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Python agent release notesRSS

July 30
Python agent v13.4.0

Notes

This release of the Python agent adds support for Redis commands introduced in Redis v8.10.0 and redis-py v8.1.0. This release also resolves the issue of missing LlmChatCompletion events in LangChain when using MCP tools.

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

  • Added Redis commands introduced in Redis v8.10.0 and redis-py v8.1.0

    • The Python agent now supports the following recently added commands in Redis:
      • himport_discard_all
      • himport_discard
      • himport_prepare
      • lmovem
      • nrange
      • nrevrange
      • querylabels
      • read
      • sdiffcard
      • sunioncard
      • aliaslist

Bugs

  • Fixed missing LlmChatCompletion events in Gemini when using MCP tools

    • Previously, LlmChatCompletionMessages and LlmChatCompletionSummary events were missing in Gemini when using tools in a LangChain agent, if the response format was not the default JSON. This has been resolved.
  • Swapped to trace cache ID in LangChain and Agent Framework

    • For context propagation purposes, swap the LangChain and Agent Framework instrumentation to only store the trace cache ID rather than the full trace in a reference attribute. This is to prevent these objects from getting serialized unexpectedly in the case of leaks. The ID is a much smaller object while the trace could contain MBs of data.

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.

July 23
Python agent v13.3.0

Notas

Esta versão do agente Python adiciona suporte para a configuração no lado do servidor do AI Monitoring, adiciona propagação de contexto para invocações do Bedrock feitas por meio do Microsoft Agent Framework, corrige entidades de ferramentas duplicadas para ferramentas do LangChain apoiadas por um servidor MCP remoto, reduz o risco de condição de corrida no amostrador de dados de coleta de lixo, corrige nomes de transação inconsistentes ao usar o Wagtail e remove a codificação de bytes dos cabeçalhos de distributed tracing de saída do Kombu.

Instale o agente usando easy_install/pip/distribute através do Índice de Pacotes Python, usando conda através do Índice de Pacotes Conda-Forge ou baixe-o diretamente do site de download do New Relic.

Novo recurso

  • Adicionar suporte para a configuração no lado do servidor do AI Monitoring

    • O agente Python agora suporta a configuração no lado do servidor do AI Monitoring. Quando configurados, os valores ai_monitoring.enabled, ai_monitoring.record_content.enabled e ai_monitoring.streaming.enabled no lado do servidor têm precedência sobre as configurações locais.
  • Adiciona propagação de contexto para invocações do Bedrock através do Agent Framework

    • Propaga o contexto do trace através dos limites de thread criados pela integração do Bedrock do Microsoft Agent Framework. Isso permite que a instrumentação existente do botocore do agente capture eventos de LLM para invocações do Bedrock feitas através do Agent Framework. Isso não adiciona instrumentação completa do próprio Agent Framework.

Bugs

  • Corrigir nomes de transação inconsistentes ao usar o Wagtail

    • Anteriormente, os nomes de transação para aplicativos criados no Wagtail eram inconsistentes e podiam ser os mesmos para diferentes visualizações de página. O problema foi resolvido.
  • Corrige entidades de ferramenta duplicadas para ferramentas do LangChain com suporte de um servidor MCP remoto

    • Anteriormente, quando uma ferramenta do LangChain era apoiada por um servidor MCP remoto que também era instrumentado separadamente, entidades de ferramenta duplicadas apareciam na interface. Isso foi corrigido desativando os atributos de subcomponentes das ferramentas do LangChain quando uma ferramenta remota conhecida é detectada.
  • Corrige o campo de entrada do usuário ausente para chamadas de ferramenta MCP do LangChain e LangGraph

    • Anteriormente, quando o LangChain ou o LangGraph usavam ferramentas de um servidor MCP, o campo de entrada do usuário podia estar ausente dos dados do AI Monitoring se a mensagem de entrada não fosse a última mensagem na sequência transmitida. Isso foi corrigido, e o agente agora extrai corretamente a mensagem de entrada nesses casos.
  • Reduzir o risco de condição de corrida no amostrador de dados de coleta de lixo

