更新日志 (Changelog)

JavaScript/TypeScript 核心软件包更新与改进记录

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2026 年 10 月 22 日

@langchain/core v1.3.0

在事件流式传输中，工具调用参数现在以 tool-call-delta 事件进行流式传输。每个事件仅携带参数的最新增量部分，类似于针对文本的 text-delta。早前版本发送的 block-delta 事件会重复发送迄今为止生成的所有参数。

升级顺序：客户端必须先于服务端升级

低于以下版本的客户端无法处理 tool-call-delta。例如，旧版 @langchain/react 可能会停止更新 useMessages 视图。由于 Agent Server 会对事件进行透传，服务端所安装的包版本决定了客户端收到的事件格式。

1. 在所有读取流的客户端中，将 @langchain/react、@langchain/vue、@langchain/svelte 或 @langchain/angular 升级至 1.2.6 或更高版本。
2. 将服务端上的 @langchain/core 升级至 1.3.0 或更高版本。同时升级服务端使用的以下各提供商包，因为较早版本仍然会发送 block-delta：
   • @langchain/openai 升级至 1.7.0 或更高版本
   • @langchain/anthropic 升级至 1.6.0 或更高版本
   • @langchain/aws 升级至 1.5.0 或更高版本
   • @langchain/xai 升级至 1.5.0 或更高版本

升级 langchain、deepagents 或某个提供商包可能会自动拉入 @langchain/core 1.3.0。若要暂缓服务端升级直至所有客户端更新完毕，请在服务端的 package.json 中将 @langchain/core 锁定为 <1.3.0。步骤 2 中的提供商版本需要依赖 @langchain/core 1.3.0，因此在版本锁定时无法安装它们。

2026 年 10 月 15 日

langchain v1.5.18

humanInTheLoopMiddleware 现在支持按单次工具调用进行暂停。设置 interruptMode: "per_call" 后，每个受控调用都会触发自身的中断，你可以通过中断 ID 进行针对性回答。批处理模式（Batched mode）仍为默认模式。

humanInTheLoopMiddleware({ interruptOn: {...}, interruptMode: "per_call" });

功能特性

• 类型化回答：每个中断都携带一个 response_schema，列出该调用允许的所有决策选项，以便客户端根据 Schema 动态渲染表单。参见读取响应 Schema。
• 保存前校验：LangGraph 会在保存之前拒绝不合规的回答，以便你进行修正并再次回答同一个中断。参见纠正不合规的回答。
• 编辑限定于目标工具：edit 操作无法偷换工具，且其传入参数会根据工具自身的 Schema 进行严格校验。
• 全局支持 respond：interruptOn: { tool: true } 现在在两种模式下均支持所有决策类型（包含 respond），与 Python 版行为完全对齐。

建议在新构建的智能体中使用单次调用模式（per-call mode）。LangChain 计划在下一个主版本中将其设为默认模式。参见针对单次工具调用暂停以及人在回路总览。

2026 年 3 月 24 日

deepagents v1.9.0-alpha.0

deepagents v1.9.0 Alpha 预览版发布。

• 异步子智能体 (Async subagents)：Deep Agents 支持启动非阻塞的后台任务，在子智能体并发执行的同时，用户可以继续与主智能体交互。子智能体功能需要配合 LangSmith 部署。
• 后端协议 v2 (Backend protocol v2)：我们推出了全新的 v2 后端协议（BackendProtocolV2），对 Deep Agents 后端接口进行了向后兼容的改进。关键变更：
  • 结构化结果类型：所有方法现在统一返回结构化的 Result 对象（例如 ReadResult、LsResult、GrepResult、GlobResult），并通过 error 字段进行一致的错误处理，而不是直接返回原始值或抛出未捕获异常。
  • 多模态文件支持：read() 返回包含 .content 字段的 ReadResult，而不再是单纯的字符串。针对二进制文件（图片、PDF、音频、视频），通过 readRaw() 返回完整的原始 Uint8Array 内容，使智能体能够原生处理多模态文件。
  • 简化方法名称：lsInfo -> ls，grepRaw -> grep，globInfo -> glob。
  • 向后兼容：现有的 v1 后端可以使用 adaptBackendProtocol 平滑适配到 v2 接口。v1 接口（BackendProtocolV1、SandboxBackendProtocolV1）已被标记弃用但仍完整保留以兼容旧代码。

2026 年 1 月 14 日

v1.1.0

@langchain/langgraph

隆重推出 StateSchema——一种更清晰、与验证库无关的图状态定义方式，可与任何兼容 Standard Schema 的验证库无缝配合。

Standard JSON Schema 支持

LangGraph 现已支持 Standard JSON Schema，这是由 Zod 4、Valibot、ArkType 等模式库实现的开放规范。这意味着你可以使用偏好的验证库而不会被框架锁死：

import { z } from "zod"; // 或 valibot、arktype 等
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],
    }
  ),
});

