Python 2026 중요 변경 가이드

이 문서에서는 코드에 영향을 줄 수 있는 주요 변경 내용 및 향상된 기능을 포함하여 2026년 초부터 Python 릴리스의 중요한 변경 내용을 모두 나열합니다. 각 변경 내용은 다음과 같이 표시됩니다.

🔴 호환성 중단 — 업그레이드하려면 코드를 변경해야 합니다.
🟡 향상된 기능 - 새로운 기능 또는 개선 사항; 기존 코드가 계속 작동합니다.

이 문서는 1.0.0 안정적인 릴리스에 도달하면 제거되므로 중요한 변경 내용을 놓치지 않도록 2026년 버전 간에 업그레이드할 때 이 문서를 참조하세요. 특정 항목(예: 옵션 마이그레이션)에 대한 자세한 업그레이드 지침은 연결된 업그레이드 가이드 또는 연결된 PR을 참조하세요.

python-1.0.0rc5 / python-1.0.0b260319(2026년 3월 19일)

🔴 채팅 클라이언트 파이프라인 순서 변경: FunctionInvocation이 이제 ChatMiddleware를 래핑합니다.

PR:#4746

ChatClient 파이프라인 순서가 변경되었습니다. FunctionInvocation는 이제 가장 바깥쪽 계층이 되어 ChatMiddleware을(를) 래핑합니다. 즉, 전체 함수 호출 시퀀스에서 한 번 실행되는 것이 아니라, 모델 호출당(도구 호출 루프의 각 반복을 포함하여) 채팅 미들웨어가 실행됩니다.

이전 파이프라인 순서:

ChatMiddleware → FunctionInvocation → RawChatClient

새 파이프라인 주문:

FunctionInvocation → ChatMiddleware → ChatTelemetry → RawChatClient

에이전트 호출당 한 번만 실행한다고 가정하는 사용자 지정 채팅 미들웨어가 있는 경우(전체 도구 호출 루프 래핑) 반복 실행에 안전하도록 업데이트합니다. 이제 도구 결과를 모델로 다시 보내는 요청을 포함하여 각 개별 LLM 요청에 대해 채팅 미들웨어가 호출됩니다.

ChatTelemetry는 또한 이제 ChatMiddleware으로부터 파이프라인에서 RawChatClient에 가장 가깝게 실행되는 별도의 계층입니다.

🔴 퍼블릭 런타임 kwargs를 명시적 버킷으로 분할

PR:#4581

공용 Python 에이전트 및 채팅 API는 더 이상 일괄 공용 **kwargs 전달을 기본 런타임 데이터 메커니즘으로 처리하지 않습니다. 이제 런타임 값이 용도에 따라 분할됩니다.

function_invocation_kwargs는 도구 또는 함수 미들웨어만 볼 수 있는 값에 사용하십시오.
client_kwargs를 클라이언트 계층 kwargs 및 클라이언트 미들웨어 구성에 사용하세요.
FunctionInvocationContext (ctx.kwargs 및 ctx.session)를 통해 도구/런타임 데이터에 액세스합니다.
**kwargs 대신 삽입된 컨텍스트 매개 변수를 사용하여 도구를 정의합니다. 삽입된 컨텍스트 매개 변수는 모델이 보는 스키마에 표시되지 않습니다.
하위 에이전트를 도구로 위임할 때, 자식 에이전트가 호출자의 세션을 공유해야 하는 경우에는 agent.as_tool(propagate_session=True)을 사용합니다.

Before:

from typing import Any

from agent_framework import tool


@tool
def send_email(address: str, **kwargs: Any) -> str:
    return f"Queued email for {kwargs['user_id']}"


response = await agent.run(
    "Send the update to finance@example.com",
    user_id="user-123",
    request_id="req-789",
)

After:

from agent_framework import FunctionInvocationContext, tool


@tool
def send_email(address: str, ctx: FunctionInvocationContext) -> str:
    user_id = ctx.kwargs["user_id"]
    session_id = ctx.session.session_id if ctx.session else "no-session"
    return f"Queued email for {user_id} in {session_id}"


response = await agent.run(
    "Send the update to finance@example.com",
    session=agent.create_session(),
    function_invocation_kwargs={
        "user_id": "user-123",
        "request_id": "req-789",
    },
)

사용자 지정 공용 run() 또는 get_response() 메서드를 구현하는 경우 해당 서명에 function_invocation_kwargs 및 client_kwargs을(를) 추가하십시오. 도구의 경우, 주석이 추가된 FunctionInvocationContext 매개변수를 선호합니다. ctx, context, 또는 주석된 다른 이름을 사용할 수도 있습니다. 명시적 스키마/입력 모델을 제공하는 경우 명명 ctx 된 주석이 지정되지 않은 일반 매개 변수도 인식됩니다. 동일한 컨텍스트 개체를 함수 미들웨어에 사용할 수 있으며 런타임 함수 kwargs 및 세션 상태가 현재 있는 위치입니다. **kwargs에 의존하는 도구 정의는 레거시 호환 경로만 사용하며 곧 제거될 것입니다.

python-1.0.0rc4 / python-1.0.0b260311(2026년 3월 11일)

릴리스 정보:python-1.0.0rc4

🔴 Azure AI 통합은 이제 2.0 GA를 대상으로 `azure-ai-projects` 합니다.

PR:#4536

이제 Python Azure AI 통합은 GA 2.0 azure-ai-projects 표면을 가정합니다.

이제 azure-ai-projects>=2.0.0,<3.0지원되는 종속성 범위가 있습니다.
foundry_features 패스스루가 Azure AI 에이전트 생성에서 제거되었습니다.
미리 보기 동작이 이제 allow_preview=True를 지원되는 클라이언트/공급자에서 사용합니다.
혼합 베타/GA 호환성 shim이 제거되었으므로 가져오기 및 형식 이름을 2.0 GA SDK 화면으로 업데이트합니다.

🔴 GitHub Copilot 도구 처리기는 이제 `ToolInvocation` / `ToolResult` 및 Python 3.11 이상을 사용합니다.

PR:#4551

agent-framework-github-copilot 이제 github-copilot-sdk>=0.1.32를 추적합니다.

도구 처리기는 원시 ToolInvocation가 아닌 데이터 클래스를 받습니다.
ToolResult와 같은 snake_case 필드를 사용하여 result_type을 반환text_result_for_llm합니다.
이제 패키지에 agent-framework-github-copilot Python 3.11 이상이 필요합니다.

Before:

from typing import Any


def handle_tool(invocation: dict[str, Any]) -> dict[str, Any]:
    args = invocation.get("arguments", {})
    return {
        "resultType": "success",
        "textResultForLlm": f"Handled {args.get('city', 'request')}",
    }

After:

from copilot.types import ToolInvocation, ToolResult


def handle_tool(invocation: ToolInvocation) -> ToolResult:
    args = invocation.arguments
    return ToolResult(
        result_type="success",
        text_result_for_llm=f"Handled {args.get('city', 'request')}",
    )

python-1.0.0rc3 / python-1.0.0b260304(2026년 3월 4일)

릴리스 정보:python-1.0.0rc3

🔴 코드 정의에 따라 기술 공급자가 최종 결정됨 `Skill` / `SkillResource`

PR:#4387

이제 Python 에이전트 기술은 파일 기반 기술과 함께 코드 정의 Skill 및 SkillResource 개체를 지원하며, 공용 공급자 인터페이스는 SkillsProvider로 표준화되었습니다.

이전 미리 보기/내부 FileAgentSkillsProvider를 계속 가져오는 경우, SkillsProvider로 전환하십시오.
파일 기반 리소스 조회는 더 이상 SKILL.md에서 백틱으로 감싼 참조에 의존하지 않습니다. 대신 기술 디렉터리에서 리소스를 발견합니다.

FileAgentSkillsProvider을(를) 가져오는 미리 보기/내부 코드를 사용했던 경우, 현재 공용 API로 전환하세요.

from agent_framework import Skill, SkillResource, SkillsProvider

python-1.0.0rc2 / python-1.0.0b260226(2026년 2월 26일)

릴리스 정보:python-1.0.0rc2

🔴 선언적 워크플로가 `InvokeTool`을 `InvokeFunctionTool`로 대체합니다.

PR:#3716

선언적 Python 워크플로는 더 이상 이전 InvokeTool 작업 종류를 사용하지 않습니다. InvokeFunctionTool로 교체하고 Python 호출 가능 항목을 WorkflowFactory.register_tool()에 등록합니다.

Before:

actions:
  - kind: InvokeTool
    toolName: send_email

After:

factory = WorkflowFactory().register_tool("send_email", send_email)

actions:
  - kind: InvokeFunctionTool
    functionName: send_email

python-1.0.0rc1 / python-1.0.0b260219(2026년 2월 19일)

릴리스:agent-framework-coreagent-framework-azure-ai가 1.0.0rc1로 승격되었습니다. 모든 패키지가 1.0.0b260219로 업데이트되었습니다.

🔴 모든 패키지에서 통합 Azure 자격 증명 처리

PR:#4088

ad_token, ad_token_provider및 get_entra_auth_token 매개 변수/도우미가 모든 Azure 관련 Python 패키지에서 통합 credential 매개 변수로 대체되었습니다. 새 방법은 자동 토큰 캐싱 및 새로 고침에 사용됩니다 azure.identity.get_bearer_token_provider .

영향을 받는 클래스:AzureOpenAIChatClient, ,AzureOpenAIResponsesClientAzureOpenAIAssistantsClient, AzureAIClient, AzureAIAgentClient, AzureAIProjectAgentProviderAzureAIAgentsProvider, AzureAISearchContextProviderPurviewClient, . PurviewPolicyMiddlewarePurviewChatPolicyMiddleware

Before:

from azure.identity import AzureCliCredential, get_bearer_token_provider

token_provider = get_bearer_token_provider(
    AzureCliCredential(), "https://cognitiveservices.azure.com/.default"
)

client = AzureOpenAIResponsesClient(
    azure_ad_token_provider=token_provider,
    ...
)

After:

from azure.identity import AzureCliCredential

client = AzureOpenAIResponsesClient(
    credential=AzureCliCredential(),
    ...
)

매개 변수는 credential, TokenCredential 또는 호출 가능한 토큰 공급자를 허용합니다. 토큰 캐싱 및 새로 고침은 자동으로 처리됩니다.

