Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-19 09:20 UTC

10xHub / Agentflow

Production-grade framework for building multi-agent AI systems. Graph-based orchestration, LLM-agnostic (OpenAI, Google GenAI, Anthropic), 3-layer memory (Redis cache + Postgres + vector store), live agents, parallel tool execution, and native MCP. Ships a full ecosystem: backend, REST API + CLI, TypeScript SDK, and React playground

PythonMIT★ 21 Sterne⑂ 10 Forksseit Aug. 2025Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekwie das ermittelt wird
#agent-framework#agentic-ai#ai-agents#ai-agents-framework#anthropic#google-genai#live-agent#llm#llm-orchestration#mcp#model-context-protocol#multi-agent#openai#python#real-time#realtime-agents#stategraph#vector-database#langchain#langgraph

10xHub/Agentflow erreicht einen Gesundheitsindex von 86 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Vitality (88/100) ab, am schwächsten bei Community & Adoption (56/100). Zuletzt vor 12 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

86
gesamt / 100
Exzellent

Software-Gesundheitsindex

Metriken werden auf einer standardisierten Skala von 1–100 in gewichtete Kategorien gruppiert. Der Gesamtwert beginnt als ihr gewichtetes Mittel, kalibriert auf die Verteilung des öffentlichen Registers, sodass die Stufen Perzentilbedeutung tragen; sobald öffentliche Evidenz die Richtlinie für Hochrisikojurisdiktionen auslöst, wird die Bewertung angepasst und erhält die Obergrenze Gefährdet von 34.

86
Außergewöhnlich93-100Die Spitzengruppe des Registers (≈ obere 5 %); erfüllt im Wesentlichen alle geprüften Kriterien
Exzellent80-92Durchgehend stark; geringfügige Lücken
Gut65-79Gesund; Lücken sind begrenzt und beherrschbar
Mittel50-64Akzeptabel mit deutlichen Lücken; Überprüfung empfohlen
Schwach35-49Wesentliche Schwächen in mehreren Bereichen
Gefährdet20-34Erhebliche Schwächen; eine Übernahme erfordert Vorsicht
Kritisch1-19Schwerwiegende Probleme (aufgegeben, nur ein Maintainer, keine Hygiene)
VitalitätCommunity &VerbreitungNachhaltigkeit &GovernanceEngineering-QualitätSicherheitAI Readiness

Bewertungsprofil

Jede Achse ist eine Kategorie. Die Form zählt mehr als der Durchschnitt — ein gesundes Projekt füllt die gesamte Fläche, während ein Profil aus Spitzen und Kratern bedeutet, dass Stärke in einer Dimension Risiken in einer anderen verdeckt.

Der gewichtete Gesamtwert 72 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 86 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

10xHubOrganisation
6 Follower12 öffentliche Reposseit Okt. 2025

Dieses Repository wird von einer Organisation getragen — geteilte, rechenschaftspflichtige Trägerschaft, die jeden einzelnen Maintainer überdauern kann.

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPI10xscale-agentflow0.9.171745vor 53 Tagenagentagentsai-agentai-agentsmulti-agentmulti-agent-systemsagenticagentic-aiagentic-workflowagent-frameworkagent-orchestrationorchestrationworkflowworkflow-enginestate-machinestategraphgraphllmllm-agentllm-frameworkllm-orchestrationllmopsgenaigenerative-aiaiartificial-intelligenceopenaianthropicclaudegeminigoogle-genaimcpmodel-context-protocoltool-usefunction-callingragmemoryvector-storeqdrantmem0langgraphlangchaincrewaiautogenpydantic-aifastapireact-agentreasoningchatbotassistanta2a

Metriken nach Kategorie

Vitalität

Lebt das Projekt — wird Code geschrieben und werden Releases ausgeliefert?

88Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

86Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
28.8/36Push-Aktualität — letzter Push vor 12 Tagen
29.1/36Commit-Rhythmus — 42/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 529 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year529
human_commit_share0,98
days_since_last_push12
active_weeks_last_year42

Release-Disziplin

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 11 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 53 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 25,4 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count11
latest_release_tagv0.9.1
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release53
mean_days_between_releases25,4

Community & Verbreitung

Hat das Projekt Nutzer, Downloads, Aufmerksamkeit und ein einladendes Umfeld für Beitragende?

56Mittel · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

29Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
21.1/60Stars — 21 Stars
8/25Forks — 10 Forks
0/15Watcher — 1 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks10
stars21
watchers1
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges11
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_servicescodecov.io, github.com, shields.io
has_pull_request_templateja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

48Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
38.1/80Downloads pro Monat — 717 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packages10xscale-agentflow
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads717
unverified_packages_excluded—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Abhängige in der Registry. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Nachhaltigkeit & Governance

Überdauert das Projekt die Menschen, die es tragen — Bus-Faktor, Reaktionsfähigkeit, Trägerschaft und Paketpflege?

59Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

30Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
2.9/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 87 % der Commits
8.1/13.5Breite der Beitragenden — 6 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled6
top_contributor_share0,87

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

75Gut
Wie die Bewertung erfolgt
42/42Issue-Lösungsquote — 100 % der Issues geschlossen
23/30PR-Annahme — 98/128 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/11 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs98
open_issues0
closed_issues17
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d1
prs_decided_30d1
issue_closed_ratio1
closed_unmerged_prs30
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Newcomer PR acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eigentümerschaft & Trägerschaft

46Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
6.1/25Reichweite des Inhabers — 6 Follower von 10xHub
10/25Kontohistorie — 12 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 0 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers6
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_login10xHub
public_repos12
account_age_days350

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 53 Tagen
20/20Versionshistorie — 45 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packages10xscale-agentflow
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish53

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

82Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 2 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 6 out of 6 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_configja

Dokumentation

65Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
0/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://agentflow.10xscale.ai/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 20 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsagent-framework, agentic-ai, ai-agents, ai-agents-framework, anthropic, google-genai, live-agent, llm, llm-orchestration, mcp, model-context-protocol, multi-agent, openai, python, real-time, realtime-agents, stategraph, vector-database, langchain, langgraph
has_wikinein
homepagehttps://agentflow.10xscale.ai/
docs_sitehttps://agentflow.10xscale.ai/
has_readmeja
has_docs_dirnein
has_descriptionja

Sicherheit

Sind die sichtbaren Sicherheits- und Lieferkettenpraktiken belastbar, ohne ungeklärte Exposition gegenüber Hochrisikojurisdiktionen?

72Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

65Gut
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
2.5/2.5CI-Tests — 6 out of 6 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 0/11 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — keine Daten
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
5/5SAST — SAST tool is run on all commits
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
7.5/7.5Token-Permissions — GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate6,5
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Packaging. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
35/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
25/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/40Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages9
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. Abgeglichen wurde die Laufzeit-Abhängigkeitshülle von pypi:10xscale-agentflow@0.9.1 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 9 Paketen. Erreichbarkeit wird nicht analysiert.

AI Readiness

Wie gut ist das Repository dafür ausgestattet, mit KI-Coding-Agenten entwickelt und gepflegt zu werden? Trägt ein bewusst kleines Gewicht (4 %): Agenten-Tooling ist ein echtes Pflegesignal, doch ein Repository ohne jedes Signal kann weiterhin 100/100 erreichen.

