`.[agents]` extra omits `langchain-anthropic`, so a shipped example cannot run
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Valutazione
- Difficoltà
- 2/5
- Tempo stimato
- 1-3 ore
- Idoneità per principianti
- 88/100
- Tipo di issue
- Bug
- Chiarezza
- Specificata chiaramente
- Stato di attività
- Tranquilla
- Stack tecnologico
- python
- Ambito
- build-system
Direzione di ricerca
Aggiorna le voci di [tool.poetry.extras] in pyproject.toml, aggiungendo langchain-anthropic all’extra agents e a un extra dedicato. Inizia verificando le dichiarazioni delle dipendenze, poi esegui pip install -e '.[agents]' in un ambiente pulito ed esegui examples/agents/langgraph/43_react_agent_multi_model.py; l’attività è completata quando l’esempio viene eseguito senza ModuleNotFoundError.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
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).
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 104
- Fork
- 43
- Merge medio
- 1g 13h
- PR unite (30g)
- 4
Guida per i contributori
Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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