[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-dapr--dapr-agents":3,"tool-dapr--dapr-agents":61},[4,18,26,36,44,53],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",156804,2,"2026-04-15T11:34:33",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":32,"last_commit_at":42,"category_tags":43,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",108322,"2026-04-10T11:39:34",[14,15,13],{"id":45,"name":46,"github_repo":47,"description_zh":48,"stars":49,"difficulty_score":32,"last_commit_at":50,"category_tags":51,"status":17},6121,"gemini-cli","google-gemini\u002Fgemini-cli","gemini-cli 是一款由谷歌推出的开源 AI 命令行工具，它将强大的 Gemini 大模型能力直接集成到用户的终端环境中。对于习惯在命令行工作的开发者而言，它提供了一条从输入提示词到获取模型响应的最短路径，无需切换窗口即可享受智能辅助。\n\n这款工具主要解决了开发过程中频繁上下文切换的痛点，让用户能在熟悉的终端界面内直接完成代码理解、生成、调试以及自动化运维任务。无论是查询大型代码库、根据草图生成应用，还是执行复杂的 Git 操作，gemini-cli 都能通过自然语言指令高效处理。\n\n它特别适合广大软件工程师、DevOps 人员及技术研究人员使用。其核心亮点包括支持高达 100 万 token 的超长上下文窗口，具备出色的逻辑推理能力；内置 Google 搜索、文件操作及 Shell 命令执行等实用工具；更独特的是，它支持 MCP（模型上下文协议），允许用户灵活扩展自定义集成，连接如图像生成等外部能力。此外，个人谷歌账号即可享受免费的额度支持，且项目基于 Apache 2.0 协议完全开源，是提升终端工作效率的理想助手。",100752,"2026-04-10T01:20:03",[52,13,15,14],"插件",{"id":54,"name":55,"github_repo":56,"description_zh":57,"stars":58,"difficulty_score":32,"last_commit_at":59,"category_tags":60,"status":17},4721,"markitdown","microsoft\u002Fmarkitdown","MarkItDown 是一款由微软 AutoGen 团队打造的轻量级 Python 工具，专为将各类文件高效转换为 Markdown 格式而设计。它支持 PDF、Word、Excel、PPT、图片（含 OCR）、音频（含语音转录）、HTML 乃至 YouTube 链接等多种格式的解析，能够精准提取文档中的标题、列表、表格和链接等关键结构信息。\n\n在人工智能应用日益普及的今天，大语言模型（LLM）虽擅长处理文本，却难以直接读取复杂的二进制办公文档。MarkItDown 恰好解决了这一痛点，它将非结构化或半结构化的文件转化为模型“原生理解”且 Token 效率极高的 Markdown 格式，成为连接本地文件与 AI 分析 pipeline 的理想桥梁。此外，它还提供了 MCP（模型上下文协议）服务器，可无缝集成到 Claude Desktop 等 LLM 应用中。\n\n这款工具特别适合开发者、数据科学家及 AI 研究人员使用，尤其是那些需要构建文档检索增强生成（RAG）系统、进行批量文本分析或希望让 AI 助手直接“阅读”本地文件的用户。虽然生成的内容也具备一定可读性，但其核心优势在于为机器",93400,"2026-04-06T19:52:38",[52,14],{"id":62,"github_repo":63,"name":64,"description_en":65,"description_zh":66,"ai_summary_zh":66,"readme_en":67,"readme_zh":68,"quickstart_zh":69,"use_case_zh":70,"hero_image_url":71,"owner_login":72,"owner_name":73,"owner_avatar_url":74,"owner_bio":75,"owner_company":76,"owner_location":76,"owner_email":76,"owner_twitter":76,"owner_website":77,"owner_url":78,"languages":79,"stars":92,"forks":93,"last_commit_at":94,"license":95,"difficulty_score":10,"env_os":96,"env_gpu":96,"env_ram":96,"env_deps":97,"category_tags":103,"github_topics":76,"view_count":32,"oss_zip_url":76,"oss_zip_packed_at":76,"status":17,"created_at":104,"updated_at":105,"faqs":106,"releases":137},7756,"dapr\u002Fdapr-agents","dapr-agents","Build autonomous, resilient and observable AI agents with built-in workflow orchestration, security, statefulness and telemetry.","Dapr Agents 是一个专为构建生产级 AI 智能体系统设计的开发框架。它基于成熟的 Dapr 项目，帮助开发者利用大语言模型（LLM）打造能够自主推理、执行任务并相互协作的智能体，同时确保系统在大规模运行时的稳定性与可观测性。\n\n在开发复杂的 AI 应用时，开发者常面临网络中断、节点故障导致任务失败，以及多智能体协作难以管理等挑战。Dapr Agents 通过内置的持久化工作流引擎解决了这些痛点：它能自动重试失败的任务，并在故障恢复后从断点继续执行，保证复杂流程最终完成。此外，它还支持在单核上高效运行数千个智能体，并能无缝对接多种数据库和非结构化数据源。\n\n这款工具主要面向需要构建高可靠、可扩展 AI 应用的软件开发者及平台工程团队。其独特亮点在于将“弹性工作流”作为核心特性，让开发者无需关注底层分布式系统的复杂性，只需专注于业务逻辑；同时具备原生 Kubernetes 支持和厂商中立性，避免云厂商锁定，让 AI 智能体的部署与管理更加灵活、安全且成本可控。","\u003C!--\nCopyright 2026 The Dapr Authors\nLicensed under the Apache License, Version 2.0 (the \"License\");\nyou may not use this file except in compliance with the License.\nYou may obtain a copy of the License at\n    http:\u002F\u002Fwww.apache.org\u002Flicenses\u002FLICENSE-2.0\nUnless required by applicable law or agreed to in writing, software\ndistributed under the License is distributed on an \"AS IS\" BASIS,\nWITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.\nSee the License for the specific language governing permissions and\nlimitations under the License.\n-->\n\n# Dapr Agents: A Framework for Agentic AI Systems\n\n![](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fdapr_dapr-agents_readme_d86d45628a08.png)\n\n[![PyPI - Version](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fpypi\u002Fv\u002Fdapr-agents?style=flat&logo=pypi&logoColor=white&label=Latest%20version)](https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fdapr-agents\u002F)\n[![PyPI - Downloads](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fpypi\u002Fdm\u002Fdapr-agents?style=flat&logo=pypi&logoColor=white&label=Downloads)](https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fdapr-agents\u002F)\n[![GitHub Actions Workflow Status](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Factions\u002Fworkflow\u002Fstatus\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002F.github%2Fworkflows%2Fbuild.yaml?branch=main&label=Build&logo=github)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Factions\u002Fworkflows\u002Fbuild.yaml)\n[![GitHub License](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Flicense\u002Fdapr\u002Fdapr-agents?style=flat&label=License&logo=github)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fblob\u002Fmain\u002FLICENSE)\n[![Discord](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fdiscord\u002F778680217417809931?label=Discord&style=flat&logo=discord)](http:\u002F\u002Fbit.ly\u002Fdapr-discord)\n[![YouTube Channel Views](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fyoutube\u002Fchannel\u002Fviews\u002FUCtpSQ9BLB_3EXdWAUQYwnRA?style=flat&label=YouTube%20views&logo=youtube)](https:\u002F\u002Fyoutube.com\u002F@daprdev)\n[![X (formerly Twitter) Follow](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Ftwitter\u002Ffollow\u002Fdaprdev?logo=x&style=flat)](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Fdaprdev)\n\nDapr Agents is a developer framework designed to build production-grade resilient AI agent systems that operate at scale. Built on top of the battle-tested Dapr project, it enables software developers to create AI agents that reason, act, and collaborate using Large Language Models (LLMs), while leveraging built-in observability and stateful workflow execution to guarantee agentic workflows complete successfully, no matter how complex.\n\n![](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fdapr_dapr-agents_readme_02a6054c2621.png)\n\n## Key Features\n\n- **Scale and Efficiency**: Run thousands of agents efficiently on a single core. Dapr distributes single and multi-agent apps transparently across fleets of machines and handles their lifecycle.\n- **Workflow Resilience**: Automatically retries agentic workflows and ensures task completion.\n- **Kubernetes-Native**: Easily deploy and manage agents in Kubernetes environments.\n- **Data-Driven Agents**: Directly integrate with databases, documents, and unstructured data by connecting to dozens of different data sources.\n- **Multi-Agent Systems**: Secure and observable by default, enabling collaboration between agents.\n- **Vendor-Neutral & Open Source**: Avoid vendor lock-in and gain flexibility across cloud and on-premises deployments.\n- **Platform-Ready**: Access scopes and declarative resources enable platform teams to integrate Dapr Agents into their systems.\n\n\n## Why Choose Dapr Agents?