更新日志

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deepagents v0.4

• 新增可插拔沙箱集成包：langchain-modal、langchain-daytona 和 langchain-runloop。请参阅沙箱指南和数据分析教程示例。
• 对话历史摘要的变更：
  • 摘要现在通过 wrap_model_call 事件在模型节点中进行。因此，我们在图状态中保留完整的消息历史。
  • 更精确的 token 计数。
  • 如果聊天模型抛出 ContextOverflowError（在 langchain-core 中定义），摘要现在将自动触发。目前 langchain-anthropic 和 langchain-openai 支持此功能。
• 我们现在对以 "openai:" 为前缀的模型字符串默认使用 Responses API。
  使用 Responses API 禁用数据保留

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  from langchain.chat_models import init_chat_model
  
  agent = create_deep_agent(
      model=init_chat_model(
          "openai:...",
          use_responses_api=True,
          store=False,
          include=["reasoning.encrypted_content"],
      )
  )
  

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langchain v1.2.0

• create_agent：通过工具上的新 extras 属性，简化了对提供商特定工具参数和定义的支持。示例：
  • 提供商特定配置，如 Anthropic 的程序化工具调用和工具搜索。
  • 客户端执行的内置工具，如 Anthropic、OpenAI 和其他提供商所支持的。
• 支持在代理 response_format 中严格遵守 schema（请参阅 ProviderStrategy 文档）。

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langchain-google-genai v4.0.0

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langchain v1.1.0

• 模型配置文件：聊天模型现在通过 .profile 属性公开支持的功能和能力。这些数据来源于 models.dev，一个提供模型能力数据的开源项目。
• 摘要中间件：更新以支持使用模型配置文件进行上下文感知摘要的灵活触发点。
• 结构化输出：ProviderStrategy 支持（原生结构化输出）现在可以从模型配置文件推断。
• create_agent 的 SystemMessage：支持将 SystemMessage 实例直接传递给 create_agent 的 system_prompt 参数，从而启用缓存控制和结构化内容块等高级功能。
• 模型重试中间件：新的中间件，用于自动重试失败的模型调用，支持可配置的指数退避。
• 内容审核中间件：用于检测和处理代理交互中不安全内容的 OpenAI 内容审核中间件。支持检查用户输入、模型输出和工具结果。

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v1.0.0

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langchain

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langgraph

• 发布说明
• 迁移指南