langchain core

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LangChain Core 1.6.3 veröffentlicht: Metadaten-Überschreibung und Wartungsarbeiten

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Die neue Version LangChain Core 1.6.3 wurde veröffentlicht. Sie bringt eine neue Funktion mit: Nutzer können jetzt den Modellnamen und die Anbieter-Metadaten für das Tracing basierend auf der Antwort eines Gateways überschreiben. Das ist besonders für selbst gehostete Umgebungen nützlich, in denen ein vorgeschaltetes Gateway die Anfragen verarbeitet und die tatsächlichen Modellinformationen liefert. So lassen […]

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LangChain 1.4.0 Alpha und frühere Versionen: MCP-Integration, Middleware-Erweiterungen und neue Provider

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Die LangChain-Entwickler haben eine Reihe von Versionen bis zur Alpha 1.4.0a4 veröffentlicht. Der Schwerpunkt lag auf der Verbesserung der Agenten-Middleware, der Integration des Model Context Protocol (MCP) und der Erweiterung der unterstützten Modell-Provider. MCP-Integration Ein zentrales Thema der letzten Releases war die native Unterstützung des Model Context Protocol (MCP). Der neue langchain.mcp-Namespace und der MCPAdapter

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Alpha-Vorschau von langchain.mcp: MCP-Server direkt in LangChain-Agenten einbinden

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Alpha-Vorschau von langchain.mcp – ein First-Party-Adapter, der jeden MCP-Server in LangChain-Tools verwandelt, die Sie direkt an create_agent übergeben können. Die Verbindungsabwicklung übernimmt FastMCP, sodass dessen Client-Funktionen unverändert zur Verfügung stehen, statt hinter einer schmaleren Schnittstelle neu implementiert zu werden. pip install „langchain[mcp]==1.4.0a2“ Verbinden MCPAdapter akzeptiert jedes Ziel, das fastmcp.Client annimmt – der Transport wird automatisch

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LangChain 1.3.17: Korrekturen für Human-in-the-Loop-Ablehnungen und Dependency-Updates

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Seit der Version 1.3.16 gibt es ein neues Release: LangChain 1.3.17. Diese Aktualisierung bringt gezielte Verbesserungen, insbesondere im Bereich der Human-in-the-Loop-Workflows (HITL), sowie die übliche Pflege von Abhängigkeiten. Korrektur: Benutzerdefinierte Ablehnungsgründe bei HITL In Human-in-the-Loop-Szenarien können Nutzer:innen Aktionen ablehnen und dabei eigene Gründe angeben. Bisher wurden diese benutzerdefinierten Ablehnungsgründe nicht korrekt verarbeitet oder angezeigt. Mit

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LangChain-OpenAI: Umfassende Aktualisierung mit Fokus auf Responses API, Streaming und strukturierte Ausgaben

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Neue API- und Modellunterstützung Die LangChain-OpenAI-Integration wurde grundlegend erweitert und unterstützt nun die OpenAI Responses API, das OpenAI SDK 3.0 sowie die neuesten Modellfamilien wie GPT-5, die o-Serie und Codex. Dadurch können Anwender von den modernsten Funktionen profitieren – darunter serverseitige Kompaktierung, explizites Prompt-Caching, die Nutzung von Reasoning-Modellen und die automatische Erkennung der optimalen API

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LangChain OpenRouter 0.2.8: Aktualisierte Modelldaten und verbesserte Metadaten

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LangChain OpenRouter 0.2.8 veröffentlicht Die neue Version 0.2.8 des LangChain-OpenRouter-Pakets bringt vor allem eine Fülle aktualisierter Modellprofildaten mit. Diese Aktualisierungen sorgen dafür, dass die Integration stets die neuesten Informationen zu den von OpenRouter angebotenen Modellen bereitstellt – für Selbsthoster ein wichtiger Faktor, um ohne manuelle Eingriffe von aktuellen Modelllisten und -eigenschaften zu profitieren. Darüber hinaus

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LangChain Core 1.5.3: Verbesserte API-Schlüssel-Fallback-Logik für das Gateway

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Die neue Version 1.5.3 von LangChain Core bringt eine gezielte Fehlerbehebung mit sich, die insbesondere für selbst gehostete Umgebungen relevant ist. Der Fix adressiert die Gateway-Konfiguration: Nutzer, die den API-Schlüssel über die Umgebungsvariable LANGSMITH_API_KEY setzen, erhalten nun einen verlässlichen Fallback. Bisher konnte es vorkommen, dass der Schlüssel nicht korrekt übernommen wurde, wenn keine explizite Angabe

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LangChain Core 1.5.2: Wichtige Fehlerbehebung und Dependency-Aktualisierungen

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Das LangChain-Team hat die Version 1.5.2 von langchain-core veröffentlicht. Im Mittelpunkt steht eine entscheidende Fehlerkorrektur: Gateway-Umgebungsvariablen, die einen leeren String enthalten, werden nun zuverlässig erkannt und korrekt verarbeitet. Diese Verbesserung verhindert unerwartete Laufzeitfehler und ist vor allem für selbst gehostete Umgebungen relevant, in denen solche Konstellationen häufiger auftreten können. Zusätzlich wurden mehrere interne Abhängigkeiten auf

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