\n\n### Scalable Workflows as a First Class Citizen\n\nDapr Agents uses a [durable-execution workflow engine](https:\u002F\u002Fdocs.dapr.io\u002Fdeveloping-applications\u002Fbuilding-blocks\u002Fworkflow\u002Fworkflow-overview\u002F) that guarantees each agent task executes to completion in the face of network interruptions, node crashes and other types of disruptive failures. Developers do not need to know about the underlying concepts of the workflow engine - simply write an agent that performs any number of tasks and these will get automatically distributed across the cluster. If any task fails, it will be retried and recover its state from where it left off.\n\n### Cost-Effective AI Adoption\n\nDapr Agents builds on top of Dapr's Workflow API, which under the hood uses [actors](https:\u002F\u002Fdocs.dapr.io\u002Fdeveloping-applications\u002Fbuilding-blocks\u002Factors\u002Factors-overview\u002F), a single unit of compute and state that is thread-safe and natively distributed, lending itself well to an agentic Scale-To-Zero architecture. This minimizes infrastructure costs, making AI adoption accessible to everyone. The underlying virtual actor model allows thousands of agents to run on demand on a single core machine with double-digit millisecond latency when scaling from zero. When unused, the agents are reclaimed by the system but retain their state until the next time they are needed. With this design, there's no trade-off between performance and resource efficiency.\n\n### Data-Centric AI Agents\n\nWith built-in connectivity to over 50 enterprise data sources, Dapr Agents efficiently handles structured and unstructured data. From basic [PDF extraction](https:\u002F\u002Fdocs.dapr.io\u002Fdeveloping-applications\u002Fdapr-agents\u002Fdapr-agents-integrations\u002F#arxiv-fetcher) to large-scale database interactions, it enables seamless data-driven AI workflows with minimal code changes. Dapr's [bindings](https:\u002F\u002Fdocs.dapr.io\u002Freference\u002Fcomponents-reference\u002Fsupported-bindings\u002F) and [state stores](https:\u002F\u002Fdocs.dapr.io\u002Freference\u002Fcomponents-reference\u002Fsupported-state-stores\u002F) provide access to a large number of data sources that can be used to ingest data to an agent.\n\n### Accelerated Development\n\nDapr Agents provides a set of AI features that give developers a complete API surface to tackle common problems. Some of these include:\n\n- Multi-agent communications\n- Structured outputs\n- Multiple LLM providers\n- Contextual memory\n- Flexible prompting\n- Intelligent tool selection\n- [MCP integration](https:\u002F\u002Fdocs.anthropic.com\u002Fen\u002Fdocs\u002Fagents-and-tools\u002Fmcp).\n\n### Integrated Security and Reliability\n\nBy building on top of Dapr, platform and infrastructure teams can apply Dapr's [resiliency policies](https:\u002F\u002Fdocs.dapr.io\u002Foperations\u002Fresiliency\u002Fresiliency-overview\u002F) to the database and\u002For message broker of their choice that are used by Dapr Agents. These policies include timeouts, retry\u002Fbackoffs and circuit breakers. When it comes to security, Dapr provides the option to scope access to a given database or message broker to one or more agentic app deployments. In addition, Dapr Agents uses mTLS to encrypt the communication layer of its underlying components.\n\n### Built-in Messaging and State Infrastructure\n\n* 🎯 **Service-to-Service Invocation**: Facilitates direct communication between agents with built-in service discovery, error handling, and distributed tracing. Agents can leverage this for synchronous messaging in multi-agent workflows.\n* ⚡️ **Publish and Subscribe**: Supports loosely coupled collaboration between agents through a shared message bus. This enables real-time, event-driven interactions critical for task distribution and coordination.\n* 🔄 **Durable Workflow**: Defines long-running, persistent workflows that combine deterministic processes with LLM-based decision-making. Dapr Agents uses this to orchestrate complex multi-step agentic workflows seamlessly.\n* 🧠 **State Management**: Provides a flexible key-value store for agents to retain context across interactions, ensuring continuity and adaptability during workflows.\n* 🤖 **Actors**: Implements the Virtual Actor pattern, allowing agents to operate as self-contained, stateful units that handle messages sequentially. This eliminates concurrency concerns and enhances scalability in agentic systems.\n\n### Vendor-Neutral and Open Source\n\nAs a part of **CNCF**, Dapr Agents is vendor-neutral, eliminating concerns about lock-in, intellectual property risks, or proprietary restrictions. Organizations gain full flexibility and control over their AI applications using open-source software they can audit and contribute to.\n\n## Roadmap\n\nCheck the [project view](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Forgs\u002Fdapr\u002Fprojects\u002F92) for some of the major features we're working on:\n\nFor a complete list of issue (including bug fixes) please check out our [GitHub issues](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fissues).\n\n### Language Support\n\n| Language | Current Status | Development Status | Stable Status    |\n|----------|--------|-------------|------------------|\n| Python   | In Development | Q2 2025 | expected Q4 2025 |\n| Other Languages | TBD | TBD | TBD              |\n\n## Documentation\n\n- [Documentation](https:\u002F\u002Fdocs.dapr.io\u002Fdeveloping-ai\u002Fdapr-agents\u002F)\n\n## Community\n\n### Contributing to Dapr Agents\n\nPlease refer to our [Dapr Community Code of Conduct](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fcommunity\u002Fblob\u002Fmaster\u002FCODE-OF-CONDUCT.md)\n\nFor development setup and guidelines, see our [Development Guide](docs\u002Fdevelopment\u002FREADME.md).\n\n**Quick start for contributors:**\n1. Install dependencies: `uv sync --group dev --group test`\n2. Install pre-push hooks: `pre-commit install --hook-type pre-push`\n3. Make your changes and run tests: `uv run pytest tests -m \"not integration\"`\n4. Push your changes - hooks will run automatically\n\n## Getting Started\n\nPrerequisites:\n\n- [Dapr CLI](https:\u002F\u002Fdocs.dapr.io\u002Fgetting-started\u002Finstall-dapr-cli\u002F)\n- [Python >=3.11](https:\u002F\u002Fwww.python.org\u002Fdownloads\u002Flatest\u002Fpython3.11\u002F)\n- [uv](https:\u002F\u002Fdocs.astral.sh\u002Fuv\u002Fgetting-started\u002Finstallation\u002F)\n\n### Install Dapr Agents\n\n```bash\ndapr init\nuv init\nuv add dapr-agents\n```\n\n### Run The Quickstarts\n\nFor a high level introduction to the fundamentals of Dapr Agents, see our [quickstarts](.\u002Fquickstarts\u002FREADME.md).\n\n### Run The Examples\n\nOnce you've gotten a feel for the fundamentals of the project in the quickstarts, then dive deeper with the [examples](.\u002Fexamples\u002FREADME.md).\n\n## Get Involved\n\nDapr Agents is an open-source project under the CNCF umbrella, and we welcome contributions from developers and organizations worldwide!