85Exzellent · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — .github/copilot-instructions.md, CLAUDE.md
15/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt wird von der Projektwebsite ausgeliefert (https://agentflow.10xscale.ai/llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 94 von 98 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtja
llms_txt_urlhttps://agentflow.10xscale.ai/llms.txt
legible_history_share0,959
agent_instruction_files.github/copilot-instructions.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes12.098

AI-Verify-Loop (Build / Test / Typprüfung)

70Gut
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Statische Typprüfung — agentflow/py.typed
0/10Reproduzierbare Umgebung
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
8/8Automatisierte Wartung — 2 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles—
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configsagentflow/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,02

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (agentflow/py.typed)
54.8/55Handhabbare Dateigrößen — 2/498 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes99.708
source_files_sampled498
oversized_source_files2

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — für diese Art von Software nicht anwendbar
0/20MCP-Server — für diese Art von Software nicht anwendbar
40/40Lauffähige Beispiele — examples
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples
has_mcp_signalnein
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto), MCP-Server. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eckdaten

21GitHub-Sterne
6Mitwirkende
529Commits, letzte 12 Monate
12Tage seit letztem Push
11Releases
1Bus-Faktor
0offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 10 ⇿
0Sterne
10Forks
9Releases

Wann jeder Stern und Fork hinzugefügt wurde, von GitHub erfasst und nach Tagen gruppiert. Das kumulierte Wachstum steht direkt über den täglichen Zugängen, aus denen es besteht, sodass beide gegeneinander lesbar sind: stetiger organischer Zuwachs sieht ganz anders aus als ein abrupter, kurzlebiger Ausschlag. Wo dieser Unterschied messbar ist, wird er als Wachstumsauthentizität ausgewiesen.

02468101012025-092026-022026-07
Major 0Minor 2Patch 4
OpenSSF Scorecard 6.5 / 10
6.5Gesamtwert

Unabhängige, werkzeugneutrale Sicherheitsbewertung durch das quelloffene OpenSSF Scorecard. Jede Prüfung honoriert eine Sicherheits-Praxis, nicht das Werkzeug eines bestimmten Anbieters. Prüfungen, die Scorecard nicht ermitteln konnte, sind mit k. A. markiert und vom Sicherheitswert ausgeschlossen (nie als null gezählt).Scorecard v5.5.0 · 2026-09-19 09:20 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
10CI-Tests6 out of 6 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/11 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
10SASTSAST tool is run on all commits
10Security-Policysecurity policy file detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 5
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIinjectq>=0.4.0,<0.5pyproject.toml
PyPIpillow>=12.2.0pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.0,<3pyproject.toml
PyPIPyYAML>=6.0pyproject.toml
PyPIpython-dotenv>=1.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 207

