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# 更新日志

> 我们 Python 包的更新和改进记录

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</Callout>

<Update label="Mar 24, 2026" tags={["deepagents"]} rss={{ title: "Mar 24, 2026 - deepagents" }}>
  ## `deepagents` v0.5.0a1

  `deepagents` v0.5.0 的 Alpha 版本发布。

  * **[异步子代理](/oss/python/deepagents/async-subagents)**：Deep Agents 可以启动非阻塞后台任务，允许用户在子代理并发工作时继续与代理交互。需要 [LangSmith Deployment](/langsmith/deployment) 用于子代理。

  * **多模态支持**：`read_file` 工具现在除了图像外，还支持 PDF、音频和视频文件。

  * **后端更改**：我们对 Deep Agents [后端协议](https://github.com/langchain-ai/deepagents/blob/main/libs/deepagents/deepagents/backends/protocol.py) 进行了向后兼容的更改，以支持错误传播和二进制文件。我们还更新了 [State and Store backends](/oss/python/deepagents/backends) 中存储的文件格式以支持二进制文件。

  * **Anthropic 提示词缓存改进**：我们对 Anthropic 模型的提示词缓存性能做了一些改进。
</Update>

<Update label="Mar 10, 2026" tags={["langgraph"]} rss={{ title: "Mar 10, 2026 - langgraph" }}>
  ## `langgraph` v1.1

  * **类型安全流式传输（`version="v2"`）**：向 `stream()` / `astream()` 传递 `version="v2"` 以获得统一的 `StreamPart` 输出，每个块上都有 `type`、`ns` 和 `data` 键。每种模式都有自己的 `TypedDict`，均可从 `langgraph.types` 导入。参见 [流式传输文档](/oss/python/langgraph/streaming#stream-output-format-v2)。

  * **类型安全调用（`version="v2"`）**：向 `invoke()` / `ainvoke()` 传递 `version="v2"` 以获取带有 `.value` 和 `.interrupts` 属性的 `GraphOutput` 对象。参见 [调用文档](/oss/python/langgraph/streaming#v2-invoke-format)。

  * **Pydantic 和 dataclass 强制转换**：使用 `version="v2"` 时，`invoke()` 和 `values` 模式流式输出会自动强制转换为您声明的 Pydantic 模型或 dataclass 类型。

  * **修复了带中断和子图的时间旅行**：重放不再重用过时的 `RESUME` 值，子图正确恢复父级历史状态的检查点。

  * **完全向后兼容**：`version="v2"` 是可选的。`GraphOutput` 支持弃用的字典样式访问以实现逐步迁移。
</Update>

<Update label="Feb 10, 2026" tags={["deepagents"]} rss={{ title: "Feb 10, 2026 - deepagents" }}>
  ## `deepagents` v0.4

  * 新的集成包用于可插拔沙箱：[`langchain-modal`](https://pypi.org/project/langchain-modal/)、[`langchain-daytona`](https://pypi.org/project/langchain-daytona/) 和 [`langchain-runloop`](https://pypi.org/project/langchain-runloop/)。参见 [沙箱指南](/oss/python/deepagents/sandboxes) 和示例 [数据分析教程](/oss/python/deepagents/data-analysis)。
  * [对话历史摘要](/oss/python/deepagents/harness#conversation-history-summarization) 更改：
    * 摘要现在通过 `wrap_model_call` 事件在模型节点发生。因此我们在图状态中保留完整消息历史。
    * 更准确的令牌计数。
    * 如果聊天模型抛出 [`ContextOverflowError`](https://reference.langchain.com/python/langchain-core/exceptions/ContextOverflowError)（定义在 `langchain-core` 中），摘要将自动触发。目前 `langchain-anthropic` 和 `langchain-openai` 支持此功能。
  * 我们现在默认对前缀为 `"openai:"` 的模型字符串使用 Responses API。
      <Accordion title="禁用 Responses API 的数据保留">
        ```python theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}}
        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"],
            )
        )
        ```
      </Accordion>
</Update>

<Update label="Dec 15, 2025" tags={["langchain", "integrations"]} rss={{ title: "Dec 15, 2025 - langchain" }}>
  ## `langchain` v1.2.0