\n\n- GitHub Repository: [https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents)\n- Documentation: [https:\u002F\u002Fdocs.dapr.io\u002Fdeveloping-applications\u002Fdapr-agents\u002F](https:\u002F\u002Fdocs.dapr.io\u002Fdeveloping-applications\u002Fdapr-agents\u002F)\n- Community Discord: [Join the discussion](https:\u002F\u002Fbit.ly\u002Fdapr-discord).\n- Contribute: Open an issue or submit a PR to help improve Dapr Agents!\n","\u003C!--\n版权所有 © 2026 Dapr 作者\n根据 Apache 许可证第 2.0 版（“许可证”）授权；\n除非符合许可证的规定，否则不得使用此文件。\n您可以在以下网址获得许可证副本：\n    http:\u002F\u002Fwww.apache.org\u002Flicenses\u002FLICENSE-2.0\n除非适用法律要求或以书面形式达成协议，否则软件\n按照“AS IS”的基础分发，不提供任何形式的保证或条件，\n无论是明示的还是默示的。\n有关特定语言的权限和限制，请参阅许可证。\n-->\n\n# Dapr Agents：用于智能体 AI 系统的框架\n\n![](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fdapr_dapr-agents_readme_d86d45628a08.png)\n\n[![PyPI - 版本](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fpypi\u002Fv\u002Fdapr-agents?style=flat&logo=pypi&logoColor=white&label=最新版本)](https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fdapr-agents\u002F)\n[![PyPI - 下载量](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fpypi\u002Fdm\u002Fdapr-agents?style=flat&logo=pypi&logoColor=white&label=下载量)](https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fdapr-agents\u002F)\n[![GitHub Actions 工作流状态](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Factions\u002Fworkflow\u002Fstatus\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002F.github%2Fworkflows%2Fbuild.yaml?branch=main&label=构建&logo=github)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Factions\u002Fworkflows\u002Fbuild.yaml)\n[![GitHub 许可证](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Flicense\u002Fdapr\u002Fdapr-agents?style=flat&label=许可证&logo=github)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fblob\u002Fmain\u002FLICENSE)\n[![Discord](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fdiscord\u002F778680217417809931?label=Discord&style=flat&logo=discord)](http:\u002F\u002Fbit.ly\u002Fdapr-discord)\n[![YouTube 频道观看次数](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fyoutube\u002Fchannel\u002Fviews\u002FUCtpSQ9BLB_3EXdWAUQYwnRA?style=flat&label=YouTube%20观看次数&logo=youtube)](https:\u002F\u002Fyoutube.com\u002F@daprdev)\n[![X（原 Twitter）关注](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Ftwitter\u002Ffollow\u002Fdaprdev?logo=x&style=flat)](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Fdaprdev)\n\nDapr Agents 是一个开发者框架，旨在构建可大规模运行且具备生产级弹性的 AI 智能体系统。它基于久经考验的 Dapr 项目构建，使软件开发者能够利用大型语言模型 (LLM) 创建具有推理、行动和协作能力的 AI 智能体，同时借助内置的可观测性和有状态工作流执行机制，确保无论工作流多么复杂，都能成功完成。\n\n![](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fdapr_dapr-agents_readme_02a6054c2621.png)\n\n## 核心特性\n\n- **规模化与高效性**：在单个核心上高效运行数千个智能体。Dapr 可透明地将单智能体和多智能体应用分布到多台机器组成的集群中，并管理其生命周期。\n- **工作流弹性**：自动重试智能体工作流，确保任务顺利完成。\n- **Kubernetes 原生**：轻松在 Kubernetes 环境中部署和管理智能体。\n- **数据驱动型智能体**：通过连接数十种不同的数据源，直接集成数据库、文档和非结构化数据。\n- **多智能体系统**：默认安全且可观测，支持智能体之间的协作。\n- **厂商中立与开源**：避免厂商锁定，在云端和本地部署中实现灵活性。\n- **平台就绪**：通过访问作用域和声明式资源，平台团队可以将 Dapr Agents 集成到其系统中。\n\n\n## 为什么选择 Dapr Agents？\n\n### 将可扩展的工作流作为一等公民\n\nDapr Agents 使用 [持久化执行工作流引擎](https:\u002F\u002Fdocs.dapr.io\u002Fdeveloping-applications\u002Fbuilding-blocks\u002Fworkflow\u002Fworkflow-overview\u002F)，可在网络中断、节点崩溃及其他类型的破坏性故障发生时，确保每个智能体任务都能执行到完成。开发者无需了解工作流引擎的底层概念——只需编写一个执行任意数量任务的智能体，这些任务就会自动分布到整个集群中。如果任何任务失败，它会自动重试，并从上次中断的地方恢复状态。\n\n### 成本效益高的 AI 采用\n\nDapr Agents 构建于 Dapr 的 Workflow API 之上，该 API 在底层使用了 [actor](https:\u002F\u002Fdocs.dapr.io\u002Fdeveloping-applications\u002Fbuilding-blocks\u002Factors\u002Factors-overview\u002F) 模型——这是一种线程安全且原生分布式、兼具计算和状态功能的单一单元，非常适合构建智能体规模为零的架构。这最大限度地降低了基础设施成本，使每个人都能轻松采用 AI 技术。基于虚拟 actor 的底层模型允许数千个智能体按需在单核机器上运行，从零扩展时延迟仅为两位数毫秒级。当智能体未被使用时，系统会回收它们，但会保留其状态，直到下次需要时再重新激活。这种设计使得性能与资源效率之间无需权衡。\n\n### 数据为中心的 AI 智能体\n\n凭借与超过 50 种企业级数据源的内置连接，Dapr Agents 能够高效处理结构化和非结构化数据。从简单的 [PDF 提取](https:\u002F\u002Fdocs.dapr.io\u002Fdeveloping-applications\u002Fdapr-agents\u002Fdapr-agents-integrations\u002F#arxiv-fetcher) 到大规模的数据库交互，它只需极少的代码更改即可实现无缝的数据驱动型 AI 工作流。Dapr 的 [绑定组件](https:\u002F\u002Fdocs.dapr.io\u002Freference\u002Fcomponents-reference\u002Fsupported-bindings\u002F) 和 [状态存储组件](https:\u002F\u002Fdocs.dapr.io\u002Freference\u002Fcomponents-reference\u002Fsupported-state-stores\u002F) 提供了对大量数据源的访问，可用于将数据摄入到智能体中。\n\n### 加速开发\n\nDapr Agents 提供了一组 AI 功能，为开发者提供了完整的 API 表面来解决常见问题。其中包括：\n\n- 多智能体通信\n- 结构化输出\n- 多个 LLM 提供商\n- 上下文记忆\n- 灵活的提示工程\n- 智能工具选择\n- [MCP 集成](https:\u002F\u002Fdocs.anthropic.com\u002Fen\u002Fdocs\u002Fagents-and-tools\u002Fmcp)。\n\n### 集成的安全性与可靠性\n\n通过构建在 Dapr 之上，平台和基础设施团队可以将 Dapr 的 [弹性策略](https:\u002F\u002Fdocs.dapr.io\u002Foperations\u002Fresiliency\u002Fresiliency-overview\u002F) 应用到 Dapr Agents 所使用的他们所选的数据库和\u002F或消息代理上。这些策略包括超时、重试\u002F退避以及断路器机制。在安全性方面，Dapr 提供了将对特定数据库或消息代理的访问范围限定于一个或多个智能体应用部署的选项。此外，Dapr Agents 使用 mTLS 对其底层组件的通信层进行加密。\n\n### 内置消息传递与状态基础设施\n\n* 🎯 **服务间调用**：通过内置的服务发现、错误处理和分布式追踪功能，促进代理之间的直接通信。代理可以利用这一功能在多代理工作流中实现同步消息传递。\n* ⚡️ **发布与订阅**：通过共享的消息总线支持代理之间的松耦合协作。这实现了实时的事件驱动型交互，对于任务分配和协调至关重要。\n* 🔄 **持久化工作流**：定义长期运行、持久化的工作流，将确定性流程与基于大语言模型的决策相结合。Dapr Agents 利用这一点无缝编排复杂的多步骤代理工作流。\n* 🧠 **状态管理**：为代理提供灵活的键值存储，以便在多次交互中保留上下文信息，确保工作流中的连续性和适应性。\n* 🤖 **Actor 模式**：实现虚拟 Actor 模式，使代理能够作为自包含的状态单元按顺序处理消息。这消除了并发问题，并提升了代理系统的可扩展性。\n\n### 供应商中立与开源\n\n作为 **CNCF** 的一部分，Dapr Agents 具备供应商中立性，从而避免了供应商锁定、知识产权风险或专有技术限制等问题。组织可以使用开源软件来构建自己的 AI 应用程序，既享有完全的灵活性和控制权，又能够进行审计和贡献。\n\n## 路线图\n\n请查看 [项目视图](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Forgs\u002Fdapr\u002Fprojects\u002F92)，了解我们正在开发的一些主要功能：\n\n如需完整的议题列表（包括 bug 修复），请访问我们的 [GitHub 问题页面](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fissues)。\n\n### 语言支持\n\n| 语言   | 当前状态       | 开发状态         | 稳定状态         |\n|--------|----------------|------------------|------------------|\n| Python | 开发中         | 预计 2025 年第二季度 | 预计 2025 年第四季度 |\n| 其他语言 | 待定           | 待定             | 待定             |\n\n## 文档\n\n- [文档](https:\u002F\u002Fdocs.dapr.io\u002Fdeveloping-ai\u002Fdapr-agents\u002F)\n\n## 社区\n\n### 参与 Dapr Agents 的贡献\n\n请参阅我们的 [Dapr 社区行为准则](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fcommunity\u002Fblob\u002Fmaster\u002FCODE-OF-CONDUCT.md)。\n\n有关开发环境搭建和指导原则，请参阅我们的 [开发指南](docs\u002Fdevelopment\u002FREADME.md)。\n\n**贡献者快速入门：**\n1. 安装依赖：`uv sync --group dev --group test`\n2. 安装 pre-push 钩子：`pre-commit install --hook-type pre-push`\n3. 进行更改并运行测试：`uv run pytest tests -m \"not integration\"`\n4. 推送您的更改——钩子会自动运行。\n\n## 开始使用\n\n先决条件：\n\n- [Dapr CLI](https:\u002F\u002Fdocs.dapr.io\u002Fgetting-started\u002Finstall-dapr-cli\u002F)\n- [Python >=3.11](https:\u002F\u002Fwww.python.org\u002Fdownloads\u002Flatest\u002Fpython3.11\u002F)\n- [uv](https:\u002F\u002Fdocs.astral.sh\u002Fuv\u002Fgetting-started\u002Finstallation\u002F)\n\n### 安装 Dapr Agents\n\n```bash\ndapr init\nuv init\nuv add dapr-agents\n```\n\n### 运行快速入门示例\n\n如需对 Dapr Agents 的基础知识进行高层次介绍，请参阅我们的 [快速入门](.\u002Fquickstarts\u002FREADME.md)。\n\n### 运行示例\n\n在快速入门中熟悉了项目的基础知识后，您可以进一步深入学习 [示例](.\u002Fexamples\u002FREADME.md)。\n\n## 加入我们\n\nDapr Agents 是 CNCF 下属的一个开源项目，我们欢迎全球开发者和组织的参与！\n\n- GitHub 仓库：[https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents)\n- 文档：[https:\u002F\u002Fdocs.dapr.io\u002Fdeveloping-applications\u002Fdapr-agents\u002F](https:\u002F\u002Fdocs.dapr.io\u002Fdeveloping-applications\u002Fdapr-agents\u002F)\n- 社区 Discord：[加入讨论](https:\u002F\u002Fbit.ly\u002Fdapr-discord)。