LangChain 1.5.0: платформа для агентов прощается с Python 3.10 и добавляет model router

11 ноября 2026 года вышел LangChain 1.5.0 — фреймворк для создания агентов и LLM-приложений, который авторы называют «the agent engineering platform». С прошлого разбора накопилось шесть выпусков: с 1.4.6 по 1.5.0.

Что нового

• Отказ от Python 3.10. Минимальная поддерживаемая версия теперь Python 3.11, минимальная версия langchain-core — 1.8.0. Пользователи на Python 3.10 продолжат получать ветку 1.4.x.
• Model router и auto mode middleware. Добавлены middleware для маршрутизации вызовов между моделями и автоматического выбора режима. ModelRouterMiddleware помечен как beta.
• Стандартизация refusal content blocks. В langchain-core 1.7.5+ унифицированы блоки контента для отказов модели — это упрощает обработку ситуаций, когда модель отказывается отвечать.
• Чтение tool-call-delta в stream consumers. Потоковые потребители теперь умеют читать дельты вызовов инструментов — полезно для агентов, которые вызывают инструменты в потоковом режиме.
• Per-call interrupts в HITL middleware. В 1.4.6 добавлены опциональные прерывания для каждого вызова в middleware с участием человека (human-in-the-loop).
• Исправления в middleware. Внутренние вызовы моделей больше не попадают в messages stream, а trace inputs исключены из ModelRefusalMiddleware.

Что платформа умеет

LangChain — это фреймворк для сборки агентов и LLM-приложений из взаимозаменяемых компонентов и сторонних интеграций. Он предоставляет стандартный интерфейс для моделей, эмбеддингов, векторных хранилищ и инструментов. Платформа поддерживает RAG через подключение к разнообразным источникам данных, а также трассировку, оценку качества и отладку через интеграции вроде LangSmith.

Своя модель вместо облака

Свою модель можно подключить через Ollama — в репозитории есть отдельный пакет интеграции LangChain с Ollama. Ставится платформа командой uv add langchain. Лицензия — MIT.

Чем отличается от соседей

Среди сравнимых фреймворков LangChain — единственный, у кого в документации заявлена оценка качества агентов. При этом поддержка MCP, протокола A2A, памяти агента, подтверждения человеком и графов с сохранением состояния у LangChain в документации не упомянута, тогда как у большинства соседей эти возможности заявлены. Свои инструменты и RAG есть у всех четырёх платформ.

Обновиться стоит тем, кто работает на Python 3.10 — пора переходить на 3.11, чтобы не остаться на ветке 1.4.x. Присмотреться к платформе имеет смысл разработчикам, которым важна оценка качества агентов и зрелая экосистема интеграций. Следить за новостями о запуске нейросетей на своём железе можно в ленте CPU3D.