🔴 다시 디자인된 Python 예외 계층 구조

PR:#4082

플랫 ServiceException 패밀리가 단일 AgentFrameworkException 루트 아래의 도메인 범위 예외 분기로 대체되었습니다. 이렇게 하면 호출자에게 정확한 except 대상과 명확한 오류 의미 체계를 제공합니다.

새 계층 구조:

AgentFrameworkException
├── AgentException
│   ├── AgentInvalidAuthException
│   ├── AgentInvalidRequestException
│   ├── AgentInvalidResponseException
│   └── AgentContentFilterException
├── ChatClientException
│   ├── ChatClientInvalidAuthException
│   ├── ChatClientInvalidRequestException
│   ├── ChatClientInvalidResponseException
│   └── ChatClientContentFilterException
├── IntegrationException
│   ├── IntegrationInitializationError
│   ├── IntegrationInvalidAuthException
│   ├── IntegrationInvalidRequestException
│   ├── IntegrationInvalidResponseException
│   └── IntegrationContentFilterException
├── ContentError
├── WorkflowException
│   ├── WorkflowRunnerException
│   ├── WorkflowValidationError
│   └── WorkflowActionError
├── ToolExecutionException
├── MiddlewareTermination
└── SettingNotFoundError

예외 제거:ServiceException, , ServiceInitializationError, ServiceResponseExceptionServiceContentFilterException, ServiceInvalidAuthError, ServiceInvalidExecutionSettingsErrorServiceInvalidRequestError, ServiceInvalidResponseError, AgentExecutionExceptionAgentInvocationErrorAgentInitializationError, . AgentSessionExceptionChatClientInitializationErrorCheckpointDecodingError

Before:

from agent_framework.exceptions import ServiceException, ServiceResponseException

try:
    result = await agent.run("Hello")
except ServiceResponseException:
    ...
except ServiceException:
    ...

After:

from agent_framework.exceptions import AgentException, AgentInvalidResponseException, AgentFrameworkException

try:
    result = await agent.run("Hello")
except AgentInvalidResponseException:
    ...
except AgentException:
    ...
except AgentFrameworkException:
    # catch-all for any Agent Framework error
    ...

비고

이제 Init 유효성 검사 오류는 사용자 지정 예외 대신 기본 제공 ValueError/TypeError 을 사용합니다. 에이전트 프레임워크 예외는 도메인 수준 오류에 대해 예약됩니다.

🔴 공급자 상태를 범위로 지정 `source_id`

PR:#3995

이제 공급자 후크는 전체 세션 상태 대신 공급자 범위 상태 사전(state.setdefault(provider.source_id, {}))을 받습니다. 즉, 이전에 state[self.source_id]["key"]를 통해 중첩된 상태에 액세스하던 공급자 구현은 이제 state["key"]에 직접 액세스해야 합니다.

또한 InMemoryHistoryProvider 기본값이 source_id에서 "memory""in_memory"로 변경되었습니다.

Before:

# In a custom provider hook:
async def on_before_agent(self, state: dict, **kwargs):
    my_data = state[self.source_id]["my_key"]

# InMemoryHistoryProvider default source_id
provider = InMemoryHistoryProvider("memory")

After:

# Provider hooks receive scoped state — no nested access needed:
async def on_before_agent(self, state: dict, **kwargs):
    my_data = state["my_key"]

# InMemoryHistoryProvider default source_id changed
provider = InMemoryHistoryProvider("in_memory")

🔴 채팅/에이전트 메시지 입력 맞춤(`run` vs `get_response`)

PR:#3920

이제 채팅 클라이언트 get_response 구현은 Sequence[Message]을 일관되게 수신합니다. agent.run(...)은(는) 유연하게 유지되고(strContentMessage해당 시퀀스) 채팅 클라이언트를 호출하기 전에 입력을 정규화합니다.

Before:

async def get_response(self, messages: str | Message | list[Message], **kwargs): ...

After:

from collections.abc import Sequence
from agent_framework import Message

async def get_response(self, messages: Sequence[Message], **kwargs): ...

🔴 `FunctionTool[Any]` 스키마 통과를 위해 제네릭 설정이 제거됨

PR:#3907

스키마 기반 도구 경로는 더 이상 이전 FunctionTool[Any] 의 제네릭 동작을 사용하지 않습니다. FunctionTool를 직접 사용하고, 필요한 경우 @tool(schema=...)를 사용하여 pydantic BaseModel 또는 명시적 스키마를 제공합니다.

Before:

placeholder: FunctionTool[Any] = FunctionTool(...)

After:

placeholder: FunctionTool = FunctionTool(...)

🔴 Pydantic 설정으로 대체됨 `TypedDict` + `load_settings()`

PR:#3843, #4032

pydantic-settings-기반의 AFBaseSettings 클래스는 TypedDict와 load_settings()를 사용한 경량의 함수 기반 설정 시스템으로 대체되었습니다. pydantic-settings 종속성이 완전히 제거되었습니다.

이제 모든 설정 클래스(예: OpenAISettings, AzureOpenAISettings, AnthropicSettings)는 TypedDict 정의로 간주되며, 설정 값은 속성 접근 대신 딕셔너리 구문을 통해 액세스됩니다.

Before:

from agent_framework.openai import OpenAISettings

settings = OpenAISettings()  # pydantic-settings auto-loads from env
api_key = settings.api_key
model_id = settings.model_id

After:

from agent_framework.openai import OpenAISettings, load_settings

settings = load_settings(OpenAISettings, env_prefix="OPENAI_")
api_key = settings["api_key"]
model_id = settings["model_id"]

중요합니다

에이전트 프레임워크는 파일에서 값을 자동으로 로드.env 않습니다. 다음 중 하나를 선택하여 .env 로드를 명시적으로 허용해야 합니다.

애플리케이션 시작 시 load_dotenv() 패키지에서 python-dotenv를 호출
env_file_path=".env"를 load_settings()로 전달하기
셸 또는 IDE에서 직접 환경 변수 설정

load_settings 해결 순서: 명시적 재정의 → .env 파일 값 (제공 되는 경우env_file_path) → 환경 변수 → 기본값입니다. env_file_path를 지정하는 경우, 파일이 존재해야 하며 그렇지 않으면 FileNotFoundError가 발생합니다.

🟡 추론 모델 워크플로 이양 및 기록 직렬화 수정

PR:#4083

다중 에이전트 워크플로에서 추론 모델(예: gpt-5-mini, gpt-5.2)을 사용할 때 여러 오류를 수정합니다. 응답 API의 추론 항목은 이제 올바르게 직렬화되며, function_call가 있을 때에만 기록에 포함되어 API 오류를 방지합니다. 이제 암호화/숨겨진 추론 콘텐츠가 제대로 내보내지고 필드 형식이 summary 수정됩니다. service_session_id 또한 에이전트 간 상태 누출을 방지하기 위해 인계 시 지워집니다.

🟡 기반이 `core[all]`에 추가되고 도구 선택 기본값이 수정됨

PR:#3953

아마존 베드록은 이제 agent-framework-core[all] 추가 기능에 포함되어 있으며 agent_framework.amazon 레이지 임포트 인터페이스를 통해 사용할 수 있습니다. 도구 선택 동작도 수정되었습니다. 설정되지 않은 도구 선택 값은 이제 설정되지 않은 상태로 유지되므로 공급자는 서비스 기본값을 사용하고 명시적으로 설정된 값은 유지됩니다.

from agent_framework.amazon import BedrockClient

🟡 지원되지 않는 런타임 재정의에 대한 AzureAIClient 경고

PR:#3919

AzureAIClient 이제 런타임 tools 또는 structured_output 가 에이전트의 생성 시 구성과 다를 때 경고를 기록합니다. Azure AI 에이전트 서비스는 런타임 도구 또는 응답 형식 변경을 지원하지 않습니다. 동적 재정의가 필요한 경우 대신 사용합니다 AzureOpenAIResponsesClient .

🟡 `workflow.as_agent()` 이제 공급자가 설정되지 않은 경우 로컬 기록이 기본값으로 설정됩니다.

PR:#3918

workflow.as_agent()가 context_providers 없이 생성될 때, 기본적으로 InMemoryHistoryProvider("memory")가 추가됩니다. 컨텍스트 공급자가 명시적으로 제공된 경우 해당 목록은 변경되지 않고 유지됩니다.

workflow_agent = workflow.as_agent(name="MyWorkflowAgent")
# Default local history provider is injected when none are provided.

🟡 MCP 요청에 전파된 OpenTelemetry 추적 컨텍스트

PR:#3780

OpenTelemetry가 설치되면 추적 컨텍스트(예: W3C traceparent)가 을 통해 params._metaMCP 요청에 자동으로 삽입됩니다. 이렇게 하면 에이전트 → MCP 서버 호출에서 엔드투엔드 분산 추적이 가능합니다. 코드 변경이 필요하지 않습니다. 유효한 범위 컨텍스트가 있을 때 활성화되는 추가 동작입니다.