\n- 贡献：打开一个议题或提交一个拉取请求，帮助改进 Dapr Agents！","# Dapr Agents 快速上手指南\n\nDapr Agents 是一个用于构建生产级、高弹性 AI 智能体系统的开发框架。它基于成熟的 Dapr 项目，帮助开发者利用大语言模型（LLM）创建能够推理、行动和协作的 AI 智能体，同时提供内置的可观测性和有状态的工作流执行能力。\n\n## 环境准备\n\n在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：\n\n*   **操作系统**：支持 Linux, macOS 或 Windows (WSL2 推荐)\n*   **Python 版本**：>= 3.11\n*   **前置依赖工具**：\n    *   [Dapr CLI](https:\u002F\u002Fdocs.dapr.io\u002Fgetting-started\u002Finstall-dapr-cli\u002F)：用于管理 Dapr 运行时。\n    *   [uv](https:\u002F\u002Fdocs.astral.sh\u002Fuv\u002Fgetting-started\u002Finstallation\u002F)：高性能的 Python 包管理器。\n\n> **提示**：国内开发者若遇到下载缓慢问题，可配置 `uv` 使用国内镜像源（如清华源或阿里源）：\n> ```bash\n> export UV_INDEX_URL=https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple\n> ```\n\n## 安装步骤\n\n按照以下命令快速初始化项目并安装 Dapr Agents：\n\n1.  **初始化 Dapr 运行时**（如果尚未安装）：\n    ```bash\n    dapr init\n    ```\n\n2.  **创建新的 Python 项目**：\n    ```bash\n    uv init my-dapr-agent\n    cd my-dapr-agent\n    ```\n\n3.  **安装 Dapr Agents 库**：\n    ```bash\n    uv add dapr-agents\n    ```\n\n## 基本使用\n\nDapr Agents 的核心优势在于其“耐用执行”（Durable Execution）工作流引擎，它能自动处理网络中断、节点故障等异常情况，确保智能体任务完成。\n\n以下是一个最简单的概念性示例，展示如何定义一个基本的智能体工作流。更多详细案例请参考项目中的 `quickstarts` 和 `examples` 目录。\n\n### 示例：创建一个简单的智能体任务\n\n创建一个名为 `agent_app.py` 的文件：\n\n```python\nfrom dapr.agents import Agent, WorkflowContext\nimport asyncio\n\n# 定义智能体类\nclass MySimpleAgent(Agent):\n    async def run(self, ctx: WorkflowContext, input_data: str) -> str:\n        # 步骤 1: 记录开始状态 (状态会自动持久化)\n        ctx.log(f\"收到任务：{input_data}\")\n        \n        # 步骤 2: 模拟调用 LLM 或外部工具进行推理\n        # 在实际场景中，这里会集成具体的 LLM Provider\n        reasoning_result = f\"已处理数据：{input_data} - 分析完成\"\n        \n        # 步骤 3: 返回结果\n        return reasoning_result\n\n# 入口点\nif __name__ == \"__main__\":\n    # 注意：实际运行通常需要通过 dapr run 命令启动以获得完整的工作流和演员模型支持\n    # 例如：dapr run --app-id my-agent -- python agent_app.py\n    print(\"Dapr Agent 定义完成。请使用 'dapr run' 命令启动应用以体验完整功能。\")\n```\n\n### 运行智能体\n\n使用 `dapr run` 命令启动应用，这将激活 Dapr 的侧车（Sidecar），提供状态管理、消息传递和工作流编排能力：\n\n```bash\ndapr run --app-id my-simple-agent -- python agent_app.py\n```\n\n### 下一步\n\n*   **快速入门教程**：查看 `.\u002Fquickstarts\u002FREADME.md` 了解核心概念。\n*   **完整示例**：查看 `.\u002Fexamples\u002FREADME.md` 学习多智能体协作、数据库集成及复杂工作流编排。\n*   **官方文档**：访问 [Dapr Agents 文档](https:\u002F\u002Fdocs.dapr.io\u002Fdeveloping-ai\u002Fdapr-agents\u002F) 获取 API 参考和深度指南。","某电商平台的运维团队需要构建一个自动化系统，让 AI 代理全天候监控全球订单流，自动识别异常交易并联动多个微服务进行拦截与用户通知。\n\n### 没有 dapr-agents 时\n- **流程易中断**：当某个节点崩溃或网络波动时，正在执行的复杂多步推理任务（如查询数据库、调用风控模型、发送通知）会直接丢失，需人工重新触发。\n- **状态管理混乱**：开发者需手动编写代码将每个代理的中间状态存入 Redis 或数据库，代码耦合度高且容易出错。\n- **扩展成本高昂**：随着订单量激增，单台服务器无法承载数千个并发代理，手动编写 Kubernetes 部署脚本和负载均衡逻辑耗时费力。\n- **故障排查困难**：缺乏统一的可观测性标准，难以追踪是哪个代理在哪个步骤卡住，导致平均修复时间（MTTR）过长。\n\n### 使用 dapr-agents 后\n- **任务自动恢复**：利用内置的持久化工作流引擎，即使基础设施发生故障，dapr-agents 也能自动重试并从断点处继续执行，确保每笔异常订单都被处理。\n- **状态透明托管**：无需编写样板代码，dapr-agents 自动管理代理的有状态数据，开发者只需关注业务逻辑本身。\n- **弹性伸缩自如**：依托 Kubernetes 原生能力，dapr-agents 可将成千上万个代理透明地分布到集群中，根据负载自动扩缩容。\n- **全链路可观测**：内置遥测功能让团队能清晰看到每个代理的协作流程和性能指标，快速定位瓶颈。\n\ndapr-agents 通过提供生产级的状态管理和容错机制，让开发团队能以最低成本构建出高可靠、可大规模扩展的自主 AI 代理系统。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fdapr_dapr-agents_d86d4562.png","dapr","Dapr","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fdapr_2c8c571c.png","Distributed Application Runtime. An event-driven, portable runtime for building microservices on cloud and edge.",null,"https:\u002F\u002Fdapr.io","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr",[80,84,88],{"name":81,"color":82,"percentage":83},"Python","#3572A5",99.8,{"name":85,"color":86,"percentage":87},"Makefile","#427819",0.1,{"name":89,"color":90,"percentage":91},"Shell","#89e051",0,655,110,"2026-04-14T18:47:30","Apache-2.0","未说明",{"notes":98,"python":99,"dependencies":100},"该工具基于 Dapr 构建，主要用于编排 AI Agent 工作流而非直接运行大模型，因此 README 中未提及具体的 GPU 或显存需求（取决于用户自行集成的 LLM 服务）。开发环境推荐使用 'uv' 进行依赖管理。目前仅支持 Python 语言，其他语言支持待定。需要安装 Dapr CLI 并初始化 Dapr 环境才能运行。",">=3.11",[64,101,102],"uv","dapr-cli",[14,13],"2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-16T01:44:46.897757",[107,112,117,122,127,132],{"id":108,"question_zh":109,"answer_zh":110,"source_url":111},34728,"Dapr Agents 是否支持 MCP (Model Context Protocol) 集成？如何使用？","是的，Dapr Agents 已经支持 MCP 集成。您可以参考官方提供的 Cookbook 示例来了解如何配置和使用：\nhttps:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Ftree\u002Fmain\u002Fcookbook\u002Fmcp","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fissues\u002F50",{"id":113,"question_zh":114,"answer_zh":115,"source_url":116},34727,"运行工作流时遇到 'issubclass() arg 1 must be a class' 错误怎么办？","这是一个已知的 Bug，已在 dapr-agents 版本 0.3.1 中修复。请升级您的依赖包到最新版本：\npip install --upgrade dapr-agents==0.3.1\n或者查看 PyPI 上的最新发布：https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fdapr-agents\u002F0.3.1\u002F","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fissues\u002F55",{"id":118,"question_zh":119,"answer_zh":120,"source_url":121},34729,"如何在 .NET 中使用 Dapr Agents 编写自定义 Agent？","目前 Dapr Agents 项目本身没有计划直接用其他语言（如 .NET）重新实现核心功能。对于 .NET 开发者，建议采取以下方案：\n1. 使用基于 Microsoft.Extensions.AI 的 Dapr 实现（文档见：https:\u002F\u002Fdocs.dapr.io\u002Fdeveloping-applications\u002Fsdks\u002Fdotnet\u002Fdotnet-ai\u002Fdotnet-ai-extensions-howto\u002F）。\n2. 利用 Dapr 自带的 Actor 框架（https:\u002F\u002Fdocs.dapr.io\u002Fdeveloping-applications\u002Fbuilding-blocks\u002Factors\u002F）构建逻辑。\n3. 将 Dapr 与其他框架（如 Microsoft Agent Framework）进行集成，而不是直接移植 Python 版的 Dapr Agents。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fissues\u002F62",{"id":123,"question_zh":124,"answer_zh":125,"source_url":126},34730,"通过 PubSub 触发 LLM 编排工作流时出现 'DaprBuiltInActorNotFoundRetries' 错误如何解决？","该问题是由一个缺失的代码修复引起的，已在后续版本中解决。请将 dapr-agents 升级到 0.8.4 或更高版本，LLMWorkflow 即可正常通过 PubSub 接收事件并执行。\n相关修复合并于 PR: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F201","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fissues\u002F198",{"id":128,"question_zh":129,"answer_zh":130,"source_url":131},34731,"LLMOrchestrator 无限循环报错 'no such instance exists' 或 'failed to invoke scheduled actor reminder' 怎么办？","这是一个上游 Dapr Core 的 Bug（同时也影响了 .NET SDK），导致工作流 Actor 实例无法正确找到或调用。\n该问题在上游仓库已被标记为活跃 Bug 并正在修复中。请参考上游 Issue 追踪进度：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr\u002Fissues\u002F7824\n在修复发布前，可能需要等待官方更新或尝试重启相关服务作为临时规避。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fissues\u002F76",{"id":133,"question_zh":134,"answer_zh":135,"source_url":136},34732,"如何为 Agent 的工作流、LLM 调用和工具执行添加可观测性追踪（Tracing）？","Dapr Agents 现已内置可观测性模块，支持生成符合 OpenTelemetry GenAI 语义规范的追踪数据。\n功能包括：\n1. 自动追踪 LLM 调用、工具执行、MCP 调用及存储\u002FAPI 访问。\n2. 支持通过 OpenTelemetry Collector 导出追踪数据。\n3. 兼容 Langfuse 等监控平台。\n请确保您使用的是包含 `Dapr Agents Observability` 模块更新的最新版本（参考 PR #268）。