`.[agents]` extra omits `langchain-anthropic`, so a shipped example cannot run

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Bewertung

Schwierigkeit
2/5
Geschätzter Aufwand
1-3 Stunden
Anfängerfreundlichkeit
88/100
Issue-Typ
Bug
Klarheit
Klar beschrieben
Aktivitätsstatus
Ruhig
Tech-Stack
python
Bereich
build-system

Rechercherichtung

Aktualisiere die Einträge unter [tool.poetry.extras] in pyproject.toml und füge langchain-anthropic zum agents-Extra sowie zu einem eigenen Extra hinzu. Überprüfe zunächst die Abhängigkeitserklärungen, führe dann in einer sauberen Umgebung pip install -e '.[agents]' aus und starte examples/agents/langgraph/43_react_agent_multi_model.py; erledigt ist die Aufgabe, wenn das Beispiel ohne ModuleNotFoundError ausgeführt wird.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Beschreibung

bug dependencies

Files: pyproject.toml ([tool.poetry.extras]), affects examples/agents/langgraph/43_react_agent_multi_model.py

Symptom: After the documented install — pip install -e '.[agents]', which is what CI runs — the example fails immediately:

ModuleNotFoundError: No module named 'langchain_anthropic'

Cause: The agents extra lists langchain, langchain-core, langchain-openai, langgraph, google-adk, openai, openai-agents, anthropic, claude-code-sdk — but not langchain-anthropic, which 43_react_agent_multi_model.py imports for ChatAnthropic.

Fix: Add langchain-anthropic to the agents extra (and its own langchain-anthropic extra alongside the existing langchain / langgraph ones).

Verify: From a clean env, pip install -e '.[agents]' then python examples/agents/langgraph/43_react_agent_multi_model.py runs. Confirmed: with langchain-anthropic 1.5.5 installed manually it passes on both server types (5.8s / 76.7s).

Vorherrschende Sprache
Python
Sterne
104
Forks
43
Ø Merge
1 T. 13 Std.
Gemergte PRs (30 T.)
4

Beitragsleitfaden

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Erste Schritte

  1. Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
  2. Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
  3. Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
  4. Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

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