Python agent release notesRSS

Agregar soporte para la configuración del lado del servidor de monitoreo de IA

• El agente de Python ahora admite la configuración del lado del servidor de monitoreo de IA. Cuando se configuran, los valores ai_monitoring.enabled, ai_monitoring.record_content.enabled y ai_monitoring.streaming.enabled del lado del servidor tienen prioridad sobre la configuración local.

Agregar propagación del contexto para las invocaciones de Bedrock a través de Agent Framework

• Propaga el contexto de traza a través de los límites de subprocesos creados por la integración de Bedrock de Microsoft Agent Framework. Esto permite que la instrumentación de botocore existente del agente capture eventos de LLM para las invocaciones de Bedrock realizadas a través de Agent Framework. Esto no agrega la instrumentación completa de Agent Framework en sí.

Se corrigieron los nombres de transacción inconsistentes al usar Wagtail

• Anteriormente, los nombres de transacción para las aplicaciones creadas en Wagtail eran inconsistentes y podían ser los mismos para diferentes vistas de página. Esto ya fue solucionado.

Corregir entidades de herramientas duplicadas para las herramientas de LangChain respaldadas por un servidor MCP remoto

• Anteriormente, cuando una herramienta de LangChain estaba respaldada por un servidor MCP remoto que también estaba instrumentado por separado, aparecían entidades de herramientas duplicadas en la UI. Esto se ha solucionado al bloquear los atributos de subcomponentes de las herramientas de LangChain cuando se detecta una herramienta remota conocida.

Corregir el campo de entrada de usuario faltante para las llamadas a herramientas MCP de LangChain y LangGraph

• Anteriormente, cuando LangChain o LangGraph usaban herramientas de un servidor MCP, el campo de entrada del usuario podía faltar en los datos de monitoreo de IA si el mensaje de entrada no era el último mensaje en la secuencia transmitida. Esto se ha solucionado y el agente ahora extrae correctamente el mensaje de entrada en estos casos.

Reduce el riesgo de condición de carrera en el muestreador de datos de recolección de basura

• Anteriormente, el agente siempre llamaba a gc.get_objects() para muestrear los recuentos de objetos del recolector de basura, independientemente de la configuración. Esto se ha cambiado para que gc.get_objects() solo se llame cuando top_object_count_limit esté configurado por encima de 0, lo que evita la iteración innecesaria del montón para los clientes que no rastrean los tipos de objetos recopilados por el recolector de basura.

Eliminar la codificación de bytes de los encabezados de rastreo distribuido de Kombu salientes

• Anteriormente, los encabezados de rastreo distribuido agregados por la instrumentación de Kombu estaban codificados en bytes, lo que interrumpía los transportes que serializan las cargas con el módulo json de la biblioteca estándar (por ejemplo, transportes respaldados por SQLAlchemy). Se ha eliminado la codificación de bytes para que estos transportes funcionen correctamente.

Se agregó instrumentación para Google ADK

• El agente de Python ahora instrumenta los flujos de trabajo de agente de IA de Google ADK (Agent Development Kit).

• Los componentes instrumentados incluyen:

  • LlmAgent vinculado a los backends de Gemini o VertexAI a través de google.genai
  • Instancias de FunctionTool definidas por el usuario
  • Flujos de trabajo de subagentes, incluidos los agentes secundarios y las instancias de AgentTool
  • Flujos de trabajo de múltiples agentes, incluida la clase Workflow y las clases obsoletas LoopAgent, ParallelAgent y SequentialAgent

Se agregó el conteo de tokens para Anthropic, Gemini, OpenAI y Bedrock

• El agente de Python ahora informa los conteos de tokens para todas las invocaciones de LLM en múltiples proveedores de IA:

  • SDK de Anthropic
  • SDK de Google GenAI
  • SDK de OpenAI
  • AWS Bedrock a través de botocore y aiobotocore

Se solucionó el bloqueo de instrumentación para graphql-core v3.2.10

• Anteriormente, graphql-core v3.2.10 cambió el nombre del atributo errors a collected_errors en ExecutionContext, lo que provocaba que el agente fallara. Esto se ha solucionado y el agente ahora funciona correctamente con graphql-core v3.2.10 y versiones posteriores.

Se eliminó spanId del encabezado tracestate saliente

• Anteriormente, el agente incluía spanId en el encabezado tracestate saliente. Debido a que spanId ya está presente en el encabezado traceparent, esta era una duplicación innecesaria. Se ha eliminado spanId de tracestate para reducir el tamaño del encabezado saliente.

Agregar información adicional del modelo a los eventos de LLM de la cadena de LangChain

• Agregue los atributos request.model y response.model a los eventos de LLM producidos por las cadenas de LangChain.
• Esta información se recopila en la medida de lo posible y puede no estar siempre disponible.

Corregir TypeError en la instrumentación de streaming de LangGraph

• Anteriormente, al usar un subconjunto de API de streaming en LangGraph, el agente encontraba un TypeError debido al uso de weakref.WeakMethod por parte de LangGraph. Esto se ha corregido, y el agente ahora debería funcionar correctamente con esos métodos de streaming de LangGraph.

Agregar instrumentación para nuevos comandos de Redis v8.8.0

• Agregue instrumentación para los siguientes nuevos comandos de Redis de redis-py v8.8.0:

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

Corregir fallo en la instrumentación de LangGraph

• Anteriormente, al usar la instrumentación de LangGraph, el agente fallaba debido a un problema con la propagación del contexto a los trabajos en AsyncBackgroundExecutor. Esto se ha corregido, y el agente ahora debería funcionar correctamente con LangGraph.

Manejo y logging mejorados de la configuración del límite de recolección

• El agente ahora reporta con mayor precisión la lista de métodos de recolección y límites a la pestaña Entorno en New Relic One.
• El agente ahora tiene un logging de depuración más consistente al inicio para la configuración del límite de recolección.