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fissues\u002F79",[138,143,148,153,158,163,168,173,178,183,188,193,198,203,208,213,218,223,228,233],{"id":139,"version":140,"summary_zh":141,"released_at":142},272090,"v1.0.1","## 变更内容\n* chore(deps-dev): 由 @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F542 中将 sentence-transformers 从 5.2.3 升级至 5.3.0\n* chore(deps-dev): 由 @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F543 中将 redisvl 从 0.15.0 升级至 0.16.0\n* chore(deps): 由 @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F545 中将 huggingface-hub 从 1.6.0 升级至 1.7.1\n* fix(docs): 由 @CasperGN 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F549 中修正示例 README 文件，并将 Chainlit 示例改用 DurableAgent 而非 Agent\n* refactor: 由 @sicoyle 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F550 中正式移除 agent 类\n* chore(deps): 由 @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F552 中将 uvicorn 从 0.41.0 升级至 0.42.0\n* test(prompt): 由 @sicoyle 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F553 中添加提示词单元测试\n* chore(deps): 由 @CasperGN 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F559 中对软件包强制执行 7 天隔离期\n* chore(deps-dev): 由 @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F557 中将 torch 从 2.9.1 升级至 2.11.0\n* chore(deps): 由 @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F558 中将 cloudevents 从 1.12.0 升级至 2.0.0\n* chore(deps): 由 @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F514 中将 opentelemetry-exporter-zipkin-json 从 1.39.1 升级至 1.40.0\n* fix(563): 由 @CasperGN 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F564 中移除运行器创建工作流上的锁，以避免阻塞其他工作流的调度\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fcompare\u002Fv1.0.0...v1.0.1","2026-04-14T18:48:09",{"id":144,"version":145,"summary_zh":146,"released_at":147},272091,"v1.0.0","## 变更内容\n* 修复：确保清除操作会清空工作流状态和长期记忆，由 @1Ninad 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F461 中完成\n* 修复：修正快速入门的 README 路径及发布\u002F订阅名称，由 @bibryam 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F463 中完成\n* 修复：在工作流 LLM 快速入门中使用正确的 messages 参数，由 @bibryam 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F464 中完成\n* 功能：将代理作为工具使用，由 @sicoyle 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F455 中完成\n* 杂项（许可证）：在仓库所有文件中添加 2026 年 Apache 许可证头信息，由 @anujboddu 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F475 中完成\n* 功能：为 Agent 类添加弃用警告，由 @Synaptara 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F479 中完成\n* 功能\u002F热重载 OTel 变量，由 @CasperGN 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F469 中完成\n* 样式：更新代理工作流名称，由 @sicoyle 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F470 中完成\n* 功能：添加 ToolExecutionMode，用于并行或串行执行工具，由 @AlonNaor22 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F480 中完成\n* 修复：处理总结功能中的 bug 及并发注册问题，由 @sicoyle 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F483 中完成\n* 修复（构建）：激活虚拟环境以获取运行测试所需的依赖项，由 @sicoyle 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F484 中完成\n* 样式：更新工作流活动名称，由 @Faakhir30 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F486 中完成\n* 修复（CI）：修正元数据检查逻辑，使其查看主分支的 latest.json 而不是 PR 分支的 latest.json，由 @CasperGN 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F491 中完成\n* 修复：允许传递 entry 以避免在代理工作流中多次调用 get\u002Fsave state 操作，由 @CasperGN 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F490 中完成\n* 杂项：移除之前已弃用的编排器，由 @CasperGN 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F488 中完成\n* 杂项（依赖）：锁定 python-sdk 和 durabletask 的版本，由 @CasperGN 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F489 中完成\n* 杂项\u002Fcontributing.md，由 @CasperGN 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F487 中完成\n* 功能（CI）：在 CI 中添加 Ollama 运行以进行端到端测试，由 @CasperGN 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F492 中完成\n* 功能\u002Fgenai semconv，由 @CasperGN 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F460 中完成\n* 杂项（依赖）：将 actions\u002Fcache 从版本 4 升级到 5，由 @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F494 中完成\n* 杂项（依赖）：将 docker\u002Fsetup-docker-action 从版本 4 升级到 5，由 @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F495 中完成\n* 修复：修正总结步骤中的 bug，由 @sicoyle 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F493 中完成\n* 重构：传播工作流失败信息，由 @sicoyle 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F496 中完成\n* 功能：工具状态全面改进，由 @sicoyle 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F497 中完成\n* 仅在需要时导出样式，由 @sicoyle 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F498 中完成\n* 修复：允许调用其他代理框架，并更新代理名称，由 @sicoyle 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F499 中完成\n* 功能：使用流式订阅，由 @sicoyle 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-age 中完成","2026-03-19T20:38:17",{"id":149,"version":150,"summary_zh":151,"released_at":152},272092,"v1.0.0-rc.2","## 变更内容\n* chore(deps-dev): 由 @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F507 中将 chromadb 从 1.0.13 升级至 1.5.2\n* chore(deps): 由 @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F508 中将 numpy 从 2.3.5 升级至 2.4.2\n* chore(deps): 由 @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F509 中将 regex 从 2025.11.3 升级至 2026.2.28\n* chore(deps): 由 @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F510 中将 uvicorn 从 0.38.0 升级至 0.41.0\n* chore(deps-dev): 由 @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F511 中将 sentence-transformers 从 4.1.0 升级至 5.2.3\n* 修复长期存在的 Dapr 聊天客户端问题，由 @CasperGN 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F513 中完成\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fcompare\u002Fv1.0.0-rc.1...v1.0.0-rc.2","2026-03-11T21:45:19",{"id":154,"version":155,"summary_zh":156,"released_at":157},272093,"v1.0.0-rc.1","## 变更内容\n* 修复：确保清除操作会清空工作流状态和长期记忆，由 @1Ninad 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F461 中完成\n* 修复：修正快速入门的 README 路径及发布\u002F订阅名称，由 @bibryam 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F463 中完成\n* 修复：在工作流 LLM 快速入门中使用正确的 messages 参数，由 @bibryam 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F464 中完成\n* 功能：将代理作为工具使用，由 @sicoyle 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F455 中完成\n* 杂项（许可证）：在仓库所有文件中添加 2026 年 Apache 协议头，由 @anujboddu 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F475 中完成\n* 功能：为 Agent 类添加弃用警告，由 @Synaptara 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F479 中完成\n* 功能：支持 OTEL 变量的热重载，由 @CasperGN 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F469 中完成\n* 样式：更新代理工作流名称，由 @sicoyle 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F470 中完成\n* 功能：新增 ToolExecutionMode，用于并行或串行执行工具，由 @AlonNaor22 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F480 中完成\n* 修复：处理摘要生成中的 bug 以及并发注册问题，由 @sicoyle 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F483 中完成\n* 修复（构建）：激活虚拟环境以获取运行测试所需的依赖项，由 @sicoyle 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F484 中完成\n* 样式：更新工作流活动名称，由 @Faakhir30 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F486 中完成\n* 修复（CI）：修正元数据检查逻辑，使其查看主分支的 latest.json 而不是 PR 分支的 latest.json，由 @CasperGN 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F491 中完成\n* 修复：允许传递 entry 以避免在代理工作流中多次调用 get\u002Fsave state 操作，由 @CasperGN 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F490 中完成\n* 杂项：移除之前已弃用的编排器，由 @CasperGN 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F488 中完成\n* 杂项（依赖）：锁定 python-sdk 和 durabletask 的版本，由 @CasperGN 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F489 中完成\n* 杂项：更新 contributing.md 文件，由 @CasperGN 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F487 中完成\n* 功能（CI）：在 CI 中添加 Ollama 运行以进行端到端测试，由 @CasperGN 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F492 中完成\n* 功能：GenAI SemConv，由 @CasperGN 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F460 中完成\n* 杂项（依赖）：将 actions\u002Fcache 从 4 升级到 5，由 dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F494 中完成\n* 杂项（依赖）：将 docker\u002Fsetup-docker-action 从 4 升级到 5，由 dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F495 中完成\n* 修复：修正摘要步骤中的 bug，由 @sicoyle 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F493 中完成\n* 重构：传播工作流失败信息，由 @sicoyle 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F496 中完成\n* 功能：对工具状态进行全面改进，由 @sicoyle 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F497 中完成\n* 仅在需要时导出样式，由 @sicoyle 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F498 中完成\n* 修复：允许调用其他代理框架，并更新代理名称，由 @sicoyle 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F499 中完成\n* 功能：使用流式订阅，由 @sicoyle 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-age 中完成","2026-03-10T21:08:37",{"id":159,"version":160,"summary_zh":161,"released_at":162},272094,"v0.13.0","## 变更内容\n* 修复（bug）：通过 @CasperGN 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F453 中的提交，确保编排器上的工作流执行具有确定性。