Registro de cambios
Historial de lanzamientos de todos los proyectos de Vstorm OSS
Correccion de sincronizacion de todo y soporte de objetos Model
Se corrigio la falta de sincronizacion de deps.todos con las herramientas todo. Se corrigio el descarte silencioso de objetos Model para subagentes.
Objetos Model y correccion de ask_parent en modo async
La configuracion de subagentes ahora acepta objetos Model (no solo strings). Se corrigio ask_parent en modo async — coordinacion basada en Future.
Observabilidad LangSmith y mejoras de CLI
Integracion de LangSmith para LangChain, LangGraph y DeepAgents. CLI ejecuta el asistente interactivo por defecto. Se corrigieron imports de logfire, limpieza de chat frontend y 3 frameworks faltantes.
Repositorio renombrado a full-stack-ai-agent-template
Repositorio renombrado desde full-stack-fastapi-nextjs-llm-template. Marcado como GitHub Template — los usuarios pueden hacer clic en 'Use this template'.
Comandos personalizados, visor de diff y descripciones de herramientas
Comandos slash desde archivos .md (/commit, /pr, /review, /test). Diffs unificados coloreados para aprobacion de archivos. Guia movida del prompt del sistema a descripciones de herramientas. Se elimino Textual TUI.
Cambio a dependencia pydantic-ai-slim
Se reemplazo la dependencia pydantic-ai por pydantic-ai-slim para reducir dependencias innecesarias.
DaytonaSandbox — backend de sandbox en la nube
Nuevo sandbox en la nube con sandboxes efimeros de Daytona. Inicio en menos de 90ms, sin daemon Docker. APIs de archivos nativos.
Callbacks de compresion, persistencia y auto-deteccion
Callbacks on_before_compress y on_after_compress para archivado de historial. Persistencia continua de mensajes via messages_path. Auto-deteccion de ventana de contexto del modelo.
Formato de edicion hashline — +5 a +64pp de precision
Alternativa a str_replace que etiqueta cada linea con un hash de contenido de 2 caracteres. Los modelos referencian lineas por pares numero:hash, eliminando errores de coincidencia de espacios.
Checkpointing, Equipos, Hooks, Memoria y Modo Plan
Gran lanzamiento: checkpoint/rewind/fork de sesiones, equipos multi-agente con TODOs compartidos, hooks estilo Claude Code, memoria persistente del agente (MEMORY.md), descubrimiento de archivos de contexto, procesador de eviccion, estilos de salida y modo plan.
Middleware de seguimiento de costos
CostTrackingMiddleware para monitoreo automatico de uso de tokens y costos en USD. Limites de presupuesto con BudgetExceededError. Usa la libreria genai-prices.
Cadenas, Paralelo, Guardrails y Permisos
Gran lanzamiento: MiddlewareChain para pipelines componibles, ParallelMiddleware con 4 estrategias de agregacion, AsyncGuardrailMiddleware con 3 modos de temporalizacion, Protocolo de Decision de Permisos (ALLOW/DENY/ASK).
Reintentos configurables y soporte llms.txt
Nuevo parametro retries para create_deep_agent() (defecto: 3) — controla reintentos maximos para herramientas. Se corrigio write_file excediendo limite de 1 reintento. Se anadio generacion de llms.txt.
SQL Toolset — Lanzamiento inicial
Backends SQLite y PostgreSQL con 5 herramientas: list_tables, get_schema, describe_table, explain_query, query. Modo read-only, prevencion de multi-statement, timeout y limites de filas. 100% cobertura de tests.
Sitio de documentacion MkDocs
Sitio de documentacion completo con tema Material: guia de instalacion, vision general de arquitectura con diagramas Mermaid, guias paso a paso y referencia de configuracion.
Extraccion modular — paquetes externos
Se extrajeron procesadores a summarization-pydantic-ai y subagentes a subagents-pydantic-ai como paquetes PyPI independientes. Se anadio ejecucion dual-mode, modo auto y herramientas de gestion de tareas.
Sistema de permisos detallado
Control de acceso basado en patrones con acciones ALLOW/DENY/ASK. 4 presets: DEFAULT, PERMISSIVE, READONLY, STRICT. Coincidencia de patrones glob para operaciones de archivos y shell.
Framework DeepAgents y Human-in-the-Loop
DeepAgents como 5to framework de IA con operaciones de archivos, ejecucion de codigo y gestion de tareas. Flujo de aprobacion Human-in-the-Loop con dialogo frontend.
IDs de todo, subtareas, eventos y PostgreSQL
IDs hex autogenerados, operaciones CRUD atomicas, protocolo de almacenamiento asincrono. Jerarquia de tareas con subtareas y deteccion de ciclos. Sistema de eventos con 5 tipos. Backend PostgreSQL con multi-tenancy.
Backend 0.1 — LocalBackend y Console Toolset
LocalBackend unificado reemplazando FilesystemBackend y LocalSandbox. Console Toolset con 7 herramientas: ls, read_file, write_file, edit_file, glob, grep, execute.
Subagents — Lanzamiento inicial
Toolset de delegacion multi-agente para Pydantic AI. Ejecucion dual-mode (sync/async) con seleccion automatica. Q&A padre-hijo, cancelacion de tareas, bus de mensajes.
Validacion integral de configuracion
11 nuevas reglas de validacion para prevenir combinaciones invalidas (autenticacion WebSocket, panel admin, persistencia de conversaciones). Prompts de integracion dinamicos. 290+ nuevas lineas de tests.
Soporte de agente ReAct LangGraph
LangGraph como 3er framework de IA con patron de agente ReAct (Reasoning + Acting). Arquitectura basada en grafos con aristas condicionales, checkpointing y streaming WebSocket completo.
Backend Toolset — Lanzamiento inicial
Extraido de pydantic-deepagents. StateBackend, FilesystemBackend, CompositeBackend, DockerSandbox con SessionManager, 5 runtimes integrados. Integracion Ripgrep, lectura de PDF y deteccion de codificacion.
Soporte de reverse proxy Nginx
Nginx como alternativa a Traefik con dos modos: incluido en docker-compose o plantilla de configuracion externa. Configuracion SSL/TLS, headers de seguridad, WebSocket y Let's Encrypt.
Soporte de ORM SQLModel
SQLModel opcional como alternativa a SQLAlchemy para PostgreSQL y SQLite. Sintaxis simplificada combinando SQLAlchemy y Pydantic. Compatibilidad completa con Alembic y SQLAdmin.
Multiples proveedores LLM, CLI y presets
Proveedores OpenAI, Anthropic y OpenRouter. CLI completo con 20+ flags. Presets de configuracion: production (Redis, Sentry, K8s) y ai-agent (streaming WebSocket, persistencia de conversaciones).
Middleware — Lanzamiento inicial
Clase base AgentMiddleware con 6 hooks de ciclo de vida: before_run, after_run, before_model_request, before_tool_call, after_tool_call, on_error. Wrapper MiddlewareAgent, creacion basada en decoradores. 100% cobertura de tests.
Summarization — Lanzamiento inicial
SummarizationProcessor con resumen inteligente basado en LLM y SlidingWindowProcessor para recorte de mensajes sin costo. Triggers configurables, deteccion segura de puntos de corte.
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