    • Anteriormente, o agente sempre chamava gc.get_objects() para amostrar as contagens de objetos do coletor de lixo, independentemente da configuração. Isso foi alterado para que gc.get_objects() seja chamado apenas quando top_object_count_limit estiver configurado acima de 0, evitando a iteração desnecessária de heap para clientes que não rastreiam os tipos de objetos coletados pelo coletor de lixo.
  • Remover a codificação de bytes dos cabeçalhos de distributed tracing de saída do Kombu

    • Anteriormente, os cabeçalhos de distributed tracing adicionados pela instrumentação do Kombu eram codificados em bytes, o que quebrava os transportes que serializam cargas com o módulo json da biblioteca padrão (por exemplo, transportes apoiados pelo SQLAlchemy). A codificação de bytes foi removida para que esses transportes funcionem corretamente.

Declaração de apoio

Recomendamos atualizar para a versão mais recente do agente assim que estiver disponível. Se você não puder atualizar para a versão mais recente, atualize seu agente para uma versão com no máximo 90 dias. Saiba mais sobre como manter o agente atualizado.

Consulte a New Relic Python política de fim de vida útil do agente para obter informações sobre lançamentos de agentes e datas de suporte.

July 6
Python agent v13.2.0

Notas

Esta versão do agente Python adiciona suporte de instrumentação para o Google ADK, adiciona contagem de tokens para vários provedores de IA (Anthropic, Google GenAI, OpenAI e AWS Bedrock), reduz o tamanho do cabeçalho tracestate de saída e corrige uma falha na instrumentação do graphql-core.

Instale o agente usando easy_install/pip/distribute através do Índice de Pacotes Python, usando conda através do Índice de Pacotes Conda-Forge ou baixe-o diretamente do site de download do New Relic.

Recursos Melhorados

  • Adicionada instrumentação para Google ADK

    • O agente Python agora instrumenta os fluxos de trabalho de agente de IA do Google ADK (Agent Development Kit).

    • Componentes instrumentados incluem:

      • LlmAgent vinculado a backends do Gemini ou VertexAI via google.genai
      • Instâncias de FunctionTool definidas pelo usuário
      • Fluxos de trabalho de subagentes, incluindo agentes filhos e instâncias de AgentTool
      • Fluxos de trabalho multiagente incluindo a classe Workflow e as classes descontinuadas LoopAgent, ParallelAgent e SequentialAgent
  • Adicionada contagem de tokens para Anthropic, Gemini, OpenAI e Bedrock

Bugs

  • Corrigida falha de instrumentação para graphql-core v3.2.10

    • Anteriormente, o graphql-core v3.2.10 renomeou o atributo errors para collected_errors em ExecutionContext, fazendo com que o agente falhasse. Isso foi corrigido, e o agente agora funciona corretamente com o graphql-core v3.2.10 e versões posteriores.
  • Removido spanId do cabeçalho tracestate de saída

    • Anteriormente, o agente incluía spanId no cabeçalho tracestate de saída. Como spanId já está presente no cabeçalho traceparent, isso era uma duplicação desnecessária. O spanId foi removido de tracestate para reduzir o tamanho do cabeçalho de saída.

Declaração de apoio

Recomendamos atualizar para a versão mais recente do agente assim que estiver disponível. Se você não puder atualizar para a versão mais recente, atualize seu agente para uma versão com no máximo 90 dias. Saiba mais sobre como manter o agente atualizado.

Consulte a New Relic Python política de fim de vida útil do agente para obter informações sobre lançamentos de agentes e datas de suporte.

June 4
Python agent v13.1.1

Notas

Esta versão do agente Python adiciona informações adicionais de modelo aos eventos de LLM de cadeia do LangChain e corrige um bug na instrumentação de streaming do LangGraph.

Instale o agente usando easy_install/pip/distribute através do Índice de Pacotes Python, usando conda através do Índice de Pacotes Conda-Forge ou baixe-o diretamente do site de download do New Relic.