\n* 样式：由 @sicoyle 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F431 中重命名状态存储。\n* 修复（372）：由 @CasperGN 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F373 中修复代理元数据模型。\n* 修复\u002F可观测性环境变量：由 @CasperGN 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F458 中完成。\n* 功能：通过 Dapr 配置存储并订阅，实现 DurableAgent 的热重载功能，由 @CasperGN 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F448 中实现。\n\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fcompare\u002Fv0.12.0...v0.13.0","2026-03-05T14:37:19",{"id":164,"version":165,"summary_zh":166,"released_at":167},272095,"v0.12.0","## 变更内容\n* 更新 Dapr Agents 的 logo 和图标，由 @marcduiker 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F430 中完成\n* 功能：引入 03-standalone-agent-tool-call 快速入门示例及更新，由 @0Xuser100 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F435 中完成\n* 杂项（清理）：移除在 03-standalone-agent-tool-call 中也存在的重复 compose 文件，由 @CasperGN 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F436 中完成\n* 修复（编排器）：现将其更新为也使用组合模式，由 @sicoyle 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F433 中完成\n* 功能：持久化代理编排器，由 @CasperGN 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F437 中完成\n* 重构：使快速入门示例仅包含基础内容，由 @sicoyle 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F432 中完成\n* 重构：状态模块的全面改版，由 @sicoyle 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F438 中完成\n* 功能（开发体验）：添加 pre-commit 钩子，由 @CasperGN 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F446 中完成\n\n## 新贡献者\n* @0Xuser100 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F435 中完成了首次贡献\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fcompare\u002Fv0.11.0...v0.12.0","2026-02-17T14:59:32",{"id":169,"version":170,"summary_zh":171,"released_at":172},272096,"v0.11.0","## 变更内容\n* chore(deps): 将 astral\u002Fuv 从 `ae4e4c7` 升级到 `8068e4c`，位于 \u002Fquickstarts\u002F05-multi-agent-workflow-k8s\u002Fservices\u002Ffrodo 中，由 @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F389 中提交\n* chore(deps): 将 python 从 `b8d8b99` 升级到 `97e9392`，位于 \u002Fquickstarts\u002F05-multi-agent-workflow-k8s\u002Fservices\u002Ffrodo 中，由 @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F388 中提交\n* Fix(devex) 移除 tox，由 @CasperGN 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F395 中提交\n* chore(deps): 将 astral\u002Fuv 从 `ae4e4c7` 升级到 `8068e4c`，位于 \u002Fquickstarts\u002F05-multi-agent-workflow-k8s\u002Fservices\u002Fgandalf 中，由 @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F385 中提交\n* chore(deps): 将 python 从 `b8d8b99` 升级到 `97e9392`，位于 \u002Fquickstarts\u002F05-multi-agent-workflow-k8s\u002Fservices\u002Fsam 中，由 @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F387 中提交\n* chore(deps): 将 astral\u002Fuv 从 `ae4e4c7` 升级到 `8068e4c`，位于 \u002Fquickstarts\u002F05-multi-agent-workflow-k8s\u002Fservices\u002Flegolas 中，由 @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F386 中提交\n* chore(deps): 将 python 从 `b8d8b99` 升级到 `97e9392`，位于 \u002Fquickstarts\u002F05-multi-agent-workflow-k8s\u002Fservices\u002Flegolas 中，由 @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F384 中提交\n* chore(deps): 将 python 从 `b8d8b99` 升级到 `97e9392`，位于 \u002Fquickstarts\u002F05-multi-agent-workflow-k8s\u002Fservices\u002Fgandalf 中，由 @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F383 中提交\n* chore(deps): 将 astral\u002Fuv 从 `ae4e4c7` 升级到 `8068e4c`，位于 \u002Fquickstarts\u002F05-multi-agent-workflow-k8s\u002Fservices\u002Fworkflow-llm 中，由 @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F382 中提交\n* chore(deps): 将 astral\u002Fuv 从 `ae4e4c7` 升级到 `8068e4c`，位于 \u002Fquickstarts\u002F05-multi-agent-workflow-k8s\u002Fservices\u002Fsam 中，由 @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F380 中提交\n* chore(deps): 将 python 从 `b8d8b99` 升级到 `97e9392`，位于 \u002Fquickstarts\u002F05-multi-agent-workflow-k8s\u002Fservices\u002Fworkflow-llm 中，由 @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F381 中提交\n* Bug(otel): 日志记录提供商，由 @CasperGN 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F397 中提交\n* 快速入门修复：将 'agents-registry' 重命名为 'agent-registry'，以匹配组件名称，由 @marcduiker 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F407 中提交\n* feat(agents): 初始化 AGENTS.md 文件，由 @CasperGN 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F374 中提交\n* refactor: 使用组合代替继承来实现 AgentComponents，由 @xverges 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F396 中提交\n* chore(deps): 将 rich 从 13.9.4 升级到 14.2.0，由 @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F355 中提交\n* chore(deps): 将 websockets 从 15.0.1 升级到 16.0，由 @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F391 中提交\n* chore(deps): 将 astral\u002Fuv 从 `8068e4c` 升级到 `fb12b20`，位于 \u002Fquickstarts\u002F05-multi-agent-workflow-k8s\u002Fservices\u002Fworkflow-llm 中，由 @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F400 中提交\n* chore(deps): 将 astral\u002Fuv 从 `8068e4c` 升级到 `fb12b20`，位于 \u002Fquickstarts\u002F05-multi-agent-workflow-k8s\u002Fservices\u002Flegolas 中，由 @dependabo","2026-02-02T16:04:54",{"id":174,"version":175,"summary_zh":176,"released_at":177},272097,"v0.10.7","## 变更内容\n* 修复(146)：由 @CasperGN 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F370 中修复的 uv 包管理器问题\n* 修复：由 @xverges 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F357 中修复的快速入门示例 01 中的小 glitches\n* 杂项(依赖项)：由 @CasperGN 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F376 中升级 durabletask-dapr 依赖\n\n## 新贡献者\n* @xverges 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F357 中完成了首次贡献\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fcompare\u002Fv0.10.6...v0.10.7","2026-01-16T20:03:39",{"id":179,"version":180,"summary_zh":181,"released_at":182},272098,"v0.10.6","## 变更内容\n* chore: 添加 Dependabot 用于扫描依赖项更新。忽略补丁版本。