🟡 Azure Functions에 대한 지속성 워크플로 지원

PR:#3630

패키지에서는 이제 Azure Durable Functions에서 agent-framework-azurefunctions 그래프를 실행할 수 있습니다. 매개 변수를 workflow 전달하여 AgentFunctionApp 에이전트 엔터티, 활동 함수 및 HTTP 엔드포인트를 자동으로 등록합니다.

from agent_framework.azurefunctions import AgentFunctionApp

app = AgentFunctionApp(workflow=my_workflow)
# Automatically registers:
#   POST /api/workflow/run          — start a workflow
#   GET  /api/workflow/status/{id}  — check status
#   POST /api/workflow/respond/{id}/{requestId} — HITL response

구성 가능한 시간 제한 및 만료 시 자동 거부를 사용하여 팬아웃/팬인, 공유 상태 및 휴먼 인 더 루프 패턴을 지원합니다.

python-1.0.0b260212(2026년 2월 12일)

릴리스 정보:python-1.0.0b260212

🔴 `HostedTool` 클래스가 클라이언트 `get__tool()` 메서드로 대체됨

PR:#3634

클라이언트 범위 팩터리 메서드를 선호하여 호스트된 도구 클래스가 제거되었습니다. 이렇게 하면 공급자가 도구 가용성을 명시적으로 설정합니다.

제거된 클래스	Replacement
`HostedCodeInterpreterTool`	`client.get_code_interpreter_tool()`
`HostedWebSearchTool`	`client.get_web_search_tool()`
`HostedFileSearchTool`	`client.get_file_search_tool(...)`
`HostedMCPTool`	`client.get_mcp_tool(...)`
`HostedImageGenerationTool`	`client.get_image_generation_tool(...)`

Before:

from agent_framework import HostedCodeInterpreterTool, HostedWebSearchTool

tools = [HostedCodeInterpreterTool(), HostedWebSearchTool()]

After:

from agent_framework.openai import OpenAIResponsesClient

client = OpenAIResponsesClient()
tools = [client.get_code_interpreter_tool(), client.get_web_search_tool()]

🔴 세션/컨텍스트 공급자 파이프라인 완료됨(`AgentSession`, `context_providers`)

PR:#3850

Python 세션 및 컨텍스트 공급자 마이그레이션이 완료되었습니다. AgentThread 이전 컨텍스트 공급자 형식이 제거되었습니다.

AgentThread → AgentSession
agent.get_new_thread() → agent.create_session()
agent.get_new_thread(service_thread_id=...) → agent.get_session(service_session_id=...)
context_provider= / chat_message_store_factory= 패턴이 다음으로 바뀝니다. context_providers=[...]

Before:

thread = agent.get_new_thread()
response = await agent.run("Hello", thread=thread)

After:

session = agent.create_session()
response = await agent.run("Hello", session=session)

🔴 검사점 모델 및 스토리지 동작 리팩터링됨

PR:#3744

검사점 내부가 다시 디자인되어 지속형 검사점 호환성 및 사용자 지정 스토리지 구현에 영향을 줍니다.

WorkflowCheckpoint 이제 실시간 객체를 저장합니다(serialization은 체크포인트 스토리지에서 발생)
FileCheckpointStorage 이제 pickle serialization을 사용합니다.
workflow_id가 제거되고 추가되었습니다.previous_checkpoint_id
사용되지 않는 검사점 후크가 제거되었습니다.

버전 간에 검사점을 유지하는 경우 워크플로를 다시 시작하기 전에 기존 검사점 아티팩트 다시 생성 또는 마이그레이션합니다.

🟡 `AzureOpenAIResponsesClient` 는 Microsoft Foundry 프로젝트 엔드포인트를 지원합니다.

PR:#3814

이제 Foundry 프로젝트 엔드포인트 또는 AzureOpenAIResponsesClient와 함께 AIProjectClient을(를) 사용할 수 있으며 Azure OpenAI 엔드포인트를 직접 사용할 필요가 없습니다.

from azure.identity import DefaultAzureCredential
from agent_framework.azure import AzureOpenAIResponsesClient

client = AzureOpenAIResponsesClient(
    project_endpoint="https://<your-project>.services.ai.azure.com",
    deployment_name="gpt-4o-mini",
    credential=DefaultAzureCredential(),
)

🔴 미들웨어 `call_next` 가 더 이상 수락하지 않음 `context`

PR:#3829

미들웨어 연속은 이제 인수를 사용하지 않습니다. 미들웨어가 call_next(context)를 여전히 호출하는 경우 call_next()로 업데이트합니다.

Before:

async def telemetry_middleware(context, call_next):
    # ...
    return await call_next(context)

After:

async def telemetry_middleware(context, call_next):
    # ...
    return await call_next()

python-1.0.0b260210(2026년 2월 10일)

릴리스 정보:python-1.0.0b260210

🔴 워크플로 팩터리 메서드가 제거됨 `WorkflowBuilder`

PR:#3781

register_executor()에서 register_agent() 및 WorkflowBuilder가 제거되었습니다. 모든 작성기 메서드(add_edge, , add_fan_out_edgesadd_fan_in_edges, add_chain, add_switch_case_edge_groupadd_multi_selection_edge_group) 및 start_executor 더 이상 문자열 이름을 허용하지 않습니다. 실행기 또는 에이전트 인스턴스가 직접 필요합니다.

상태 격리의 경우 각 호출이 새 인스턴스를 생성하도록 도우미 메서드 내에 실행기/에이전트 인스턴스화 및 워크플로 빌드를 래핑합니다.

`WorkflowBuilder` 실행기와 함께

Before:

workflow = (
    WorkflowBuilder(start_executor="UpperCase")
    .register_executor(lambda: UpperCaseExecutor(id="upper"), name="UpperCase")
    .register_executor(lambda: ReverseExecutor(id="reverse"), name="Reverse")
    .add_edge("UpperCase", "Reverse")
    .build()
)

After:

upper = UpperCaseExecutor(id="upper")
reverse = ReverseExecutor(id="reverse")

workflow = WorkflowBuilder(start_executor=upper).add_edge(upper, reverse).build()

`WorkflowBuilder` 에이전트가 있는 경우

Before:

builder = WorkflowBuilder(start_executor="writer_agent")
builder.register_agent(factory_func=create_writer_agent, name="writer_agent")
builder.register_agent(factory_func=create_reviewer_agent, name="reviewer_agent")
builder.add_edge("writer_agent", "reviewer_agent")

workflow = builder.build()

After:

writer_agent = create_writer_agent()
reviewer_agent = create_reviewer_agent()

workflow = WorkflowBuilder(start_executor=writer_agent).add_edge(writer_agent, reviewer_agent).build()

도우미 메서드를 사용하여 상태 격리

호출마다 격리된 상태가 필요한 워크플로의 경우, 헬퍼 메서드 안에 생성 과정을 래핑하세요.

def create_workflow() -> Workflow:
    """Each call produces fresh executor instances with independent state."""
    upper = UpperCaseExecutor(id="upper")
    reverse = ReverseExecutor(id="reverse")

    return WorkflowBuilder(start_executor=upper).add_edge(upper, reverse).build()

workflow_a = create_workflow()
workflow_b = create_workflow()

<><> 이름이 <>로 변경되고, <> 이름이 <>로 변경됨.

PR:#3747

핵심 Python 형식은 중복 Chat 접두사를 제거하여 간소화되었습니다. 이전 버전과의 호환성 별칭은 제공되지 않습니다.

전에	이후
`ChatAgent`	`Agent`
`RawChatAgent`	`RawAgent`
`ChatMessage`	`Message`
`ChatClientProtocol`	`SupportsChatGetResponse`

임포트 업데이트

Before:

from agent_framework import ChatAgent, ChatMessage

After:

from agent_framework import Agent, Message

형식 참조 업데이트

Before:

agent = ChatAgent(
    chat_client=client,
    name="assistant",
    instructions="You are a helpful assistant.",
)

message = ChatMessage(role="user", contents=[Content.from_text("Hello")])

After:

agent = Agent(
    client=client,
    name="assistant",
    instructions="You are a helpful assistant.",
)

message = Message(role="user", contents=[Content.from_text("Hello")])

비고

ChatClient, ChatResponse, ChatOptions이 ChatMessageStore 변경으로 이름이 바뀌 지 않습니다 .

🔴 형식 API는 응답/메시지 모델에서 업데이트를 검토합니다.

PR:#3647

이 릴리스에는 메시지/응답 타입 지정 및 도우미 API의 광범위하고 호환성이 깨지는 정리가 포함되어 있습니다.

Role와 FinishReason은 이제 NewType로, 알려진 값을 위해 strRoleLiteral/ 위에 래퍼가 됩니다FinishReasonLiteral. 문자열로 처리합니다(.value는 사용하지 마세요).
Message 구축은 Message(role, contents=[...])에 표준화됩니다. contents에 있는 문자열은 텍스트 콘텐츠로 자동 변환됩니다.
ChatResponse 및 AgentResponse 생성자는 이제 messages= (단일 Message 또는 시퀀스)를 중심으로 하고, 레거시 text= 생성자의 사용이 응답에서 제거되었습니다.
ChatResponseUpdate 및 AgentResponseUpdate는 이제 text=를 수락하지 않습니다. 대신 contents=[Content.from_text(...)]를 사용하십시오.
업데이트 결합 도우미 이름이 간소화되었습니다.
try_parse_value가 ChatResponse 및 AgentResponse에서 제거되었습니다.

도우미 메서드 이름 바꾸기

전에	이후
`ChatResponse.from_chat_response_updates(...)`	`ChatResponse.from_updates(...)`
`ChatResponse.from_chat_response_generator(...)`	`ChatResponse.from_update_generator(...)`
`AgentResponse.from_agent_run_response_updates(...)`	`AgentResponse.from_updates(...)`

응답 업데이트 구성 업데이트

Before:

update = AgentResponseUpdate(text="Processing...", role="assistant")

After:

from agent_framework import AgentResponseUpdate, Content

update = AgentResponseUpdate(
    contents=[Content.from_text("Processing...")],
    role="assistant",
)

`try_parse_value`에서 `try/except`를 `.value`로 교체하십시오.