Recursos Melhorados

  • Adicionar informações adicionais do modelo aos eventos de LLM da cadeia do LangChain

    • Adicione os atributos request.model e response.model aos eventos de LLM produzidos por cadeias do LangChain.
    • Essas informações são coletadas com base no melhor esforço e podem não estar sempre disponíveis.

Bugs

  • Corrigir TypeError na instrumentação de streaming do LangGraph

    • Anteriormente, ao usar um subconjunto de APIs de streaming no LangGraph, o agente encontrava um TypeError devido ao uso de weakref.WeakMethod pelo LangGraph. Isso foi corrigido, e o agente agora deve funcionar corretamente com esses métodos de streaming do LangGraph.

Declaração de apoio

Recomendamos atualizar para a versão mais recente do agente assim que estiver disponível. Se você não puder atualizar para a versão mais recente, atualize seu agente para uma versão com no máximo 90 dias. Saiba mais sobre como manter o agente atualizado.

Consulte a New Relic Python política de fim de vida útil do agente para obter informações sobre lançamentos de agentes e datas de suporte.

June 1
Python agent v13.1.0

Notas

Esta versão do agente Python adiciona suporte para vários novos comandos do Redis, corrige um bug na instrumentação do LangGraph e melhora o tratamento e o logging das configurações de limite de coleta.

Instale o agente usando easy_install/pip/distribute através do Índice de Pacotes Python, usando conda através do Índice de Pacotes Conda-Forge ou baixe-o diretamente do site de download do New Relic.

Recursos Melhorados

  • Adicionar instrumentação para novos comandos do Redis v8.8.0

    • Adicione instrumentação para os seguintes novos comandos Redis do redis-py v8.8.0:

      • Comandos diversos: INCREX, XNACK
      • Comandos de matriz: ARCOUNT, ARDEL, ARDELRANGE, ARGET, ARGETRANGE, ARGREP, ARINFO, ARINSERT, ARLASTITEMS, ARLEN, ARMGET, ARMSET, ARNEXT, AROP, ARRING, ARSCAN, ARSEEK, ARSET

Bugs

  • Corrigir falha na instrumentação do LangGraph

    • Anteriormente, ao usar a instrumentação do LangGraph, o agente falhava devido a um problema com a propagação de contexto para jobs no AsyncBackgroundExecutor. Isso foi corrigido, e o agente agora deve funcionar corretamente com o LangGraph.
  • Melhoria no tratamento e logging das configurações de limite de coleta

    • O agente agora reporta com mais precisão a lista de métodos de coleta e limites para a guia Ambiente no New Relic One.
    • O agente agora tem logs de depuração mais consistentes na inicialização para as configurações de limite de coleta.

Declaração de apoio

Recomendamos atualizar para a versão mais recente do agente assim que estiver disponível. Se você não puder atualizar para a versão mais recente, atualize seu agente para uma versão com no máximo 90 dias. Saiba mais sobre como manter o agente atualizado.

Consulte a New Relic Python política de fim de vida útil do agente para obter informações sobre lançamentos de agentes e datas de suporte.

May 21
Python agent v13.0.1

Notes

This release of the Python agent fixes a context propagation issue in LangChain and LangGraph, an OpenAI chat completion recording issue, and an issue when using OpenAI(https://pypi.org/project/openai) streaming through LiteLLM as a proxy.

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.

Bugs

  • Fix context propagation in LangChain and LangGraph

    • Adds additional transaction context propagation to LangChain and LangGraph to support a wider range of application structures.
  • Fix an OpenAI chat completion recording issue

    • OpenAI reintroduced logic that closes the streaming response even if the consumer hasn't read all data. Previously, the chat completion data was only recorded when reaching the stream's end which resulted in chat completion data not being recorded at the closing of the stream. Logic has now been added to capture the chat completion data even if the stream has not been fully read.
  • Fix an issue when using OpenAI streaming through LiteLLM as a proxy

    • Previously when using the OpenAI SDK connected through a LiteLLM proxy server it was possible to lose reporting of LLM response data due to a missing finish reason. This has been fixed, and the response should now always be recorded.

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.

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