Historia zmian
Historia wydań wszystkich projektów Vstorm OSS
Naprawa synchronizacji todo i wsparcie obiektow Model
Naprawiono brak synchronizacji deps.todos z narzediami todo. Naprawiono ciche odrzucanie obiektow Model (np. TestModel(), AnthropicModel()) dla subagentow.
Obiekty Model i naprawa ask_parent w trybie async
Konfiguracja subagentow akceptuje teraz obiekty Model (nie tylko stringi). Naprawiono narzedzie ask_parent w trybie async — wstrzykiwanie stanu i koordynacja oparta na Future.
Obserwowalnosc LangSmith i ulepszenia CLI
Integracja LangSmith dla frameworkow LangChain, LangGraph i DeepAgents. CLI domyslnie uruchamia interaktywny kreator. Naprawiono importy logfire, czyszczenie chatu frontendowego i 3 brakujace frameworki.
Repozytorium przemianowane na full-stack-ai-agent-template
Repozytorium przemianowane z full-stack-fastapi-nextjs-llm-template. Oznaczone jako GitHub Template — uzytkownicy moga kliknac 'Use this template'.
Niestandardowe komendy, przegladarka diff i opisy narzedzi
Komendy slash z plikow .md (/commit, /pr, /review, /test). Kolorowe ujednolicone diffy do zatwierdzania plikow. Wskazowki przeniesione z promptu systemowego do opisow narzedzi. Usunieto Textual TUI.
Przejscie na zaleznosc pydantic-ai-slim
Zastapiono zaleznosc pydantic-ai na pydantic-ai-slim, aby zredukowac zbedne zalesnosci i uniknac pobierania niepotrzebnych SDK dostawcow modeli.
DaytonaSandbox — backendowy sandbox w chmurze
Nowy sandbox w chmurze zasilany efemerycznymi sandboxami Daytona. Start ponizej 90ms, bez wymaganego demona Docker. Natywne API plikow.
Callbacki kompresji, persystencja i auto-detekcja
Callbacki on_before_compress i on_after_compress do archiwizacji historii. Ciagla persystencja wiadomosci przez messages_path. Auto-detekcja okna kontekstowego modelu z genai-prices.
Format edycji hashline — +5 do +64pp dokladnosci
Alternatywa dla str_replace, ktora taguje kazda linie 2-znakowym hashem zawartosci. Modele odwoluja sie do linii przez pary numer:hash, eliminujac bledy dopasowywania bialych znakow.
Checkpointing, Zespoly, Hooki, Pamiec i Tryb Planu
Duze wydanie: checkpoint/rewind/fork sesji, zespoly wieloagentowe ze wspoldzielonymi TODO, hooki w stylu Claude Code, trwala pamiec agenta (MEMORY.md), odkrywanie plikow kontekstowych, procesor eviction, style wyjscia i tryb planu.
Middleware sledzenia kosztow
CostTrackingMiddleware do automatycznego monitorowania uzycia tokenow i kosztow w USD. Limity budzetowe z BudgetExceededError. Uzywa biblioteki genai-prices.
Lancuchy, Rownolegle, Guardrails i Uprawnienia
Duze wydanie: MiddlewareChain dla komponowalnych pipeline'ow, ParallelMiddleware z 4 strategiami agregacji, AsyncGuardrailMiddleware z 3 trybami, Protocol Decyzji Uprawnien (ALLOW/DENY/ASK), wspoldzielenie kontekstu miedzy hookami.
Konfigurowalne powtorzenia i wsparcie llms.txt
Nowy parametr retries dla create_deep_agent() (domyslnie: 3) — kontroluje maksymalna liczbe prob dla narzedzi. Naprawiono write_file przekraczajacy limit 1 proby. Dodano generowanie llms.txt.
SQL Toolset — Pierwsze wydanie
Backendy SQLite i PostgreSQL z 5 narzedziami: list_tables, get_schema, describe_table, explain_query, query. Tryb read-only, blokowanie wielu zapytan, timeout i limity wierszy. 100% pokrycia testow.
Strona dokumentacji MkDocs
Pelna strona dokumentacji z motywem Material: przewodnik instalacji, przeglad architektury z diagramami Mermaid, przewodniki krok po kroku i odniesienie konfiguracji.