Before:

if parsed := response.try_parse_value(MySchema):
    print(parsed.name)

After:

from pydantic import ValidationError

try:
    parsed = response.value
    if parsed:
        print(parsed.name)
except ValidationError as err:
    print(f"Validation failed: {err}")

🔴 `run` / `get_response` 통합 모델 및 `ResponseStream` 사용

PR:#3379

Python API는 agent.run(...) 및 client.get_response(...)를 중심으로 통합되었으며, 스트리밍은 ResponseStream로 표현됩니다.

Before:

async for update in agent.run_stream("Hello"):
    print(update)

After:

stream = agent.run("Hello", stream=True)
async for update in stream:
    print(update)

🔴 핵심 컨텍스트/프로토콜 형식 이름 바꾸기

PR:#3714, #3717

전에	이후
`AgentRunContext`	`AgentContext`
`AgentProtocol`	`SupportsAgentRun`

그에 따라 가져오기 및 형식 주석을 업데이트합니다.

🔴 미들웨어 연속 매개 변수 이름이 `call_next`로 변경됨 `call_next`

PR:#3735

이제 미들웨어 서명에는 call_next를 사용해야 하며, next 대신 사용합니다.

Before:

async def my_middleware(context, next):
    return await next(context)

After:

async def my_middleware(context, call_next):
    return await call_next(context)

🔴 표준화된 TypeVar 이름(`TName` → `NameT`)

PR:#3770

이제 코드베이스는 접미사가 T 사용되는 일관된 TypeVar 명명 스타일을 따릅니다.

Before:

TMessage = TypeVar("TMessage")

After:

MessageT = TypeVar("MessageT")

프레임워크 제네릭을 중심으로 사용자 지정 래퍼를 유지 관리하는 경우 주석 변동을 줄이기 위해 로컬 TypeVar 이름을 새 규칙에 맞춥니다.

🔴 워크플로 에이전트의 출력 및 스트리밍 변경 내용

PR:#3649

workflow.as_agent() 동작이 표준 에이전트 응답 패턴에 맞게 출력 및 스트리밍을 조정하도록 업데이트되었습니다. 레거시 출력/업데이트 처리에 의존하는 워크플로-에이전트 소비자를 검토하고 현재 AgentResponse/AgentResponseUpdate 흐름으로 업데이트합니다.

🔴 흐름 작성기 메서드가 생성자 매개 변수로 이동됨

PR:#3693

6개 작성기(WorkflowBuilder, , SequentialBuilder, ConcurrentBuilderGroupChatBuilder, MagenticBuilderHandoffBuilder)의 단일 구성 흐름 메서드가 생성자 매개 변수로 마이그레이션되었습니다. 설정의 유일한 구성 경로인 Fluent 메서드는 생성자 인수를 위해 제거됩니다.

`WorkflowBuilder`

set_start_executor(), with_checkpointing()및 with_output_from() 제거됩니다. 대신 생성자 매개 변수를 사용합니다.

Before:

upper = UpperCaseExecutor(id="upper")
reverse = ReverseExecutor(id="reverse")

workflow = (
    WorkflowBuilder(start_executor=upper)
    .add_edge(upper, reverse)
    .set_start_executor(upper)
    .with_checkpointing(storage)
    .build()
)

After:

upper = UpperCaseExecutor(id="upper")
reverse = ReverseExecutor(id="reverse")

workflow = (
    WorkflowBuilder(start_executor=upper, checkpoint_storage=storage)
    .add_edge(upper, reverse)
    .build()
)

`SequentialBuilder` / `ConcurrentBuilder`

participants(), register_participants(), with_checkpointing()및 with_intermediate_outputs() 제거됩니다. 대신 생성자 매개 변수를 사용합니다.

Before:

workflow = SequentialBuilder().participants([agent_a, agent_b]).with_checkpointing(storage).build()

After:

workflow = SequentialBuilder(participants=[agent_a, agent_b], checkpoint_storage=storage).build()

`GroupChatBuilder`

participants(), register_participants(), with_orchestrator(), with_termination_condition()with_max_rounds(), with_checkpointing()및 with_intermediate_outputs() 제거됩니다. 대신 생성자 매개 변수를 사용합니다.

Before:

workflow = (
    GroupChatBuilder()
    .with_orchestrator(selection_func=selector)
    .participants([agent1, agent2])
    .with_termination_condition(lambda conv: len(conv) >= 4)
    .with_max_rounds(10)
    .build()
)

After:

workflow = GroupChatBuilder(
    participants=[agent1, agent2],
    selection_func=selector,
    termination_condition=lambda conv: len(conv) >= 4,
    max_rounds=10,
).build()

`MagenticBuilder`

participants(), register_participants(), with_manager(), with_plan_review()with_checkpointing()및 with_intermediate_outputs() 제거됩니다. 대신 생성자 매개 변수를 사용합니다.

Before:

workflow = (
    MagenticBuilder()
    .participants([researcher, coder])
    .with_manager(agent=manager_agent)
    .with_plan_review()
    .build()
)

After:

workflow = MagenticBuilder(
    participants=[researcher, coder],
    manager_agent=manager_agent,
    enable_plan_review=True,
).build()

`HandoffBuilder`

with_checkpointing()와 with_termination_condition()가 제거됩니다. 대신 생성자 매개 변수를 사용합니다.

Before:

workflow = (
    HandoffBuilder(participants=[triage, specialist])
    .with_start_agent(triage)
    .with_termination_condition(lambda conv: len(conv) > 5)
    .with_checkpointing(storage)
    .build()
)

After:

workflow = (
    HandoffBuilder(
        participants=[triage, specialist],
        termination_condition=lambda conv: len(conv) > 5,
        checkpoint_storage=storage,
    )
    .with_start_agent(triage)
    .build()
)

유효성 검사 변경 내용

WorkflowBuilder 이제 생성자 인수로 필요합니다 start_executor (이전에 Fluent 메서드를 통해 설정됨).
SequentialBuilder, ConcurrentBuilder, GroupChatBuilder 및 MagenticBuilder는 이제 생성 시 participants 또는 participant_factories가 필요합니다 — 둘 중 아무것도 전달되지 않으면 ValueError가 발생합니다.

비고

HandoffBuilder 이미 생성자 매개 변수로 허용 participants/participant_factories 되었으며 이와 관련하여 변경되지 않았습니다.

🔴 워크플로 이벤트가 `WorkflowEvent` 판별자를 사용하여 단일 `type`로 통합됨

PR:#3690

모든 개별 워크플로 이벤트 서브클래스는 단일 제네릭 WorkflowEvent[DataT] 클래스로 대체되었습니다. 이제 isinstance() 검사를 사용하여 이벤트 유형을 식별하는 대신 event.type, "output", "request_info"와 같은 문자열 리터럴을 확인합니다. 이는 Content의 클래스 통합python-1.0.0b260123과 동일한 패턴을 따릅니다.

제거된 이벤트 클래스

내보낸 다음 이벤트 서브클래스가 더 이상 존재하지 않습니다.

이전 클래스	새 `event.type` 값
`WorkflowOutputEvent`	`"output"`
`RequestInfoEvent`	`"request_info"`
`WorkflowStatusEvent`	`"status"`
`WorkflowStartedEvent`	`"started"`
`WorkflowFailedEvent`	`"failed"`
`ExecutorInvokedEvent`	`"executor_invoked"`
`ExecutorCompletedEvent`	`"executor_completed"`
`ExecutorFailedEvent`	`"executor_failed"`
`SuperStepStartedEvent`	`"superstep_started"`
`SuperStepCompletedEvent`	`"superstep_completed"`

임포트 업데이트

Before:

from agent_framework import (
    WorkflowOutputEvent,
    RequestInfoEvent,
    WorkflowStatusEvent,
    ExecutorCompletedEvent,
)

After:

from agent_framework import WorkflowEvent
# Individual event classes no longer exist; use event.type to discriminate

이벤트 유형 검사 업데이트

Before:

async for event in workflow.run_stream(input_message):
    if isinstance(event, WorkflowOutputEvent):
        print(f"Output from {event.executor_id}: {event.data}")
    elif isinstance(event, RequestInfoEvent):
        requests[event.request_id] = event.data
    elif isinstance(event, WorkflowStatusEvent):
        print(f"Status: {event.state}")

After:

async for event in workflow.run_stream(input_message):
    if event.type == "output":
        print(f"Output from {event.executor_id}: {event.data}")
    elif event.type == "request_info":
        requests[event.request_id] = event.data
    elif event.type == "status":
        print(f"Status: {event.state}")

스트리밍: `AgentResponseUpdate` 사용

Before:

from agent_framework import AgentResponseUpdate, WorkflowOutputEvent

async for event in workflow.run_stream("Write a blog post about AI agents."):
    if isinstance(event, WorkflowOutputEvent) and isinstance(event.data, AgentResponseUpdate):
        print(event.data, end="", flush=True)
    elif isinstance(event, WorkflowOutputEvent):
        print(f"Final output: {event.data}")

After:

from agent_framework import AgentResponseUpdate

async for event in workflow.run_stream("Write a blog post about AI agents."):
    if event.type == "output" and isinstance(event.data, AgentResponseUpdate):
        print(event.data, end="", flush=True)
    elif event.type == "output":
        print(f"Final output: {event.data}")

형식 주석

Before:

pending_requests: list[RequestInfoEvent] = []
output: WorkflowOutputEvent | None = None

After:

from typing import Any
from agent_framework import WorkflowEvent

pending_requests: list[WorkflowEvent[Any]] = []
output: WorkflowEvent | None = None

비고

WorkflowEvent는 제네릭(WorkflowEvent[DataT])이지만, 혼합 이벤트 컬렉션의 경우 WorkflowEvent[Any] 또는 매개변수가 없는 WorkflowEvent을(를) 사용하십시오.

🔴 `workflow.send_responses*` 제거; 사용 `workflow.run(responses=...)`

PR:#3720

send_responses() 및 send_responses_streaming()이 Workflow에서 제거되었습니다. 응답을 직접 전달하여 일시 중지된 워크플로를 계속합니다 run().