  * [`create_agent`](/oss/python/langchain/agents)：通过 [tools](/oss/python/langchain/tools) 上新增的 [`extras`](https://reference.langchain.com/python/langchain/tools/#langchain.tools.BaseTool.extras) 属性，简化了对特定提供者的工具参数和定义的支持。例如：
    * 特定提供者的配置，例如 Anthropic 的 [编程工具调用](/oss/python/integrations/chat/anthropic#programmatic-tool-calling) 和 [工具搜索](/oss/python/integrations/chat/anthropic#tool-search)。
    * 在客户端执行的内置工具，由 [Anthropic](/oss/python/integrations/chat/anthropic#built-in-tools)、[OpenAI](/oss/python/integrations/chat/openai#responses-api) 和其他提供者支持。
  * 支持代理 `response_format` 中的严格架构遵循（参见 [`ProviderStrategy`](/oss/python/langchain/structured-output#provider-strategy) 文档）。
</Update>

<Update label="Dec 8, 2025" tags={["langchain", "integrations"]} rss={{ title: "Dec 8, 2025 - langchain" }}>
  ## `langchain-google-genai` v4.0.0

  我们重写了 Google GenAI 集成以使用 Google 的整合生成式 AI SDK，该 SDK 在同一接口下提供 Gemini API 和 Vertex AI Platform 的访问。这包括最小的破坏性更改以及 `langchain-google-vertexai` 中的弃用包。

  有关详细信息，请查看完整的 [发布说明和迁移指南](https://github.com/langchain-ai/langchain-google/discussions/1422)。
</Update>

<Update label="Nov 25, 2025" tags={["langchain"]} rss={{ title: "Nov 25, 2025 - langchain" }}>
  ## `langchain` v1.1.0

  * [模型配置文件](/oss/python/langchain/models#model-profiles)：聊天模型现在通过 `.profile` 属性暴露支持的功能和能力。这些数据源自 [models.dev](https://models.dev)，这是一个提供模型能力数据的开源项目。
  * [摘要中间件](/oss/python/langchain/middleware/built-in#summarization)：已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](/oss/python/langchain/structured-output)：`ProviderStrategy` 支持（原生结构化输出）现在可以从模型配置文件中推断。
  * [`SystemMessage` 用于 `create_agent`](/oss/python/langchain/middleware/custom#dynamic-prompt)：支持直接将 `SystemMessage` 实例传递给 `create_agent` 的 `system_prompt` 参数，启用高级功能如缓存控制和结构化内容块。
  * [模型重试中间件](/oss/python/langchain/middleware/built-in#model-retry)：新中间件，用于使用可配置的指数退避自动重试失败的模型调用。
  * [内容审核中间件](/oss/python/langchain/middleware/built-in#content-moderation)：OpenAI 内容审核中间件，用于检测和处理代理交互中的不安全内容。支持检查用户输入、模型输出和工具结果。
</Update>

<Update label="Oct 20, 2025" tags={["langchain", "langgraph"]} rss={{ title: "Oct 20, 2025 - langchain" }}>
  ## v1.0.0

  ### `langchain`

  * [发布说明](/oss/python/releases/langchain-v1)
  * [迁移指南](/oss/python/migrate/langchain-v1)

  ### `langgraph`

  * [发布说明](/oss/python/releases/langgraph-v1)
  * [迁移指南](/oss/python/migrate/langgraph-v1)

  <Callout icon="speakerphone" color="#4F46E5" iconType="regular">
    如果您遇到任何问题或有反馈，请 [提交问题](https://github.com/langchain-ai/docs/issues/new?template=01-langchain.yml) 以便我们改进。要查看 v0.x 文档，[转到归档内容](https://github.com/langchain-ai/langchain/tree/v0.3/docs/docs) 和 [API 参考](https://reference.langchain.com/v0.3/python/)。
  </Callout>
</Update>

***

<div className="source-links">
  <Callout icon="edit">
    [Edit this page on GitHub](https://github.com/langchain-ai/docs/edit/main/src/i18n\zh-CN\oss\python\releases\changelog.mdx) or [file an issue](https://github.com/langchain-ai/docs/issues/new/choose).
  </Callout>

  <Callout icon="terminal-2">
    [Connect these docs](/use-these-docs) to Claude, VSCode, and more via MCP for real-time answers.
  </Callout>
</div>