LangGraph SDK 0.1.59版本发布:全面支持自定义HTTP头功能
LangGraph是一个用于构建和运行基于语言模型的工作流的Python库,它提供了强大的工具来创建复杂的AI应用。该项目通过SDK封装了与后端服务的交互,使开发者能够专注于业务逻辑的实现。
在最新的0.1.59版本中,LangGraph SDK进行了重要升级,全面增强了自定义HTTP头支持能力。这一改进为开发者提供了更大的灵活性和控制权,特别是在需要自定义认证、跟踪请求或传递特定元数据的场景中。
自定义HTTP头支持详解
核心HTTP客户端增强
基础HTTP客户端类(HttpClient和SyncHttpClient)现在全面支持自定义头信息。开发者可以在所有HTTP方法(get、post、put、patch、delete和stream)中传递额外的headers参数。这一改进不仅增加了灵活性,还确保了头信息的正确合并处理,避免覆盖系统默认头。
各功能模块的统一支持
新版本在所有功能模块中都实现了headers参数支持,包括:
-
助手管理(AssistantsClient):在创建、获取、更新、删除和搜索助手时,可以传递自定义头信息。例如,可以添加认证令牌或跟踪标识。
-
线程管理(ThreadsClient):线程相关的所有操作,包括创建、状态管理和历史记录获取,现在都支持自定义头。这对于多租户系统特别有用。
-
运行控制(RunsClient):运行创建、状态监控和结果获取等操作支持自定义头,便于实现细粒度的访问控制和审计跟踪。
-
定时任务(CronClient):定时任务的创建、查询和管理操作支持自定义头,方便集成到现有监控系统中。
-
存储操作(StoreClient):键值存储的读写和命名空间管理支持自定义头,为数据隔离和安全控制提供了更多可能性。
技术实现亮点
-
头信息合并策略:SDK采用智能的头信息合并策略,确保开发者提供的自定义头不会意外覆盖系统必需的头信息。
-
全栈一致性:无论是同步还是异步客户端,都实现了相同的headers支持,保证了API使用体验的一致性。
-
向后兼容:新功能以可选参数形式添加,完全不影响现有代码的运行。
实际应用场景
-
认证与授权:通过自定义Authorization头实现灵活的认证机制,支持多种认证方案。
-
请求跟踪:添加X-Request-ID等跟踪头,便于分布式系统中的请求追踪和调试。
-
多租户支持:通过自定义头传递租户标识,实现数据隔离和个性化处理。
-
A/B测试:使用自定义头控制功能开关或实验分组,实现无侵入式的功能测试。
-
性能监控:添加性能采集标记,便于服务端记录和处理时间等指标。
升级建议
对于现有项目,升级到0.1.59版本是无缝的,不需要任何代码修改。如果需要使用自定义头功能,只需在调用相关方法时添加headers参数即可。建议开发团队评估是否有需要传递自定义元数据的场景,充分利用这一新特性来增强系统的灵活性和可观测性。
这一版本的发布进一步巩固了LangGraph作为构建复杂语言模型应用的首选工具地位,为开发者提供了更多控制权和集成可能性。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00