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 10 direkte und 197 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIinjectq—direkt
PyPIinjectq0.4.1direkt
PyPIpillow—direkt
PyPIpillow12.2.0direkt
PyPIpydantic—direkt
PyPIpydantic2.11.9direkt
PyPIpython-dotenv—direkt
PyPIpython-dotenv1.1.1direkt
PyPIpyyaml—direkt
PyPIpyyaml6.0.2direkt
PyPI10xscale-agentflow0.7.2indirekt
PyPIa2a-sdk—indirekt
PyPIa2a-sdk0.3.25indirekt
PyPIaio-pika—indirekt
PyPIaio-pika9.5.7indirekt
PyPIaioboto315.5.0indirekt
PyPIaiobotocore2.25.1indirekt
PyPIaiofiles—indirekt
PyPIaiofiles25.1.0indirekt
PyPIaiohappyeyeballs2.6.1indirekt
PyPIaiohttp3.12.15indirekt
PyPIaioitertools0.13.0indirekt
PyPIaiokafka—indirekt
PyPIaiokafka0.12.0indirekt
PyPIaiormq6.9.0indirekt
PyPIaiosignal1.4.0indirekt
PyPIaiosqlite—indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIanthropic—indirekt
PyPIanyio4.10.0indirekt
PyPIasync-timeout4.0.3indirekt
PyPIasyncpg—indirekt
PyPIasyncpg0.30.0indirekt
PyPIattrs25.3.0indirekt
PyPIauthlib1.6.11indirekt
PyPIbackoff2.2.1indirekt
PyPIboto31.40.61indirekt
PyPIbotocore1.40.61indirekt
PyPIcachetools6.2.4indirekt
PyPIcertifi2025.8.3indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIcfgv3.4.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.3indirekt
PyPIclick8.2.1indirekt
PyPIcloud-storage-manager—indirekt
PyPIcloud-storage-manager0.1.2indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcomposio0.8.15indirekt
PyPIcomposio-client1.9.1indirekt
PyPIcoverage7.10.7indirekt
PyPIcryptography46.0.1indirekt
PyPIcyclopts3.24.0indirekt
PyPIdataclasses-json0.6.7indirekt
PyPIdistlib0.4.0indirekt
PyPIdistro1.9.0indirekt
PyPIdnspython2.8.0indirekt
PyPIdocstring-parser0.17.0indirekt
PyPIdocutils0.22.2indirekt
PyPIemail-validator2.3.0indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.0indirekt
PyPIexecnet2.1.1indirekt
PyPIfastmcp—indirekt
PyPIfastmcp2.12.3indirekt
PyPIfilelock3.19.1indirekt
PyPIfrozenlist1.7.0indirekt
PyPIgoogle-api-core2.30.1indirekt
PyPIgoogle-auth2.45.0indirekt
PyPIgoogle-cloud-core2.5.1indirekt
PyPIgoogle-cloud-storage3.10.1indirekt
PyPIgoogle-crc32c1.8.0indirekt
PyPIgoogle-genai—indirekt
PyPIgoogle-genai1.56.0indirekt
PyPIgoogle-resumable-media2.8.2indirekt
PyPIgoogleapis-common-protos1.73.1indirekt
PyPIgreenlet3.2.4indirekt
PyPIgrpcio1.75.1indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIh24.3.0indirekt
PyPIhpack4.1.0indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttpx0.28.1indirekt
PyPIhttpx-sse0.4.1indirekt
PyPIhyperframe6.1.0indirekt
PyPIhypothesis—indirekt
PyPIhypothesis6.142.2indirekt
PyPIidentify2.6.14indirekt
PyPIidna3.10indirekt
PyPIiniconfig2.1.0indirekt
PyPIisodate0.7.2indirekt
PyPIjiter0.11.0indirekt
PyPIjmespath1.1.0indirekt
PyPIjsonpatch1.33indirekt
PyPIjsonpointer3.0.0indirekt
PyPIjsonschema4.25.1indirekt
PyPIjsonschema-path0.3.4indirekt
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirekt
PyPIlangchain1.2.15indirekt
PyPIlangchain-community0.3.29indirekt
PyPIlangchain-core1.2.31indirekt
PyPIlanggraph1.1.6indirekt
PyPIlanggraph-checkpoint4.0.2indirekt
PyPIlanggraph-prebuilt1.0.9indirekt
PyPIlanggraph-sdk0.3.6indirekt
PyPIlangsmith0.7.31indirekt
PyPIlazy-object-proxy1.12.0indirekt
PyPIlitellm—indirekt
PyPIlogfire—indirekt
PyPImarkdown-it-py4.0.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.2indirekt
PyPImarshmallow3.26.1indirekt
PyPImcp—indirekt
