在 LangGraph 中集成 Skills 增强智能体能力

LangGraph 的核心是通过**状态机 + 节点（Node） + 工具（Tool）**来编排智能体流程，你可以把 Skills 理解为“封装好的工具或可复用的任务流”，下面是一套可落地的集成方案。

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一、核心思路：Skill → LangGraph 可调用单元

在 LangGraph 中，一个 Skill 通常可以转化为以下几种形式：

1. 工具（Tool）：独立函数，比如“网页信息提取”“代码生成”等原子能力。
2. 子图（Subgraph）：多步任务流，比如“E2E 测试全流程”“技术调研报告生成”。
3. 状态更新函数：修改智能体状态，比如“保存中间结果”“切换任务优先级”。

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二、标准集成步骤（以 Browser Agent Skill 为例）

1. 封装 Skill 为 LangGraph Tool

把 Skill 的逻辑包装成@tool装饰的函数，让智能体可以直接调用。

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