下降（https://blog.langchain.com/react-agent-benchmarking/）。
技能是可移植和可共享的 — 它们由 Markdown 文件和脚本组成，可以按需检索。我们正在分享一套 LangChain 技能，可以在任何支持技能功能的编码代理中移植。
LangChain 技能
在 langchain-skills repo 中，我们维护了一套 11 个技能，分为 3 个类别：
- LangChain：关于如何使用 LangChain 的 create_agent()、middleware 和工具模式的指导。LangChain 工具调用代理循环的基本知识
- LangGraph：关于如何使用 LangGraph 原语，并利用其原生支持人类在循环中、持久执行等功能的指导。
- DeepAgents：关于如何使用我们的开源 Deep Agents 包 并利用其预建的 middleware 和 FileSystem 的指导。
技能影响
使用技能，我们在基本 LangChain、LangGraph 和 DeepAgent 任务上看到 Claude Code 的性能显著提高。
| 测试 | 模型 | 通关率 |
|---|---|---|
| Claude Code 没有技能 | Sonnet 4.6 | 25% |
| Claude Code 有技能 | Sonnet 4.6 | 95% |
通关率使用 LangSmith 评估计算。我们计划开源我们使用的测试基准
要了解这些技能如何简化代理构建，请观看以下视频：
安装
要安装这些技能，可以使用 npx skills：
本地（当前项目）：
npx skills add langchain-ai/langchain-skills --skill '*' --yes
全局（所有项目）：
npx skills add langchain-ai/langchain-skills --skill '*' --yes --global
要将技能链接到特定代理（例如 Claude Code）：
npx skills add langchain-ai/langchain-skills --agent claude-code --skill '*' --yes --global
结论
我们期待社区使用 LangChain 和 LangSmith 来改善他们在我们的生态系统中构建的体验。我们计划继续添加技能内容，随着我们的开源和 LangSmith 的新功能而增加。除了这些技能对于 LangChain 开源外，我们今天还发布了一套 LangSmith 技能。如果您有关于技能或改进的想法，我们很乐意听取您的意见！