Before:

async for event in workflow.send_responses_streaming(
    checkpoint_id=checkpoint_id,
    responses=[approved_response],
):
    ...

After:

async for event in workflow.run(
    checkpoint_id=checkpoint_id,
    responses=[approved_response],
):
    ...

🔴 `SharedState` 이름이 `State`로 변경되었습니다. 워크플로 상태 API는 동기식입니다.

PR:#3667

상태 API는 더 이상 await가 필요하지 않으며, 명명 규칙이 표준화되었습니다.

전에	이후
`ctx.shared_state`	`ctx.state`
`await ctx.get_shared_state("k")`	`ctx.get_state("k")`
`await ctx.set_shared_state("k", v)`	`ctx.set_state("k", v)`
`checkpoint.shared_state`	`checkpoint.state`

🔴 오케스트레이션 빌더가 `agent_framework.orchestrations`로 이동했습니다

PR:#3685

오케스트레이션 빌더는 이제 전용 패키지 네임스페이스에 있습니다.

Before:

from agent_framework import SequentialBuilder, GroupChatBuilder

After:

from agent_framework.orchestrations import SequentialBuilder, GroupChatBuilder

🟡 장기 실행 백그라운드 응답 및 연속 토큰들

PR:#3808

이제 Python 에이전트 실행에 대한 백그라운드 응답이 지원됩니다options={"background": True}.continuation_token

response = await agent.run("Long task", options={"background": True})
while response.continuation_token is not None:
    response = await agent.run(options={"continuation_token": response.continuation_token})

🟡 나란히 추가된 세션/컨텍스트 공급자 미리 보기 형식

PR:#3763

증분 마이그레이션 SessionContextBaseContextProvider을 위한 레거시 API와 함께 새 세션/컨텍스트 파이프라인 유형이 도입되었습니다.

🟡 이제 코드 인터프리터 스트리밍에 증분 코드 델타가 포함됩니다.

PR:#3775

이제 스트리밍 코드 인터프리터가 실행되어 UI가 생성된 코드를 점진적으로 렌더링할 수 있도록 스트리밍된 콘텐츠에서 코드 델타 업데이트를 표시합니다.

🟡 `@tool` 는 명시적 스키마 처리를 지원합니다.

PR:#3734

이제 유추된 스키마 출력에 사용자 지정이 필요한 경우 도구 정의에서 명시적 스키마 처리를 사용할 수 있습니다.

python-1.0.0b260130(2026년 1월 30일)

릴리스 정보:python-1.0.0b260130

이제 🟡`ChatOptions` 및 `ChatResponse`/`AgentResponse`는 응답 형식에 대해 제네릭으로 처리됩니다.

PR:#3305

ChatOptions, ChatResponse이제 AgentResponse 제네릭 형식이 응답 형식 형식으로 매개 변수화됩니다. 이렇게 하면 구조화된 출력을 사용할 때 형식 유추를 향상할 수 있습니다 response_format.

Before:

from agent_framework import ChatOptions, ChatResponse
from pydantic import BaseModel

class MyOutput(BaseModel):
    name: str
    score: int

options: ChatOptions = {"response_format": MyOutput}  # No type inference
response: ChatResponse = await client.get_response("Query", options=options)
result = response.value  # Type: Any

After:

from agent_framework import ChatOptions, ChatResponse
from pydantic import BaseModel

class MyOutput(BaseModel):
    name: str
    score: int

options: ChatOptions[MyOutput] = {"response_format": MyOutput}  # Generic parameter
response: ChatResponse[MyOutput] = await client.get_response("Query", options=options)
result = response.value  # Type: MyOutput | None (inferred!)

팁 (조언)

이는 비파괴적 향상입니다. 형식 매개 변수가 없는 기존 코드는 계속 작동합니다. 옵션 및 응답에 대해 위의 코드 조각에서 형식을 지정할 필요가 없습니다. 명확성을 위해 여기에 표시됩니다.

🟡 `BaseAgent` Claude 에이전트 SDK에 대한 지원이 추가됨

PR:#3509

이제 Python SDK에 Claude 에이전트 SDK의 구현이 포함되어, 에이전트 프레임워크에서 최상위 어댑터 기반 사용을 가능하게 합니다.

python-1.0.0b260128(2026년 1월 28일)

릴리스 정보:python-1.0.0b260128

🔴 `AIFunction`는 `FunctionTool`로 이름이 변경되고, `@ai_function`는 `@tool`로 이름이 변경되었습니다.

PR:#3413

클래스 및 데코레이터는 업계 용어와의 명확성과 일관성을 위해 이름이 바뀌었습니다.

Before:

from agent_framework.core import ai_function, AIFunction

@ai_function
def get_weather(city: str) -> str:
    """Get the weather for a city."""
    return f"Weather in {city}: Sunny"

# Or using the class directly
func = AIFunction(get_weather)

After:

from agent_framework.core import tool, FunctionTool

@tool
def get_weather(city: str) -> str:
    """Get the weather for a city."""
    return f"Weather in {city}: Sunny"

# Or using the class directly
func = FunctionTool(get_weather)

🔴 GroupChat 및 Magentic에 추가된 팩터리 패턴 API 이름 바꾸기

PR:#3224

그룹 채팅에 참가자 팩터리 및 오케스트레이터 팩터리를 추가했습니다. 이름 바꾸기도 포함됩니다.

with_standard_manager → with_manager
participant_factories → register_participant

Before:

from agent_framework.workflows import MagenticBuilder

builder = MagenticBuilder()
builder.with_standard_manager(manager)
builder.participant_factories(factory1, factory2)

After:

from agent_framework.workflows import MagenticBuilder

builder = MagenticBuilder()
builder.with_manager(manager)
builder.register_participant(factory1)
builder.register_participant(factory2)

🔴 `Github` 이름이 `GitHub`로 변경됨

PR:#3486

클래스 및 패키지 이름이 대소문자를 올바르게 사용하도록 업데이트되었습니다.

Before:

from agent_framework_github_copilot import GithubCopilotAgent

agent = GithubCopilotAgent(...)

After:

from agent_framework_github_copilot import GitHubCopilotAgent

agent = GitHubCopilotAgent(...)

python-1.0.0b260127(2026년 1월 27일)

릴리스 정보:python-1.0.0b260127

🟡 `BaseAgent` GitHub Copilot SDK에 대한 지원이 추가됨

PR:#3404

이제 Python SDK에는 GitHub Copilot SDK 통합을 위한 구현이 포함 BaseAgent 됩니다.

python-1.0.0b260123(2026년 1월 23일)

릴리스 정보:python-1.0.0b260123

🔴 classmethod 생성자를 사용하여 단일 클래스로 간소화된 콘텐츠 형식

PR:#3252

특정 형식을 만들기 위해 모든 이전 콘텐츠 형식(파생 BaseContent)을 classmethods가 있는 단일 Content 클래스로 바꿉니다.

전체 마이그레이션 레퍼런스

이전 형식	새 메서드
`TextContent(text=...)`	`Content.from_text(text=...)`
`DataContent(data=..., media_type=...)`	`Content.from_data(data=..., media_type=...)`
`UriContent(uri=..., media_type=...)`	`Content.from_uri(uri=..., media_type=...)`
`ErrorContent(message=...)`	`Content.from_error(message=...)`
`HostedFileContent(file_id=...)`	`Content.from_hosted_file(file_id=...)`
`FunctionCallContent(name=..., arguments=..., call_id=...)`	`Content.from_function_call(name=..., arguments=..., call_id=...)`
`FunctionResultContent(call_id=..., result=...)`	`Content.from_function_result(call_id=..., result=...)`
`FunctionApprovalRequestContent(...)`	`Content.from_function_approval_request(...)`
`FunctionApprovalResponseContent(...)`	`Content.from_function_approval_response(...)`

추가 새 메서드(직접 선행 작업 없음):

Content.from_text_reasoning(...) — 추론/사고 콘텐츠
Content.from_hosted_vector_store(...) — 벡터 저장소 참조의 경우
Content.from_usage(...) — 사용량/토큰 정보
Content.from_mcp_server_tool_call(...) / Content.from_mcp_server_tool_result(...) — MCP 서버 도구용
Content.from_code_interpreter_tool_call(...) / Content.from_code_interpreter_tool_result(...) — 코드 인터프리터의 경우
Content.from_image_generation_tool_call(...) / Content.from_image_generation_tool_result(...) — 이미지 생성용

형식 검사

isinstance() 검사를 대신하여 type 속성을 사용하십시오.

Before:

from agent_framework.core import TextContent, FunctionCallContent

if isinstance(content, TextContent):
    print(content.text)
elif isinstance(content, FunctionCallContent):
    print(content.name)

After:

from agent_framework.core import Content

if content.type == "text":
    print(content.text)
elif content.type == "function_call":
    print(content.name)

기본 예제

Before:

from agent_framework.core import TextContent, DataContent, UriContent

text = TextContent(text="Hello world")
data = DataContent(data=b"binary", media_type="application/octet-stream")
uri = UriContent(uri="https://example.com/image.png", media_type="image/png")

After:

from agent_framework.core import Content

text = Content.from_text("Hello world")
data = Content.from_data(data=b"binary", media_type="application/octet-stream")
uri = Content.from_uri(uri="https://example.com/image.png", media_type="image/png")

🔴 주석 유형이 `Annotation` 및 `TextSpanRegion` TypedDicts로 단순화됨

PR:#3252

클래스 기반 주석 형식을 더 TypedDict 간단한 정의로 바꿉니다.

