LangGraph Python SDK 0.1.69版本发布：强化异步安全与文档完善

LangGraph Python SDK 0.1.69版本发布：强化异步安全与文档完善

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概述

LangGraph Python SDK 0.1.69版本正式发布，该版本专注于提升异步操作的安全性和稳定性，同时完善了API文档和类型提示。作为LangGraph平台的核心Python客户端库，本次更新为开发者提供了更加健壮和易用的接口。

核心特性增强

1. 异步安全机制强化

新版本在异步操作处理方面进行了重大改进，引入了线程安全的异步执行模式：

from langgraph_sdk import get_client
import asyncio

async def main():
    client = get_client()
    
    # 线程安全的异步操作
    assistants = await client.assistants.search()
    thread = await client.threads.create()
    
    # 安全的流式运行
    input_data = {"messages": [{"role": "human", "content": "查询天气"}]}
    async for chunk in client.runs.stream(
        thread['thread_id'], 
        assistants[0]['assistant_id'], 
        input=input_data
    ):
        print(chunk)

# 安全的异步执行入口
if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

2. 并发策略优化

新增了多种并发处理策略，支持更精细的并发控制：

策略类型	描述	适用场景
reject	拒绝新任务	高负载环境
interrupt	中断当前任务	实时响应需求
rollback	回滚并重新开始	事务性操作
enqueue	排队等待执行	批量处理

from langgraph_sdk.schema import MultitaskStrategy

# 配置并发策略
run_config = {
    "multitask_strategy": MultitaskStrategy.ENQUEUE,
    "recursion_limit": 50,
    "configurable": {"max_retries": 3}
}

3. 类型系统完善

增强了类型提示系统，提供完整的IDE支持：

from typing import TypedDict, Literal, Optional
from datetime import datetime

class AssistantConfig(TypedDict):
    assistant_id: str
    graph_id: str
    name: str
    description: Optional[str]
    created_at: datetime
    version: int

class RunStatus:
    PENDING: Literal["pending"]
    RUNNING: Literal["running"] 
    ERROR: Literal["error"]
    SUCCESS: Literal["success"]
    TIMEOUT: Literal["timeout"]
    INTERRUPTED: Literal["interrupted"]

技术架构改进

异步执行流程图

状态管理机制

API功能详解

1. 助理管理

from langgraph_sdk import get_client

client = get_client()

# 搜索助理
assistants = await client.assistants.search(
    limit=10,
    offset=0,
    sort_by="created_at",
    sort_order="desc"
)

# 创建新线程
thread = await client.threads.create(
    metadata={"user_id": "123", "session_type": "customer_support"}
)

# 获取线程状态
thread_status = await client.threads.get(thread['thread_id'])

2. 流式执行控制

# 配置流式执行参数
stream_config = {
    "mode": "messages",  # 流模式：values/messages/updates/events
    "disconnect_mode": "continue",  # 断开连接时的行为
    "timeout": 30  # 超时时间（秒）
}

# 执行流式运行
async for event in client.runs.stream(
    thread_id=thread['thread_id'],
    assistant_id=assistant['assistant_id'],
    input={"messages": [{"role": "user", "content": "你好"}]},
    **stream_config
):
    if event.event == "message":
        print(f"收到消息: {event.data}")
    elif event.event == "error":
        print(f"错误: {event.data}")

3. 检查点管理

# 创建检查点
checkpoint = await client.checkpoints.create(
    thread_id=thread['thread_id'],
    checkpoint_map={"state": "current_state"}
)

# 从检查点恢复
resumed_run = await client.runs.create(
    thread_id=thread['thread_id'],
    assistant_id=assistant['assistant_id'],
    checkpoint_id=checkpoint['checkpoint_id'],
    input={"resume_from": checkpoint['checkpoint_ns']}
)

最佳实践指南

1. 错误处理模式

import httpx
from langgraph_sdk.auth.exceptions import AuthError

async def safe_operation():
    try:
        result = await client.assistants.search()
        return result
    except AuthError as e:
        print(f"认证错误: {e}")
        # 重新认证逻辑
    except httpx.RequestError as e:
        print(f"网络错误: {e}")
        # 重试逻辑
    except Exception as e:
        print(f"未知错误: {e}")
        # 通用错误处理

2. 性能优化建议

# 使用连接池
from langgraph_sdk.client import AsyncClient

async with AsyncClient(
    base_url="http://localhost:8123",
    timeout=30.0,
    limits=httpx.Limits(max_connections=100)
) as client:
    # 批量操作
    tasks = [
        client.assistants.search(),
        client.threads.list(),
        client.runs.search()
    ]
    results = await asyncio.gather(*tasks)

3. 监控和日志

import logging
from opentelemetry import trace

# 配置日志
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger("langgraph_sdk")

# 分布式追踪
tracer = trace.get_tracer("langgraph.client")

async def traced_operation():
    with tracer.start_as_current_span("assistant_search"):
        assistants = await client.assistants.search()
        logger.info(f"找到 {len(assistants)} 个助理")
        return assistants

升级指南

从旧版本迁移

1. 依赖更新：

pip install -U langgraph-sdk==0.1.69

2. API变更：

• client.run() 已重命名为 client.runs.create()
• 流式接口返回类型从 dict 改为 StreamPart
• 错误处理异常体系重构

3. 配置迁移：

# 旧版本
result = await client.run(thread_id, assistant_id, input_data)

# 新版本  
result = await client.runs.create(
    thread_id=thread_id,
    assistant_id=assistant_id,
    input=input_data
)

总结

LangGraph Python SDK 0.1.69版本通过强化异步安全性、完善类型系统和优化并发处理，为开发者提供了更加稳定和高效的API接口。新版本特别适合需要处理高并发请求的企业级应用场景，为构建可靠的AI应用提供了坚实基础。

主要优势：

• 🚀 增强的异步安全机制
• 📚 完善的类型提示和文档
• ⚡ 优化的并发处理性能
• 🔧 简化的错误处理模式
• 📊 增强的监控和追踪能力

建议所有LangGraph用户升级到此版本，以获得更好的开发体验和运行时稳定性。

【免费下载链接】langgraph 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/la/langgraph