由 @CasperGN 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F315 中提交\n* Fix\u002Fdependabot 扫描，由 @CasperGN 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F320 中提交\n* Fix\u002F221 重试策略，由 @CasperGN 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F314 中提交\n* chore(deps): 将 actions\u002Fcheckout 从 4 升级到 6，由 @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F317 中提交\n* chore(deps): 将 actions\u002Fgithub-script 从 7 升级到 8，由 @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F318 中提交\n* feat: 将 appid 提升到元数据中，由 @CasperGN 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F313 中提交\n* chore(deps): 将 actions\u002Fsetup-python 从 5 升级到 6，由 @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F319 中提交\n* chore(deps): 将 distroless\u002Fpython3-debian12 从 `7729c79` 更新到 `8ce6bba`，位于 \u002Fquickstarts\u002F05-multi-agent-workflow-k8s\u002Fservices\u002Fgandalf 目录下，由 @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F321 中提交\n* chore(deps): 将 distroless\u002Fpython3-debian12 从 `7729c79` 更新到 `8ce6bba`，位于 \u002Fquickstarts\u002F05-multi-agent-workflow-k8s\u002Fservices\u002Flegolas 目录下，由 @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F322 中提交\n* chore(deps): 将 debian 从 `1209d8f` 更新到 `e899040`，位于 \u002Fquickstarts\u002F05-multi-agent-workflow-k8s\u002Fservices\u002Ffrodo 目录下，由 @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F323 中提交\n* chore(deps): 将 debian 从 `1209d8f` 更新到 `e899040`，位于 \u002Fquickstarts\u002F05-multi-agent-workflow-k8s\u002Fservices\u002Fgandalf 目录下，由 @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F324 中提交\n* chore(deps): 将 distroless\u002Fpython3-debian12 从 `7729c79` 更新到 `8ce6bba`，位于 \u002Fquickstarts\u002F05-multi-agent-workflow-k8s\u002Fservices\u002Ffrodo 目录下，由 @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F326 中提交\n* chore(deps): 将 debian 从 `1209d8f` 更新到 `e899040`，位于 \u002Fquickstarts\u002F05-multi-agent-workflow-k8s\u002Fservices\u002Flegolas 目录下，由 @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F325 中提交\n* chore(deps): 将 debian 从 `1209d8f` 更新到 `e899040`，位于 \u002Fquickstarts\u002F05-multi-agent-workflow-k8s\u002Fservices\u002Fworkflow-llm 目录下，由 @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F327 中提交\n* chore(deps): 将 distroless\u002Fpython3-debian12 从 `7729c79` 更新到 `8ce6bba`，位于 \u002Fquickstarts\u002F05-multi-agent-workflow-k8s\u002Fservices\u002Fworkflow-llm 目录下，由 @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F328 中提交\n* chore(deps): 将 debian 从 `1209d8f` 更新到 `e899040`，位于 \u002Fquickstarts\u002F05-multi-agent-workflow-k8s\u002Fservices\u002Fsam 目录下，由 @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F329 中提交\n* chore(deps): 将 distroless\u002Fpython3-debian12 从 `7729c79` 更新到 `8ce6bba`，位于 \u002Fquickstarts\u002F05-multi-agent-workflow-k8s\u002Fservices\u002Fsam 目录下，由 @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F330 中提交\n* fix(337): 修正代理主题和名称的元数据发布\u002F订阅引用，由 @CasperGN 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F339 中提交\n* chore(deps): 将 fastapi 从 0.123.5 升级到 0.124.2，由 @dependabot[bot] 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F331 中提交\n*","2026-01-13T14:23:53",{"id":184,"version":185,"summary_zh":186,"released_at":187},272099,"v0.10.5","## 变更内容\n* 功能\u002F扩展代理元数据，由 @CasperGN 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F297 中实现\n* 修复：将代码所有者从 Git 用户名改为 Teams 组织，由 @sicoyle 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F300 中实现\n* 修复：添加代理类型及注册字段，确保元数据变为……，由 @CasperGN 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F299 中实现\n* 修复：为 Dapr Sidecar 添加支持 W3C 跟踪传播的 gRPC 仪器化工具，由 @CasperGN 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F302 中实现\n* 文档：添加 Python 包的本地开发文档及运行时变更说明，由 @sicoyle 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F301 中实现\n* 功能：若使用 Dapr 聊天客户端，则在代理元数据中添加 component_name，由 @CasperGN 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F304 中实现\n* 样式：更新 PR 模板措辞，由 @CasperGN 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F303 中实现\n* 修复：改进 MCP 和工具箱函数的类型检查，由 @CasperGN 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F306 中实现\n* CI：添加过期机器人以清理过时的问题和 PR，由 @CasperGN 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F305 中实现\n* 修复\u002F指定日志级别，由 @CasperGN 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F307 中实现\n* 安全：修复快速入门示例中的高危安全漏洞，由 @sicoyle 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F308 中实现\n* 重构快速入门示例：重新组织“Hello World”示例，由 @bibryam 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F296 中实现\n* 功能\u002F默认代理存储，由 @CasperGN 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F309 中实现\n\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fcompare\u002Fv0.10.4...v0.10.5","2025-12-16T15:49:38",{"id":189,"version":190,"summary_zh":191,"released_at":192},272100,"v0.10.4","## What's Changed\r\n* Refactor quickstart organization and naming by @bibryam in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F285\r\n* Fix\u002F280 tool result model by @CasperGN in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F289\r\n* Fix\u002F277 runner lifecycling by @CasperGN in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F283\r\n* fix: correct path on docker compose file and use python3 over 3.10 (user has to manage their 3 version) by @CasperGN in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F291\r\n* chore: move py.typed file into dapr_agents pkg for it to take effect by @CasperGN in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F290\r\n* Fix\u002F287 extract structuredcontent mcp tool by @CasperGN in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F288\r\n* Fix\u002F281 session aware memory by @CasperGN in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F292\r\n* Feat\u002Fmcp toolbox for db by @CasperGN in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F293\r\n\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fcompare\u002Fv0.10.3...v0.10.4","2025-12-11T20:55:59",{"id":194,"version":195,"summary_zh":196,"released_at":197},272101,"v0.10.3","## What's Changed\r\n* Add callback method to orchestrator to get final output by @yaron2 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F279\r\n* Workflow summary fix by @yaron2 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F282\r\n\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fcompare\u002Fv0.10.2...v0.10.3","2025-11-26T17:21:38",{"id":199,"version":200,"summary_zh":201,"released_at":202},272102,"v0.10.2","## What's Changed\r\n* fix: correct state race condition by @sicoyle in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F270\r\n* test: add rest of quickstarts plus wip starting with 05 ones by @sicoyle in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F272\r\n* feat: add PR template for us by @sicoyle in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F271\r\n* Chore\u002Ftype checking executors by @CasperGN in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F262\r\n* Remove distutils dependency from DaprHTTPClient by @Cyb3rWard0g in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F265\r\n* fix: bump gh action version for docker issue by @sicoyle in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F273\r\n* fix: clean up venvs after each qs dir test to help run in ci by @sicoyle in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F274\r\n\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fcompare\u002Fv0.10.1...v0.10.2","2025-11-25T20:39:06",{"id":204,"version":205,"summary_zh":206,"released_at":207},272103,"v0.10.1","## What's Changed\r\n* Update Observability for WorkflowRunner & Standalone Agents and Tracing Quickstarts by @Cyb3rWard0g in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F268\r\n* fix: final fixes before release by @sicoyle