이전 형식	새 형식
`CitationAnnotation` (클래스)	`Annotation` (TypedDict 와 함께 `type="citation"`)
`BaseAnnotation` (클래스)	`Annotation` (TypedDict)
`TextSpanRegion` (클래스와 `SerializationMixin`)	`TextSpanRegion` (TypedDict)
`Annotations` (형식 별칭)	`Annotation`
`AnnotatedRegions` (형식 별칭)	`TextSpanRegion`

Before:

from agent_framework import CitationAnnotation, TextSpanRegion

region = TextSpanRegion(start_index=0, end_index=25)
citation = CitationAnnotation(
    annotated_regions=[region],
    url="https://example.com/source",
    title="Source Title"
)

After:

from agent_framework import Annotation, TextSpanRegion

region: TextSpanRegion = {"start_index": 0, "end_index": 25}
citation: Annotation = {
    "type": "citation",
    "annotated_regions": [region],
    "url": "https://example.com/source",
    "title": "Source Title"
}

비고

Annotation와 TextSpanRegion가 이제 TypedDict이므로, 이를 클래스 인스턴스가 아닌 사전으로 생성합니다.

🔴 `response_format` 이제 사용자에게 유효성 검사 오류가 표시됩니다.

PR:#3274

ChatResponse.value 및 AgentResponse.value 스키마 유효성 검사가 실패할 때 ValidationError을(를) 발생시키고, 더 이상 None을(를) 조용히 반환하지 않습니다.

Before:

response = await agent.run(query, options={"response_format": MySchema})
if response.value:  # Returns None on validation failure - no error details
    print(response.value.name)

After:

from pydantic import ValidationError

# Option 1: Catch validation errors
try:
    print(response.value.name)  # Raises ValidationError on failure
except ValidationError as e:
    print(f"Validation failed: {e}")

# Option 2: Safe parsing (returns None on failure)
if result := response.try_parse_value(MySchema):
    print(result.name)

🔴 AG-UI 실행 논리 단순화; MCP 및 Anthropic 클라이언트 측 수정 완료

PR:#3322

runAG-UI 메서드 서명 및 동작이 간소화되었습니다.

Before:

from agent_framework.ag_ui import AGUIEndpoint

endpoint = AGUIEndpoint(agent=agent)
result = await endpoint.run(
    request=request,
    run_config={"streaming": True, "timeout": 30}
)

After:

from agent_framework.ag_ui import AGUIEndpoint

endpoint = AGUIEndpoint(agent=agent)
result = await endpoint.run(
    request=request,
    streaming=True,
    timeout=30
)

🟡 이제 Anthropic 클라이언트가 구조화된 출력을 `response_format` 지원합니다.

PR:#3301

이제 OpenAI 및 Azure 클라이언트와 유사하게, response_format를 통해 Anthropic 클라이언트와 구조화된 출력 구문 분석을 사용할 수 있습니다.

🟡 확장된 Azure AI 구성(`reasoning`, `rai_config`)

PR:#3403, #3265

Azure AI 지원은 추론 구성 지원 및 rai_config 에이전트 생성 중에 확장되었습니다.

python-1.0.0b260116(2026년 1월 16일)

릴리스 정보:python-1.0.0b260116

🔴 `create_agent` 이름이 `as_agent`로 변경됨

PR:#3249

메서드의 용도에 대한 명확성을 높이기 위해 이름이 바뀌었습니다.

Before:

from agent_framework.core import ChatClient

client = ChatClient(...)
agent = client.create_agent()

After:

from agent_framework.core import ChatClient

client = ChatClient(...)
agent = client.as_agent()

🔴 `WorkflowOutputEvent.source_executor_id` 이름이 `executor_id`로 변경됨

PR:#3166

API 일관성을 위해 이름이 변경된 속성입니다.

Before:

async for event in workflow.run_stream(...):
    if isinstance(event, WorkflowOutputEvent):
        executor = event.source_executor_id

After:

async for event in workflow.run_stream(...):
    if isinstance(event, WorkflowOutputEvent):
        executor = event.executor_id

🟡 AG-UI 서비스 관리 세션 연속성을 지원합니다.

PR:#3136

AG-UI는 이제 다중 턴 연속성을 유지하기 위해 서비스 관리 대화 ID(예: Foundry 관리 세션/스레드)를 보존합니다.

python-1.0.0b260114(2026년 1월 14일)

릴리스 정보:python-1.0.0b260114

🔴 리팩터링된 오케스트레이션

PR:#3023

에이전트 프레임워크 워크플로에서 오케스트레이션의 광범위한 리팩터링 및 간소화:

그룹 채팅: 오케스트레이터 실행기를 전용 에이전트 기반 및 함수 기반(BaseGroupChatOrchestrator, GroupChatOrchestrator, AgentBasedGroupChatOrchestrator)으로 분할합니다. 브로드캐스팅 모델을 사용하여 스타 토폴로지로 간소화되었습니다.
핸드오프: 단일 계층, 코디네이터 및 사용자 지정 실행기 지원이 제거되었습니다. HandoffAgentExecutor를 사용하여 방송 모델로 이동했습니다.
순차적 및 동시성: 하위 워크플로를 통해 요청 정보 메커니즘을 단순화합니다. AgentApprovalExecutor 및 AgentRequestInfoExecutor.

Before:

from agent_framework.workflows import GroupChat, HandoffOrchestrator

# Group chat with custom coordinator
group = GroupChat(
    participants=[agent1, agent2],
    coordinator=my_coordinator
)

# Handoff with single tier
handoff = HandoffOrchestrator(
    agents=[agent1, agent2],
    tier="single"
)

After:

from agent_framework.workflows import (
    GroupChatOrchestrator,
    HandoffAgentExecutor,
    AgentApprovalExecutor
)

# Group chat with star topology
group = GroupChatOrchestrator(
    participants=[agent1, agent2]
)

# Handoff with executor-based approach
handoff = HandoffAgentExecutor(
    agents=[agent1, agent2]
)

🔴 TypedDict 및 제네릭으로 도입된 옵션

PR:#3140

옵션은 이제 더 나은 형식 안전성 및 IDE 자동 완성을 위해 TypedDict로 입력됩니다.

📖 전체 마이그레이션 지침은 형식화된 옵션 가이드를 참조하세요.

Before:

response = await client.get_response(
    "Hello!",
    model_id="gpt-4",
    temperature=0.7,
    max_tokens=1000,
)

After:

response = await client.get_response(
    "Hello!",
    options={
        "model_id": "gpt-4",
        "temperature": 0.7,
        "max_tokens": 1000,
    },
)

🔴 `display_name` 제거; `context_provider` 단수로, `middleware` 목록이어야 합니다.

PR:#3139

display_name 에이전트에서 제거된 매개 변수
context_providers (복수, 허용 목록)이 context_provider (단수, 1개만 허용됨)로 변경됨
middleware 이제 목록이 필요합니다(더 이상 단일 인스턴스를 허용하지 않음).
AggregateContextProvider 코드에서 제거됨(필요한 경우 샘플 구현 사용)

Before:

from agent_framework.core import Agent, AggregateContextProvider

agent = Agent(
    name="my-agent",
    display_name="My Agent",
    context_providers=[provider1, provider2],
    middleware=my_middleware,  # single instance was allowed
)

aggregate = AggregateContextProvider([provider1, provider2])

After:

from agent_framework.core import Agent

# Only one context provider allowed; combine manually if needed
agent = Agent(
    name="my-agent",  # display_name removed
    context_provider=provider1,  # singular, only 1
    middleware=[my_middleware],  # must be a list now
)

# For multiple context providers, create your own aggregate
class MyAggregateProvider:
    def __init__(self, providers):
        self.providers = providers
    # ... implement aggregation logic

🔴 `AgentRunResponse` 이름이 `AgentResponse`로 변경됨

PR:#3207

AgentRunResponse 및 AgentRunResponseUpdate는 AgentResponse 및 AgentResponseUpdate으로 이름이 바뀌었습니다.

Before:

from agent_framework import AgentRunResponse, AgentRunResponseUpdate

After:

from agent_framework import AgentResponse, AgentResponseUpdate

🟡 YAML 정의 워크플로에 대해 추가된 선언적 워크플로 런타임

PR:#2815

선언적 YAML 워크플로를 실행하기 위해 그래프 기반 런타임이 추가되어 사용자 지정 런타임 코드 없이 다중 에이전트 오케스트레이션을 사용하도록 설정했습니다.

🟡 MCP 성능/안정성 향상

PR:#3154

MCP 통합은 향상된 연결 손실 동작, 로드 시 페이지 매김 지원 및 표현 제어 옵션을 얻었습니다.

🟡 이제 Foundry `A2ATool` 는 대상 URL 없이 연결을 지원합니다.

PR:#3127

A2ATool 이제 직접 대상 URL이 구성되지 않은 경우에도 프로젝트 연결 메타데이터를 통해 Foundry 지원 A2A 연결을 확인할 수 있습니다.

python-1.0.0b260107(2026년 1월 7일)

릴리스 정보:python-1.0.0b260107

이 릴리스에는 큰 변화가 없습니다.

python-1.0.0b260106(2026년 1월 6일)

릴리스 정보:python-1.0.0b260106

이 릴리스에는 큰 변화가 없습니다.

