变更日志

​

deepagents v1.9.0-alpha.0

• 异步子智能体 (Async subagents)：Deep Agents 现在可以启动非阻塞后台任务，因此用户可以在子智能体并发工作的同时继续与智能体进行交互。需要 LangSmith 部署以支持子智能体。
• 后端协议 v2：我们引入了全新的 v2 后端协议 (BackendProtocolV2)，对 Deep Agents 后端接口进行了向后兼容的更新。主要变更如下：
  • 结构化结果类型：所有方法现在都返回结构化的 Result 对象（例如 ReadResult, LsResult, GrepResult, GlobResult），并通过 error 字段进行一致的错误处理，而不是返回原始值或抛出异常。
  • 多模态文件支持：read() 现在返回包含 .content 字段的 ReadResult，而不是纯字符串。对于二进制文件（图像、PDF、音频、视频），完整的原始 Uint8Array 内容通过 readRaw() 返回，使智能体能够原生处理多模态文件。
  • 简化方法命名：lsInfo -> ls，grepRaw -> grep，globInfo -> glob。
  • 向后兼容：现有的 v1 后端可以使用 adaptBackendProtocol 适配到 v2 接口。v1 接口（BackendProtocolV1, SandboxBackendProtocolV1）已被弃用，但为了兼容性予以保留。

​

v1.1.0

​

@langchain/langgraph

​

支持标准 JSON Schema

import { z } from "zod"; // or valibot, arktype, etc.
import { StateSchema, ReducedValue, MessagesValue } from "@langchain/langgraph";

const AgentState = new StateSchema({
  messages: MessagesValue,
  currentStep: z.string(),
  count: z.number().default(0),
  history: new ReducedValue(
    z.array(z.string()).default(() => []),
    {
      inputSchema: z.string(),
      reducer: (current, next) => [...current, next],
    }
  ),
});

// Type-safe state and update types
type State = typeof AgentState.State;
type Update = typeof AgentState.Update;

const graph = new StateGraph(AgentState)
  .addNode("agent", (state) => ({ count: state.count + 1 }))
  .addEdge(START, "agent")
  .addEdge("agent", END)
  .compile();

​

新的状态值原语

• ReducedValue：使用自定义化简器 (reducer) 定义用于累积值的字段。支持用于类型安全化简器输入的独立输入和输出架构。
• UntrackedValue：定义仅在执行期间存在且从不进行检查点 (checkpoint) 的瞬态状态——适用于数据库连接、缓存或仅限运行时的配置。
• MessagesValue：一个为聊天消息预构建的 ReducedValue，内置标准消息化简器。

​

类型辅助导出

• GraphNode<Schema, Nodes?, Config?> - 对节点函数进行类型标注，支持完全推理
• ConditionalEdgeRouter<Schema, Nodes?> - 对条件边路由器进行类型标注

// Type standalone node functions
const myNode: GraphNode<typeof AgentState> = (state, config) => {
  return { count: state.count + 1 };
};

// Use schema type helpers directly
const processState = (state: typeof AgentState.State) => {
  console.log(state.count);
};

​

v1.2.0

​

LangChain

• 结构化输出：在使用 providerStrategy 进行结构化输出时，增加了手动设置 strict 模式的功能。

​

@langchain/openai

• 新的提供商内置工具：支持文件搜索、网络搜索、代码解释器、图像生成、计算机使用、Shell 和 MCP 连接器工具，这些工具由提供商在服务端执行。参见 服务端工具使用 和 OpenAI 聊天集成。
• 内容审核：ChatOpenAI 新增 moderateContent 选项，用于检测和处理不安全内容。
• 为 GPT-5.2 Pro 模型优先使用响应 API。

​

v1.3.0

​

@langchain/anthropic

• 新的提供商内置工具：支持文本编辑器、网页获取、计算机使用、工具搜索和 MCP 工具集，这些工具由提供商在服务端执行。参见 服务端工具使用 和 Anthropic 聊天集成。
• 公开 ChatAnthropicInput 类型以提高类型安全性。

​

v1.1.0

​

@langchain/ollama

• 原生结构化输出：增加了通过 withStructuredOutput 实现原生结构化输出的支持。
• 支持自定义 baseUrl 配置。

​

v1.0.0

​

@langchain/community

• Jira 文档加载器更新为使用 v3 API。
• LanceDB：增加了 similaritySearch() 和 similaritySearchWithScore() 支持。
• Elasticsearch 混合搜索支持。
• 新增 GoogleCalendarDeleteTool。
• 针对 LlamaCppEmbeddings、PrismaVectorStore、IBM WatsonX 的多项错误修复，以及安全改进。

​

其他包

• @langchain/xai: 支持原生实时搜索 (Live Search)。
• @langchain/tavily: 增加了 Tavily 的研究端点。
• @langchain/mongodb: 新的 MongoDB LLM 缓存。
• @langchain/mcp-adapters: 增加了 onConnectionError 选项。
• @langchain/google-common: withStructuredOutput 支持 jsonSchema 方法。
• @langchain/core: 安全修复，Mermaid 图中更好的子图嵌套，以及用于运行 ID 的 UUID7。

​

v1.1.0

• 模型配置 (Model profiles)：聊天模型现在通过 .profile getter 暴露其支持的特性和能力。这些数据来源于 models.dev，这是一个提供模型能力数据的开源项目。
• 模型重试中间件：用于自动重试失败模型调用的新中间件，具有可配置的指数退避策略，提高了智能体的可靠性。
• 内容审核中间件：用于检测和处理智能体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。
• 摘要中间件：更新为支持使用模型配置进行灵活的触发点设置，以实现上下文感知摘要。
• 结构化输出：ProviderStrategy 支持（原生结构化输出）现在可以从模型配置中推断出来。
• createAgent 的 SystemMessage：支持将 SystemMessage 实例直接传递给 createAgent 的 systemPrompt 参数，并增加了一个新的 concat 方法用于扩展系统消息。实现了缓存控制和结构化内容块等高级功能。
• 动态系统提示词中间件：dynamicSystemPromptMiddleware 的返回值现在纯粹是累加的。当返回 SystemMessage 或 string 时，它们会与现有的系统消息合并，而不是覆盖，这使得组合多个修改提示词的中间件变得更加容易。
• 兼容性改进：修复了结构化输出和工具架构中 Zod v4 验证错误的错误处理，确保详细的错误消息能够正确显示。

​

v1.0.0

​

LangChain

• 发布说明
• 迁移指南

​

langgraph

• 发布说明
• 迁移指南