Modularyzacja — zewnetrzne pakiety
Wyodrebniono procesory do summarization-pydantic-ai i subagenty do subagents-pydantic-ai jako samodzielne pakiety PyPI. Dodano tryb dual-mode, auto, narzedzia zarzadzania zadaniami i dynamiczne tworzenie agentow.
Szczegolowy system uprawnien
Kontrola dostepu oparta na wzorcach z akcjami ALLOW/DENY/ASK. 4 presety: DEFAULT, PERMISSIVE, READONLY, STRICT. Dopasowywanie glob dla operacji plikowych i powloki.
Framework DeepAgents i Human-in-the-Loop
DeepAgents jako 5. framework AI z wbudowanymi operacjami plikowymi, wykonywaniem kodu i narzedziami zarzadzania zadaniami. Workflow zatwierdzania narzedzi Human-in-the-Loop z dialogiem frontendowym.
ID zadah, podzadania, zdarzenia i PostgreSQL
Automatycznie generowane ID hex, atomowe operacje CRUD, protokol asynchronicznej pamieci. Hierarchia zadan z podzadaniami i wykrywaniem cykli. System zdarzen z 5 typami. Backend PostgreSQL z multi-tenancy.
Backend 0.1 — LocalBackend i Console Toolset
Zunifikowany LocalBackend zastepujacy FilesystemBackend i LocalSandbox. Console Toolset z 7 narzedziami: ls, read_file, write_file, edit_file, glob, grep, execute.
Subagents — Pierwsze wydanie
Zestaw narzedzi delegacji wieloagentowej dla Pydantic AI. Dwutrybowe wykonanie (sync/async) z automatycznym wyborem trybu. Q&A rodzic-dziecko, anulowanie zadan, szyna wiadomosci.
Kompleksowa walidacja konfiguracji
11 nowych regul walidacji zapobiegajacych nieprawidlowym kombinacjom opcji (uwierzytelnianie WebSocket, panel admina, persystencja konwersacji). Dynamiczne prompty integracji. 290+ nowych linii testow.
Wsparcie agenta ReAct LangGraph
LangGraph jako 3. framework AI ze wzorcem agenta ReAct (Reasoning + Acting). Architektura grafowa z kraweddziami warunkowymi, checkpointing i pelny streaming WebSocket.
Backend Toolset — Pierwsze wydanie
Wyodrebnione z pydantic-deepagents. StateBackend, FilesystemBackend, CompositeBackend, DockerSandbox z SessionManager, 5 wbudowanych srodowisk. Integracja Ripgrep, odczyt PDF i wykrywanie kodowania.
Wsparcie reverse proxy Nginx
Nginx jako alternatywa dla Traefik z dwoma trybami: zawarty w docker-compose lub zewnetrzny szablon konfiguracji. Konfiguracja SSL/TLS, naglowki bezpieczenstwa, WebSocket i Let's Encrypt.
Wsparcie ORM SQLModel
Opcjonalny SQLModel jako alternatywa dla SQLAlchemy dla PostgreSQL i SQLite. Uproszczona skladnia laczaca SQLAlchemy i Pydantic. Zachowano pelna kompatybilnosc z Alembic i SQLAdmin.
Wielu dostawcow LLM, CLI i presety
Dostawcy OpenAI, Anthropic i OpenRouter. Kompletny CLI z 20+ flagami. Presety konfiguracji: production (Redis, Sentry, K8s) i ai-agent (streaming WebSocket, persystencja konwersacji).
Middleware — Pierwsze wydanie
Klasa bazowa AgentMiddleware z 6 hookami cyklu zycia: before_run, after_run, before_model_request, before_tool_call, after_tool_call, on_error. Wrapper MiddlewareAgent, tworzenie dekoratorami. 100% pokrycia testow.
Summarization — Pierwsze wydanie
SummarizationProcessor z inteligentnym podsumowywaniem LLM i SlidingWindowProcessor do bezkosztowego przycinania wiadomosci. Konfigurowalne wyzwalacze, bezpieczne wykrywanie punktow ciecia.
Gotowy, żeby zbudować swojego pierwszego agenta AI?
Open-source'owe narzędzia, sprawdzone wzorce, zero boilerplate'u. Skonfiguruj swój stos i wyślij w minuty — nie miesiące.