// 类型安全的状态与更新类型
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 (State Value Primitives)

• ReducedValue：使用自定义 Reducer 定义用于累加值的字段。支持分离的输入和输出 Schema，以保证 Reducer 输入的类型安全性。
• UntrackedValue：定义在执行期间存在但永远不会被检查点持久化的瞬态状态——适用于数据库连接、缓存或纯运行时配置。
• MessagesValue：为聊天消息预置的 ReducedValue，内置标准消息 Reducer。

类型辅助工具导出 (Type helper exports)

用于在图构建器外部对函数进行类型标注的全新导出类型工具：

• GraphNode<Schema, Nodes?, Config?> - 具备完整类型推导的节点函数类型
• ConditionalEdgeRouter<Schema, Nodes?> - 条件边路由函数类型

// 对独立的节点函数进行类型标注
const myNode: GraphNode<typeof AgentState> = (state, config) => {
  return { count: state.count + 1 };
};

// 直接使用 Schema 类型辅助函数
const processState = (state: typeof AgentState.State) => {
  console.log(state.count);
};

既有的 Annotation 和基于 zod 的 API 保持不变继续工作——StateSchema 是为偏好 Schema 优先定义的开发者提供的额外选项。

了解有关 StateSchema 的更多信息

查阅有关使用 StateSchema、ReducedValue 和 UntrackedValue 定义图状态的完整文档。

2025 年 12 月 12 日

v1.2.0

langchain

• 结构化输出：在使用 providerStrategy 进行结构化输出时，新增了手动设置 strict 模式的能力。

@langchain/openai

• 全新的提供商内置工具：支持由提供商在服务端执行的文件搜索、网络搜索、代码解释器、图像生成、电脑操作（computer use）、Shell 以及 MCP 连接器工具。参见服务端工具使用与 OpenAI 集成。
• 内容安全审核：ChatOpenAI 上新增 moderateContent 选项，用于检测并处理不安全内容。
• 针对 GPT-5.2 Pro 模型优先采用 Responses API。

v1.3.0

@langchain/anthropic

• 全新的提供商内置工具：支持由提供商在服务端执行的文本编辑器、网页抓取、电脑操作、工具检索以及 MCP 工具集工具。参见服务端工具使用与 Anthropic 集成。
• 导出 ChatAnthropicInput 类型以增强类型安全性。

v1.1.0

@langchain/ollama

• 原生结构化输出：新增通过 withStructuredOutput 支持原生结构化输出。
• 支持自定义 baseUrl 配置。

v1.0.0

@langchain/community

• Jira 文档加载器升级使用 v3 API。
• LanceDB：新增 similaritySearch() 和 similaritySearchWithScore() 支持。
• 支持 Elasticsearch 混合搜索。
• 新增 GoogleCalendarDeleteTool。
• 针对 LlamaCppEmbeddings、PrismaVectorStore、IBM WatsonX 的多项缺陷修复与安全性提升。

其他软件包

• @langchain/xai：原生实时搜索（Live Search）支持。
• @langchain/tavily：添加 Tavily 研究端点支持。
• @langchain/mongodb：新增 MongoDB LLM 缓存。
• @langchain/mcp-adapters：新增 onConnectionError 选项。
• @langchain/google-common：在 withStructuredOutput 中支持 jsonSchema 方法。
• @langchain/core：安全修复、Mermaid 图中更优秀的子图嵌套展示、运行 ID 改用 UUID7。

2025 年 11 月 25 日

v1.1.0

• 模型配置文件 (Model profiles)：聊天模型现在通过 .profile getter 暴露受支持的功能与特性。这些数据源自 models.dev 开源项目。
• 模型重试中间件：新增中间件，支持使用可配置的指数退避自动重试失败的模型调用，从而提升智能体的可靠性。
• 内容审查中间件：OpenAI 内容安全审查中间件，用于检测和处理智能体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。
• 上下文摘要中间件：更新以支持使用模型 Profile 实现灵活的触发点，以实现上下文感知摘要。
• 结构化输出：现在可以从模型 Profile 中自动推导 ProviderStrategy 原生结构化输出支持。
• createAgent 支持 SystemMessage：支持将 SystemMessage 实例直接传递给 createAgent 的 systemPrompt 参数，并新增用于扩展系统消息的 concat 方法。支持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 的返回值现在纯粹为增量追加。当返回 SystemMessage 或 string 时，它们会与现有系统消息合并而不是直接替换，从而更轻松地组合多个修改提示词的中间件。
• 兼容性改进：修复了结构化输出和工具模式中针对 Zod v4 验证错误的处理，确保能够正确显示详细的错误信息。

2025 年 10 月 20 日

v1.0.0

langchain

• 发布说明
• 迁移指南

langgraph

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• 迁移指南