요약 표

해제	릴리스 노트	유형	변화	PR
1.0.0rc5 / 1.0.0b260318	N/A(예약됨)	🔴 속보	퍼블릭 런타임 kwargs가 `function_invocation_kwargs`와 `client_kwargs`로 나누어졌고, 도구는 이제 `FunctionInvocationContext` / `ctx.session`를 사용합니다.	#4581
1.0.0rc4 / 1.0.0b260311	Notes	🔴 속보	이제 Azure AI 통합은 `azure-ai-projects` 2.0 GA를 목표로 하고 있으며, `foundry_features` 는 제거되었고 `allow_preview` 는 미리 보기 옵트인 옵션입니다.	#4536
1.0.0rc4 / 1.0.0b260311	Notes	🔴 속보	이제 GitHub Copilot 통합이 사용됩니다`ToolInvocation` / `ToolResultagent-framework-github-copilot`. Python 3.11 이상 필요	#4551
1.0.0rc3 / 1.0.0b260304	Notes	🔴 속보	기술 공급자는 코드 정의 `Skill` / `SkillResource` 를 추가합니다. 이전 `FileAgentSkillsProvider` 가져오기 및 백틱 리소스 참조를 업데이트해야 합니다.	#4387
1.0.0rc2 / 1.0.0b260226	Notes	🔴 속보	선언적 워크플로는 `InvokeTool`을(를) `InvokeFunctionTool` 및 `WorkflowFactory.register_tool()`로 대체합니다.	#3716
1.0.0rc1 / 1.0.0b260219	Notes	🔴 속보	Azure 패키지 간 통합 Azure 자격 증명 처리	#4088
1.0.0rc1 / 1.0.0b260219	Notes	🔴 속보	아래에서 다시 디자인된 Python 예외 계층 구조 `AgentFrameworkException`	#4082
1.0.0rc1 / 1.0.0b260219	Notes	🔴 속보	공급자 상태는 이제 `source_id`에 의해 범위가 지정됩니다.	#3995
1.0.0rc1 / 1.0.0b260219	Notes	🔴 속보	사용자 지정 `get_response()` 구현은 `Sequence[Message]`를 수락해야 합니다.	#3920
1.0.0rc1 / 1.0.0b260219	Notes	🔴 속보	`FunctionTool[Any]` 스키마 통과 shim이 제거됨	#3907
1.0.0rc1 / 1.0.0b260219	Notes	🔴 속보	설정이 `AFBaseSettings`/pydantic-settings에서 `TypedDict` + `load_settings()`로 이동되었습니다.	#3843, #4032
1.0.0rc1 / 1.0.0b260219	Notes	🟡 개선	추론 모델 워크플로 전환 및 기록 직렬화가 수정됨	#4083
1.0.0rc1 / 1.0.0b260219	Notes	🟡 개선	Bedrock이 `core[all]`에 추가되었습니다. 도구 선택 기본값이 수정되었습니다.	#3953
1.0.0rc1 / 1.0.0b260219	Notes	🟡 개선	`AzureAIClient` 지원되지 않는 런타임 재정의에 대한 경고	#3919
1.0.0rc1 / 1.0.0b260219	Notes	🟡 개선	`workflow.as_agent()` 공급자가 설정되지 않은 경우 로컬 기록을 삽입합니다.	#3918
1.0.0rc1 / 1.0.0b260219	Notes	🟡 개선	OpenTelemetry 추적 컨텍스트가 MCP 요청에 전파됩니다.	#3780
1.0.0rc1 / 1.0.0b260219	Notes	🟡 개선	Azure Functions에 대해 추가된 지속성 워크플로 지원	#3630
1.0.0b260212	Notes	🔴 속보	`HostedTool` 클래스가 제거되었습니다. 클라이언트 `get__tool()` 메서드를 통해 호스트된 도구 만들기	#3634
1.0.0b260212	Notes	🔴 속보	세션/컨텍스트 공급자 파이프라인 완료: `AgentThread` 제거됨, 사용 `AgentSession` + `context_providers`	#3850
1.0.0b260212	Notes	🔴 속보	검사점 모델/스토리지 리팩터링(`workflow_id` 제거, 추가, `previous_checkpoint_id` 스토리지 동작 변경)	#3744
1.0.0b260212	Notes	🟡 개선	`AzureOpenAIResponsesClient`는 Foundry 프로젝트 엔드포인트에서 생성할 수 있으며 `AIProjectClient`	#3814
1.0.0b260212	Notes	🔴 속보	미들웨어 연속에서는 더 이상 `context`를 수락하지 않으므로 `call_next(context)`를 `call_next()`로 업데이트하십시오.	#3829
1.0.0b260210	Notes	🔴 속보	`send_responses()` / `send_responses_streaming()` 제거; 사용 `workflow.run(responses=...)`	#3720
1.0.0b260210	Notes	🔴 속보	`SharedState` `State`→; 워크플로 상태 API가 동기적이며 검사점 상태 필드 이름이 바뀝니다.	#3667
1.0.0b260210	Notes	🔴 속보	오케스트레이션 작성기가 `agent_framework.orchestrations` 패키지로 이동되었습니다.	#3685
1.0.0b260210	Notes	🟡 개선	Python 에이전트 응답에 추가된 백그라운드 응답 및 `continuation_token` 지원	#3808
1.0.0b260210	Notes	🟡 개선	나란히 추가된 세션/컨텍스트 미리 보기 형식(`SessionContext`, `BaseContextProvider`)	#3763
1.0.0b260210	Notes	🟡 개선	이제 스트리밍 코드 인터프리터 업데이트에 증분 코드 델타가 포함됩니다.	#3775
1.0.0b260210	Notes	🟡 개선	`@tool` 데코레이터에서 명시적 스키마 처리 지원을 추가합니다.	#3734
1.0.0b260210	Notes	🔴 속보	`register_executor()` / `register_agent()`가 `WorkflowBuilder`에서 제거됨; 상태 격리를 위해 인스턴스를 직접 사용하거나 도우미 메서드를 사용하십시오.	#3781
1.0.0b260210	Notes	🔴 속보	`ChatAgent` `Agent` → `ChatMessage` → `Message`, `RawChatAgent` → `RawAgent`, `ChatClientProtocol` → `SupportsChatGetResponse`	#3747
1.0.0b260210	Notes	🔴 속보	형식 API 검토: `Role`/`FinishReason` 형식 변경, 응답/업데이트 생성자 강화, 도우미 이름 바꾸기 `from_updates`및 제거 `try_parse_value`	#3647
1.0.0b260210	Notes	🔴 속보	API를 중심으로 한 `run`/`get_response` 및 `ResponseStream` 통합	#3379
1.0.0b260210	Notes	🔴 속보	`AgentRunContext` 이름이 로 변경됨 `AgentContext`	#3714
1.0.0b260210	Notes	🔴 속보	`AgentProtocol` 이름이 로 변경됨 `SupportsAgentRun`	#3717
1.0.0b260210	Notes	🔴 속보	미들웨어 `next` 매개변수 이름이 `call_next`로 변경되었습니다.	#3735
1.0.0b260210	Notes	🔴 속보	TypeVar 명명 표준화됨(`TName` → `NameT`)	#3770
1.0.0b260210	Notes	🔴 속보	현재 에이전트 응답 흐름에 맞춰 정렬된 워크플로-에이전트 출력/스트림 동작	#3649
1.0.0b260210	Notes	🔴 속보	Fluent 작성기 메서드가 6개 작성기에서 생성자 매개 변수로 이동됨	#3693
1.0.0b260210	Notes	🔴 속보	워크플로 이벤트는 `WorkflowEvent`에 `type` 판별자로 단일화됩니다. `isinstance()` → `event.type == "..."`	#3690
1.0.0b260130	Notes	🟡 개선	`ChatOptions` / `ChatResponse` / `AgentResponse` 공통의 응답 형식	#3305
1.0.0b260130	Notes	🟡 개선	`BaseAgent` Claude 에이전트 SDK 통합에 대한 지원이 추가됨	#3509
1.0.0b260128	Notes	🔴 속보	`AIFunction` → `FunctionTool`, `@ai_function` → `@tool`	#3413
1.0.0b260128	Notes	🔴 속보	GroupChat/Magentic에 대한 팩터리 패턴; `with_standard_manager` → `with_manager`, `participant_factories` → `register_participant`	#3224
1.0.0b260128	Notes	🔴 속보	`Github` → `GitHub`	#3486
1.0.0b260127	Notes	🟡 개선	`BaseAgent` GitHub Copilot SDK 통합에 대한 지원이 추가됨	#3404
1.0.0b260123	Notes	🔴 속보	classmethods를 사용하여 단일 `Content` 클래스에 통합된 콘텐츠 형식	#3252
1.0.0b260123	Notes	🔴 속보	`response_format` 이제 유효성 검사 오류가 발생합니다. `ValidationError`	#3274
1.0.0b260123	Notes	🔴 속보	AG-UI 실행 로직 간소화	#3322
1.0.0b260123	Notes	🟡 개선	Anthropic 클라이언트는 구조화된 출력에 대한 지원을 추가 `response_format` 합니다.	#3301
1.0.0b260123	Notes	🟡 개선	Azure AI 구성 확대 및 `reasoning` 및 `rai_config` 지원	#3403, #3265
1.0.0b260116	Notes	🔴 속보	`create_agent` → `as_agent`	#3249
1.0.0b260116	Notes	🔴 속보	`source_executor_id` → `executor_id`	#3166
1.0.0b260116	Notes	🟡 개선	AG-UI 서비스 관리 세션/스레드 연속성을 지원합니다.	#3136
1.0.0b260114	Notes	🔴 속보	리팩터링된 오케스트레이션 (그룹 채팅, 핸드오프, 순차적 및 동시 수행)	#3023
1.0.0b260114	Notes	🔴 속보	제네릭 및 TypedDict 옵션	#3140
1.0.0b260114	Notes	🔴 속보	`display_name` 제거; `context_providerscontext_provider` →(단수) `middleware` 는 목록이어야 합니다.	#3139
1.0.0b260114	Notes	🔴 속보	이름이 로 변경됨	#3207
1.0.0b260114	Notes	🟡 개선	YAML 정의 워크플로에 대해 추가된 선언적 워크플로 런타임	#2815
1.0.0b260114	Notes	🟡 개선	MCP 로드/안정성 향상(연결 손실 처리, 페이지 매김, 표현 컨트롤)	#3154
1.0.0b260114	Notes	🟡 개선	Foundry `A2ATool` 는 명시적 대상 URL 없이 연결을 지원합니다.	#3127
1.0.0b260107	Notes	—	중요한 변경 내용 없음	—
1.0.0b260106	Notes	—	중요한 변경 내용 없음	—

다음 단계:

지원 개요

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Last updated on 2026-03-20

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Python 2026 중요 변경 가이드

python-1.0.0rc5 / python-1.0.0b260319(2026년 3월 19일)

🔴 채팅 클라이언트 파이프라인 순서 변경: FunctionInvocation이 이제 ChatMiddleware를 래핑합니다.