PyPImcp1.14.1indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImem0ai—indirekt
PyPImem0ai0.1.118indirekt
PyPImore-itertools10.8.0indirekt
PyPImultidict6.6.4indirekt
PyPImypy—indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPInodeenv1.9.1indirekt
PyPInumpy2.3.3indirekt
PyPIopenai—indirekt
PyPIopenai1.108.1indirekt
PyPIopenapi-core0.19.5indirekt
PyPIopenapi-pydantic0.5.1indirekt
PyPIopenapi-schema-validator0.6.3indirekt
PyPIopenapi-spec-validator0.7.2indirekt
PyPIopentelemetry-api—indirekt
PyPIopentelemetry-exporter-otlp-proto-http—indirekt
PyPIopentelemetry-sdk—indirekt
PyPIorjson3.11.3indirekt
PyPIormsgpack1.12.2indirekt
PyPIpackaging25.0indirekt
PyPIpamqp3.3.0indirekt
PyPIparse1.20.2indirekt
PyPIpathable0.4.4indirekt
PyPIplatformdirs4.4.0indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIportalocker3.2.0indirekt
PyPIposthog6.7.6indirekt
PyPIpre-commit—indirekt
PyPIpre-commit4.3.0indirekt
PyPIpropcache0.3.2indirekt
PyPIproto-plus1.27.2indirekt
PyPIprotobuf5.29.5indirekt
PyPIpy-cpuinfo9.0.0indirekt
PyPIpyasn10.6.1indirekt
PyPIpyasn1-modules0.4.2indirekt
PyPIpycparser2.23indirekt
PyPIpydantic-core2.33.2indirekt
PyPIpydantic-settings2.10.1indirekt
PyPIpygments2.19.2indirekt
PyPIpyperclip1.10.0indirekt
PyPIpysher1.0.8indirekt
PyPIpytest—indirekt
PyPIpytest8.4.2indirekt
PyPIpytest-asyncio—indirekt
PyPIpytest-asyncio1.2.0indirekt
PyPIpytest-benchmark—indirekt
PyPIpytest-benchmark5.1.0indirekt
PyPIpytest-cov—indirekt
PyPIpytest-cov7.0.0indirekt
PyPIpytest-env—indirekt
PyPIpytest-env1.1.5indirekt
PyPIpytest-xdist—indirekt
PyPIpytest-xdist3.8.0indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpython-multipart0.0.26indirekt
PyPIpytz2025.2indirekt
PyPIpywin32311indirekt
PyPIqdrant-client—indirekt
PyPIqdrant-client1.15.1indirekt
PyPIredis—indirekt
PyPIredis6.4.0indirekt
PyPIreferencing0.36.2indirekt
PyPIrequests2.32.5indirekt
PyPIrequests-toolbelt1.0.0indirekt
PyPIrfc3339-validator0.1.4indirekt
PyPIrich14.1.0indirekt
PyPIrich-rst1.3.1indirekt
PyPIrpds-py0.27.1indirekt
PyPIrsa4.9.1indirekt
PyPIs3transfer0.14.0indirekt
PyPIsetuptools—indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsniffio1.3.1indirekt
PyPIsortedcontainers2.4.0indirekt
PyPIsqlalchemy2.0.43indirekt
PyPIsse-starlette3.0.2indirekt
PyPIstarlette0.48.0indirekt
PyPItenacity9.1.2indirekt
PyPItqdm4.67.1indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPItyping-inspect0.9.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.1indirekt
PyPIurllib32.5.0indirekt
PyPIuuid-utils0.14.1indirekt
PyPIuvicorn0.36.0indirekt
PyPIvirtualenv20.34.0indirekt
PyPIwebsocket-client1.8.0indirekt
PyPIwebsockets15.0.1indirekt
PyPIwerkzeug3.1.1indirekt
PyPIwheel—indirekt
PyPIwrapt1.17.3indirekt
PyPIxxhash3.6.0indirekt
PyPIyarl1.20.1indirekt
PyPIzstandard0.25.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:10xscale-agentflow@0.9.1 zieht 9 Pakete nach sich, direkt und transitiv: 0 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte Abhängigkeiten.

Keine bekannten Advisories betreffen die bewerteten Abhängigkeiten.

Ein Advisory bedeutet, dass die im Abhängigkeitsgraphen erfasste Version in den betroffenen Bereich eines Advisories fällt. Erreichbarkeit wird nicht analysiert, und der Graph enthält Entwicklungs- und Test-Pins — ein Fund kann das Werkzeug betreffen und nicht die ausgelieferte Software.

JSON-Rohbericht maschinenlesbar

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