Python agent release notesRSS

Notes

This release of the Python agent adds support for AI Monitoring server-side configuration, adds context propagation for Bedrock invocations made through Microsoft Agent Framework, fixes duplicate tool entities for LangChain tools backed by a remote MCP server, reduces race condition risk in the garbage collection data sampler, fixes inconsistent transaction names when using Wagtail, and removes byte encoding from outbound Kombu distributed tracing headers.

Install the agent using easy_install/pip/distribute via the Python Package Index, using conda via the Conda-Forge Package Index, or download it directly from the New Relic download site.

New Features

• Add support for AI Monitoring server-side configuration

  • The Python agent now supports server-side configuration of AI Monitoring. When configured, the server-side ai_monitoring.enabled, ai_monitoring.record_content.enabled, and ai_monitoring.streaming.enabled values take precedence over the local settings.

• Add context propagation for Bedrock invocations through Agent Framework

  • Propagates trace context across thread boundaries created by Microsoft Agent Framework's Bedrock integration. This allows the agent's existing botocore instrumentation to capture LLM events for Bedrock invocations made through Agent Framework. This does not add full instrumentation of Agent Framework itself.

Bugs

• Fix inconsistent transaction names when using Wagtail

  • Previously, transaction names for apps built on Wagtail were inconsistent and could be the same for different page views. This has been fixed.

• Fix duplicate tool entities for LangChain tools backed by a remote MCP server

  • Previously, when a LangChain tool was backed by a remote MCP server that was also separately instrumented, duplicate tool entities appeared in the UI. This has been fixed by gating subcomponent attributes off of LangChain tools when a known remote tool is detected.

• Fix missing User Input field for LangChain and LangGraph MCP tool calls

  • Previously, when LangChain or LangGraph used tools from an MCP server, the User Input field could be missing from AI monitoring data if the input message wasn't the last message in the streamed sequence. This has been fixed, and the agent now correctly extracts the input message in these cases.

• Reduce race condition risk in the garbage collection data sampler

  • Previously, the agent always called gc.get_objects() to sample garbage collector object counts, regardless of configuration. This has been changed so gc.get_objects() is only called when top_object_count_limit is configured above 0, avoiding unnecessary heap iteration for customers who don't track object types collected by the garbage collector.

• Remove byte encoding from outbound Kombu distributed tracing headers

  • Previously, distributed tracing headers added by Kombu instrumentation were byte-encoded, which broke transports that serialize payloads with the standard library json module (for example, SQLAlchemy-backed transports). The byte encoding has been removed so these transports work correctly.

Support statement

We recommend updating to the latest agent version as soon as it's available. If you can't upgrade to the latest version, update your agents to a version no more than 90 days old. Read more about keeping agents up to date.

See the New Relic Python agent EOL policy for information about agent releases and support dates.

メモ

Pythonエージェントのこのリリースでは、Google ADKの計装サポートを追加し、複数のAIプロバイダー（Anthropic、Google生成AI、OpenAI、およびAWS Bedrock）のトークンカウントを追加し、アウトバウンドのtracestateヘッダーサイズを縮小し、graphql-core計装のクラッシュを修正しました。

Python パッケージ インデックス経由でeasy_install/pip/distributeを使用するか、 Conda-Forge パッケージ インデックス経由でcondaを使用してエージェントをインストールするか、 New Relic ダウンロード サイトから直接ダウンロードします。

改善された機能

• Google ADKの計装を追加

  • Pythonエージェントは、Google ADK（Agent Development Kit）AIエージェントのワークフローを計装するようになりました。

  • インストゥルメントされたコンポーネントとしては、次のものがあります：

    • LlmAgent google.genai経由でGeminiまたはVertexAIバックエンドにリンクされています
    • ユーザー定義のFunctionToolインスタンス
    • 子エージェントおよびAgentToolインスタンスを含むサブエージェントのワークフロー
    • Workflowクラス、および非推奨のLoopAgent、ParallelAgent、SequentialAgentクラスを含むマルチエージェントワークフロー

• Anthropic、Gemini、OpenAI、およびBedrockのトークンカウントを追加

  • Pythonエージェントは、複数のAIプロバイダーにわたるすべてのLLM呼び出しのトークンカウントを報告するようになりました：

    • Anthropic SDK
    • Google生成AI SDK
    • OpenAI SDK
    • botocoreおよびaiobotocore経由のAWS Bedrock

バグ

• graphql-core v3.2.10 の計装のクラッシュを修正しました

  • 以前は、graphql-core v3.2.10でExecutionContextのerrors属性がcollected_errorsに名前変更されたため、エージェントがクラッシュしていました。この問題は修正され、エージェントはgraphql-core v3.2.10以降で正常に動作するようになりました。

• アウトバウンドのtracestateヘッダーからspanIdを削除

  • 以前は、エージェントはアウトバウンドのtracestateヘッダーにspanIdを含めていました。spanIdはすでにtraceparentヘッダーに存在するため、これは不要な重複でした。アウトバウンドのヘッダーサイズを縮小するため、spanIdはtracestateから削除されました。

サポートステートメント

最新のエージェント バージョンが利用可能になったらすぐに更新することをお勧めします。最新バージョンにアップグレードできない場合は、エージェントを 90 日以内のバージョンに更新してください。エージェントを最新の状態に保つ方法の詳細については、こちらをご覧ください。