🔴 퍼블릭 런타임 kwargs를 명시적 버킷으로 분할

python-1.0.0rc4 / python-1.0.0b260311(2026년 3월 11일)

🔴 Azure AI 통합은 이제 2.0 GA를 대상으로 azure-ai-projects 합니다.

🔴 GitHub Copilot 도구 처리기는 이제 ToolInvocation / ToolResult 및 Python 3.11 이상을 사용합니다.

python-1.0.0rc3 / python-1.0.0b260304(2026년 3월 4일)

🔴 코드 정의에 따라 기술 공급자가 최종 결정됨 Skill / SkillResource

python-1.0.0rc2 / python-1.0.0b260226(2026년 2월 26일)

🔴 선언적 워크플로가 InvokeTool을 InvokeFunctionTool로 대체합니다.

python-1.0.0rc1 / python-1.0.0b260219(2026년 2월 19일)

🔴 모든 패키지에서 통합 Azure 자격 증명 처리

🔴 다시 디자인된 Python 예외 계층 구조

🔴 공급자 상태를 범위로 지정 source_id

🔴 채팅/에이전트 메시지 입력 맞춤(run vs get_response)

🔴 FunctionTool[Any] 스키마 통과를 위해 제네릭 설정이 제거됨

🔴 Pydantic 설정으로 대체됨 TypedDict + load_settings()

🟡 추론 모델 워크플로 이양 및 기록 직렬화 수정

🟡 기반이 core[all]에 추가되고 도구 선택 기본값이 수정됨

🟡 지원되지 않는 런타임 재정의에 대한 AzureAIClient 경고

🟡 workflow.as_agent() 이제 공급자가 설정되지 않은 경우 로컬 기록이 기본값으로 설정됩니다.

🟡 MCP 요청에 전파된 OpenTelemetry 추적 컨텍스트

🟡 Azure Functions에 대한 지속성 워크플로 지원

python-1.0.0b260212(2026년 2월 12일)

🔴 Hosted*Tool 클래스가 클라이언트 get_*_tool() 메서드로 대체됨

🔴 세션/컨텍스트 공급자 파이프라인 완료됨(AgentSession, context_providers)

🔴 검사점 모델 및 스토리지 동작 리팩터링됨

🟡 AzureOpenAIResponsesClient 는 Microsoft Foundry 프로젝트 엔드포인트를 지원합니다.

🔴 미들웨어 call_next 가 더 이상 수락하지 않음 context

python-1.0.0b260210(2026년 2월 10일)

🔴 워크플로 팩터리 메서드가 제거됨 WorkflowBuilder

WorkflowBuilder 실행기와 함께

WorkflowBuilder 에이전트가 있는 경우

도우미 메서드를 사용하여 상태 격리

<><> 이름이 <>로 변경되고, <> 이름이 <>로 변경됨.

임포트 업데이트

형식 참조 업데이트

🔴 형식 API는 응답/메시지 모델에서 업데이트를 검토합니다.

도우미 메서드 이름 바꾸기

응답 업데이트 구성 업데이트

try_parse_value에서 try/except를 .value로 교체하십시오.

🔴 run / get_response 통합 모델 및 ResponseStream 사용

🔴 핵심 컨텍스트/프로토콜 형식 이름 바꾸기

🔴 미들웨어 연속 매개 변수 이름이 call_next로 변경됨 call_next

🔴 표준화된 TypeVar 이름(TName → NameT)

🔴 워크플로 에이전트의 출력 및 스트리밍 변경 내용

🔴 흐름 작성기 메서드가 생성자 매개 변수로 이동됨

WorkflowBuilder

SequentialBuilder / ConcurrentBuilder

GroupChatBuilder

MagenticBuilder

HandoffBuilder

유효성 검사 변경 내용

🔴 워크플로 이벤트가 WorkflowEvent 판별자를 사용하여 단일 type로 통합됨

제거된 이벤트 클래스

임포트 업데이트

이벤트 유형 검사 업데이트

스트리밍: AgentResponseUpdate 사용

형식 주석

🔴 workflow.send_responses* 제거; 사용 workflow.run(responses=...)

🔴 SharedState 이름이 State로 변경되었습니다. 워크플로 상태 API는 동기식입니다.

🔴 오케스트레이션 빌더가 agent_framework.orchestrations로 이동했습니다

🟡 장기 실행 백그라운드 응답 및 연속 토큰들

🟡 나란히 추가된 세션/컨텍스트 공급자 미리 보기 형식

🟡 이제 코드 인터프리터 스트리밍에 증분 코드 델타가 포함됩니다.

🟡 @tool 는 명시적 스키마 처리를 지원합니다.

python-1.0.0b260130(2026년 1월 30일)

이제 🟡ChatOptions 및 ChatResponse/AgentResponse는 응답 형식에 대해 제네릭으로 처리됩니다.

🟡 BaseAgent Claude 에이전트 SDK에 대한 지원이 추가됨

python-1.0.0b260128(2026년 1월 28일)

🔴 AIFunction는 FunctionTool로 이름이 변경되고, @ai_function는 @tool로 이름이 변경되었습니다.

🔴 GroupChat 및 Magentic에 추가된 팩터리 패턴 API 이름 바꾸기

🔴 Github 이름이 GitHub로 변경됨

python-1.0.0b260127(2026년 1월 27일)

🟡 BaseAgent GitHub Copilot SDK에 대한 지원이 추가됨

python-1.0.0b260123(2026년 1월 23일)

🔴 classmethod 생성자를 사용하여 단일 클래스로 간소화된 콘텐츠 형식

전체 마이그레이션 레퍼런스

🔴 Azure AI 통합은 이제 2.0 GA를 대상으로 `azure-ai-projects` 합니다.

🔴 GitHub Copilot 도구 처리기는 이제 `ToolInvocation` / `ToolResult` 및 Python 3.11 이상을 사용합니다.

🔴 코드 정의에 따라 기술 공급자가 최종 결정됨 `Skill` / `SkillResource`

🔴 선언적 워크플로가 `InvokeTool`을 `InvokeFunctionTool`로 대체합니다.

🔴 공급자 상태를 범위로 지정 `source_id`

🔴 채팅/에이전트 메시지 입력 맞춤(`run` vs `get_response`)

🔴 `FunctionTool[Any]` 스키마 통과를 위해 제네릭 설정이 제거됨

🔴 Pydantic 설정으로 대체됨 `TypedDict` + `load_settings()`

🟡 기반이 `core[all]`에 추가되고 도구 선택 기본값이 수정됨

🟡 `workflow.as_agent()` 이제 공급자가 설정되지 않은 경우 로컬 기록이 기본값으로 설정됩니다.

🔴 `HostedTool` 클래스가 클라이언트 `get__tool()` 메서드로 대체됨

🔴 세션/컨텍스트 공급자 파이프라인 완료됨(`AgentSession`, `context_providers`)

🟡 `AzureOpenAIResponsesClient` 는 Microsoft Foundry 프로젝트 엔드포인트를 지원합니다.

🔴 미들웨어 `call_next` 가 더 이상 수락하지 않음 `context`

🔴 워크플로 팩터리 메서드가 제거됨 `WorkflowBuilder`

`WorkflowBuilder` 실행기와 함께

`WorkflowBuilder` 에이전트가 있는 경우

`try_parse_value`에서 `try/except`를 `.value`로 교체하십시오.

🔴 `run` / `get_response` 통합 모델 및 `ResponseStream` 사용

🔴 미들웨어 연속 매개 변수 이름이 `call_next`로 변경됨 `call_next`

🔴 표준화된 TypeVar 이름(`TName` → `NameT`)

`WorkflowBuilder`

`SequentialBuilder` / `ConcurrentBuilder`

`GroupChatBuilder`

`MagenticBuilder`

`HandoffBuilder`

🔴 워크플로 이벤트가 `WorkflowEvent` 판별자를 사용하여 단일 `type`로 통합됨

스트리밍: `AgentResponseUpdate` 사용

🔴 `workflow.send_responses*` 제거; 사용 `workflow.run(responses=...)`

🔴 `SharedState` 이름이 `State`로 변경되었습니다. 워크플로 상태 API는 동기식입니다.

🔴 오케스트레이션 빌더가 `agent_framework.orchestrations`로 이동했습니다

🟡 `@tool` 는 명시적 스키마 처리를 지원합니다.

이제 🟡`ChatOptions` 및 `ChatResponse`/`AgentResponse`는 응답 형식에 대해 제네릭으로 처리됩니다.

🟡 `BaseAgent` Claude 에이전트 SDK에 대한 지원이 추가됨

🔴 `AIFunction`는 `FunctionTool`로 이름이 변경되고, `@ai_function`는 `@tool`로 이름이 변경되었습니다.

🔴 `Github` 이름이 `GitHub`로 변경됨

🟡 `BaseAgent` GitHub Copilot SDK에 대한 지원이 추가됨

🔴 주석 유형이 `Annotation` 및 `TextSpanRegion` TypedDicts로 단순화됨

🔴 `response_format` 이제 사용자에게 유효성 검사 오류가 표시됩니다.

🟡 이제 Anthropic 클라이언트가 구조화된 출력을 `response_format` 지원합니다.

🟡 확장된 Azure AI 구성(`reasoning`, `rai_config`)

🔴 `create_agent` 이름이 `as_agent`로 변경됨

🔴 `WorkflowOutputEvent.source_executor_id` 이름이 `executor_id`로 변경됨

🔴 `display_name` 제거; `context_provider` 단수로, `middleware` 목록이어야 합니다.

🔴 `AgentRunResponse` 이름이 `AgentResponse`로 변경됨

🟡 이제 Foundry `A2ATool` 는 대상 URL 없이 연결을 지원합니다.