in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F269\r\n\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fcompare\u002Fv0.10.0...v0.10.1","2025-11-12T00:19:36",{"id":209,"version":210,"summary_zh":211,"released_at":212},272104,"v0.10.0","## What's Changed\r\n* Removed reference to a .NET implementation of agents by @WhitWaldo in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F226\r\n* Updated readme with the new docs location by @bibryam in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F228\r\n* Update README.md by @yaron2 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F229\r\n* fix quickstart 5, use env secret store by @filintod in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F231\r\n* fix: decouple memory + state to work with one and\u002For both  by @sicoyle in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F236\r\n* Simplify agent creation part one by @sicoyle in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F237\r\n* feat: enable grpc config on agent instantiation by @sicoyle in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F238\r\n* style: rm code snippets in readmes that get outdated by @sicoyle in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F242\r\n* Enable native Dapr workflows with LLM and Agent decorators by @Cyb3rWard0g in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F232\r\n* Enable Native Dapr Workflows with Message Router Decorators by @Cyb3rWard0g in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F233\r\n* Cyb3rward0g\u002Fllm agent activities by @sicoyle in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F244\r\n* Revert \"Merge pull request #237 from sicoyle\u002Fsimplify-agent-creation-… by @sicoyle in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F245\r\n* fix: address conflicts to start by @sicoyle in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F246\r\n* feat: create execution config class by @sicoyle in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F243\r\n* Fix\u002Ftry rebasing by @sicoyle in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F247\r\n* [WIP] Removed Several Abstractions and Enabled Lighter Durable Agents and Orchestrators by @Cyb3rWard0g in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F240\r\n* Refactor: Auto-inject Agent State Schemas and simplify agent configuration API by @Cyb3rWard0g in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F249\r\n* test: automate testing our quickstarts by @sicoyle in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F253\r\n* Support configurable workflow gRPC payload limits for agents and orchestrators by @Cyb3rWard0g in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F250\r\n* fix: update perms to comment back + more tests to run by @sicoyle in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F255\r\n* fix: continue iterating testing against ci by @sicoyle in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F256\r\n* build: only allow approvers\u002Fmaintainers to run int tests by @sicoyle in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F257\r\n* fix: use existing gh action instead for this by @sicoyle in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F258\r\n* fix: use usernames for now just to prevent usage abuse on api credits by @sicoyle in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F259\r\n* Chore\u002Ftype checking types 01 by @CasperGN in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F105\r\n* fix: update my own username lol by @sicoyle in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F260\r\n* fix: add back deps to run pytest by @sicoyle in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F261\r\n* Fix DurableAgent workflow execution and parameter type hint warnings by @Cyb3rWard0g in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F263\r\n* Fix DurableAgent Tool Call ID format, Async Result Handling and Results Serialization by @Cyb3rWard0g in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F264\r\n* Expose durable runner modes (run\u002Fsubscribe\u002Fserve) and document new quickstart flows by @Cyb3rWard0g in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F266\r\n* Serve-Ready Orchestrators & Fixed Quickstarts by @Cyb3rWard0g in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F267\r\n\r\n## New Contributors\r\n* @WhitWaldo made their first contribution in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F226\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fcompare\u002Fv0.9.3...v0.10.0","2025-11-10T23:01:02",{"id":214,"version":215,"summary_zh":216,"released_at":217},272105,"v0.9.3","## What's Changed\r\n* make dapr the default and add component_name option to dapr client by @filintod in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F211\r\n* fix: allow us to run daprd at edge version by @sicoyle in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F218\r\n* dapr default better devex by @filintod in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F214\r\n* feat: fix llm orchestrator + tracing + sessions for long-term memory by @sicoyle in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F213\r\n* Fix: durable agent context by @sicoyle in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F223\r\n* Fix quickstarts againn by @sicoyle in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F224\r\n\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fcompare\u002Fv0.9.2...v0.9.3","2025-10-02T21:36:39",{"id":219,"version":220,"summary_zh":221,"released_at":222},272106,"v0.9.2","## What's Changed\r\n* feat: simplify durable agent wf def by @sicoyle in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F204\r\n* fix: few minor tweaks before release by @sicoyle in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F215\r\n* fix: rm finally block by @sicoyle in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F216\r\n\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fcompare\u002Fv0.9.1...v0.9.2","2025-09-24T22:40:42",{"id":224,"version":225,"summary_zh":226,"released_at":227},272107,"v0.9.1","## What's Changed\r\n* fix: correct proto\u002Fotel pkg versions by @sicoyle in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F203\r\n\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fcompare\u002Fv0.9.0...v0.9.1","2025-09-18T15:42:22",{"id":229,"version":230,"summary_zh":231,"released_at":232},272108,"v0.9.0","## What's Changed\r\n* use dapr client in python sdk for LLM by @filintod in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F200\r\n* fix: enable durable agent to keep existing workflow upon  by @sicoyle in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F197\r\n\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fcompare\u002Fv0.8.4...v0.9.0","2025-09-17T21:50:48",{"id":234,"version":235,"summary_zh":236,"released_at":237},272109,"v0.8.3","## What's Changed\r\n* Fix hang after multiple .run() calls by @yaron2 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fpull\u002F189\r\n\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdapr\u002Fdapr-agents\u002Fcompare\u002Fv0.8.2...v0.8.3","2025-08-31T15:58:03"]