エージェントのリリースとサポート日については、New Relic Python エージェントのEOL ポリシーを参照してください。

メモ

Pythonエージェントのこのリリースでは、LangChainチェーンLLMイベントに追加のモデル情報を追加し、LangGraphストリーミング計装のバグを修正しました。

Python パッケージ インデックス経由でeasy_install/pip/distributeを使用するか、 Conda-Forge パッケージ インデックス経由でcondaを使用してエージェントをインストールするか、 New Relic ダウンロード サイトから直接ダウンロードします。

改善された機能

• LangChain チェーン LLM イベントに追加のモデル情報を追加する

  • LangChainチェーンによって生成されたLLMイベントにrequest.modelおよびresponse.model属性を追加します。
  • この情報はベストエフォートで取得されるため、常に利用可能であるとは限りません。

バグ

• LangGraphストリーミング計装におけるTypeErrorを修正

  • 以前は、LangGraphでストリーミングAPIのサブセットを使用する際、LangGraphによるweakref.WeakMethodの使用が原因で、エージェントでTypeErrorが発生していました。この問題は修正され、エージェントはそれらのLangGraphストリーミングメソッドで正しく動作するはずです。

サポートステートメント

最新のエージェント バージョンが利用可能になったらすぐに更新することをお勧めします。最新バージョンにアップグレードできない場合は、エージェントを 90 日以内のバージョンに更新してください。エージェントを最新の状態に保つ方法の詳細については、こちらをご覧ください。

エージェントのリリースとサポート日については、New Relic Python エージェントのEOL ポリシーを参照してください。

メモ

Pythonエージェントの今回のリリースでは、複数の新しいRedisコマンドのサポートを追加し、LangGraph計装のバグを修正し、ハーベスト制限設定の処理とロギングを改善しています。

Python パッケージ インデックス経由でeasy_install/pip/distributeを使用するか、 Conda-Forge パッケージ インデックス経由でcondaを使用してエージェントをインストールするか、 New Relic ダウンロード サイトから直接ダウンロードします。

改善された機能

• 新しいRedis v8.8.0コマンドの計装を追加

  • redis-py v8.8.0 の 以下の新しいRedisコマンド の計装を追加：

    • その他のコマンド：INCREX、XNACK
    • 配列コマンド：ARCOUNT、ARDEL、ARDELRANGE、ARGET、ARGETRANGE、ARGREP、ARINFO、ARINSERT、ARLASTITEMS、ARLEN、ARMGET、ARMSET、ARNEXT、AROP、ARRING、ARSCAN、ARSEEK、ARSET

バグ

• LangGraph計装でのクラッシュを修正

  • 以前は、LangGraphの計装を使用すると、AsyncBackgroundExecutor内のジョブへのコンテキスト伝搬の問題により、エージェントがクラッシュしていました。この問題は修正され、エージェントはLangGraphで正常に動作するはずです。

• ハーベスト制限設定の処理とロギングを改善

  • エージェントは、New Relic OneのEnvironmentタブにハーベストメソッドと制限のリストをより正確に報告するようになりました。
  • エージェントの起動時におけるハーベスト制限設定のデバッグログが、より一貫性を持つようになりました。

サポートステートメント

最新のエージェント バージョンが利用可能になったらすぐに更新することをお勧めします。最新バージョンにアップグレードできない場合は、エージェントを 90 日以内のバージョンに更新してください。エージェントを最新の状態に保つ方法の詳細については、こちらをご覧ください。

エージェントのリリースとサポート日については、New Relic Python エージェントのEOL ポリシーを参照してください。

メモ

Pythonエージェントのこのリリースでは、LangChainおよびLangGraphにおけるコンテキスト伝搬の問題、OpenAIのチャット補完の記録に関する問題、およびLiteLLMをプロキシとして介してOpenAI（https://pypi.org/project/openai）ストリーミングを使用する際の問題が修正されています。

Python パッケージ インデックス経由でeasy_install/pip/distributeを使用するか、 Conda-Forge パッケージ インデックス経由でcondaを使用してエージェントをインストールするか、 New Relic ダウンロード サイトから直接ダウンロードします。

バグ

• LangChainおよびLangGraphにおけるコンテキスト伝搬を修正

  • より幅広いアプリケーション構造をサポートするために、LangChainおよびLangGraphに追加のトランザクションコンテキスト伝搬を追加します。

• OpenAIチャットコンプリーションの記録に関する問題を修正

  • OpenAI は、消費者がすべてのデータを読み取っていなくてもストリーミングレスポンスを閉じるロジックを再導入しました。以前は、チャットコンプリーションデータはストリームの終端に達したときにのみ記録されていたため、ストリームのクローズ時にチャットコンプリーションデータが記録されない結果となっていました。ストリームが完全に読み取られていない場合でも、チャット完了データをキャプチャするロジックが追加されました。

• プロキシとしてLiteLLMを経由してOpenAIストリーミングを使用する際の問題を修正

  • 以前は、OpenAI SDKをLiteLLMプロキシサーバー経由で接続する際、終了理由が欠落しているためにLLMレスポンスデータのレポートが失われる可能性がありました。この問題は修正され、レスポンスが常に記録されるようになりました。

サポートステートメント

最新のエージェント バージョンが利用可能になったらすぐに更新することをお勧めします。最新バージョンにアップグレードできない場合は、エージェントを 90 日以内のバージョンに更新してください。エージェントを最新の状態に保つ方法の詳細については、こちらをご覧ください。

エージェントのリリースとサポート日については、New Relic Python エージェントのEOL ポリシーを参照してください。