Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-10-22 21:41 UTC

Azure / agent-app-orchestrator

Agent orchestration service for the Agent Landing Zone, built on Microsoft Foundry Agent Service and Microsoft Agent Framework. Coordinates specialized agents for conversational experiences with grounded knowledge, NL2SQL and MCP tools.

PythonMIT★ 106 Sterne⑂ 116 Forksseit Juni 2023Auf GitHub ansehen ↗

ArtMCP-ServerNetzwerkdienstWeboberflächewie das ermittelt wird

#agent-framework #agent-landing-zone #agentic-rag #ai-agents #azure #microsoft-foundry #generative-ai #multi-agent #python #rag

Azure/agent-app-orchestrator erreicht einen Gesundheitsindex von 89 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Vitality (92/100) ab, am schwächsten bei Security (60/100). Zuletzt vor 2 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

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.

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)

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 75 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 89 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Microsoft AzureOrganisation · verifizierte Domain

15.514 Follower2.755 öffentliche Reposseit März 2014

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

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

92Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

86Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

36/36	Push-Aktualität — letzter Push vor 2 Tagen
21.5/36	Commit-Rhythmus — 31/52 Wochen mit Commits
18/18	Commit-Volumen — 430 Commits im letzten Jahr
10/10	OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10

Verwendete Eingangsdaten

commits_last_year	430
human_commit_share	1
days_since_last_push	2
active_weeks_last_year	31

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

27/27	Liefert Releases aus — 72 Releases veröffentlicht
36/36	Release-Aktualität — letztes Release vor 8 Tagen
27/27	Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 4,6 Tage
0/10	OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten

Verwendete Eingangsdaten

releases_count	72
latest_release_tag	v5.2.1
releases_from_tags	nein
days_since_latest_release	8
mean_days_between_releases	4,6

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): OpenSSF Scorecard: Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Community & Verbreitung

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

62Mittel · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

53Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

32.8/60	Stars — 106 Stars
17.2/25	Forks — 116 Forks
2.7/15	Watcher — 4 Watcher

Verwendete Eingangsdaten

forks	116
stars	106
watchers	4
growth_state	unverified
growth_factor_pct	100
growth_unverified_reason	no_history

Community-Gesundheit

72Gut

Wie die Bewertung erfolgt

22.5/22.5	README
22.5/22.5	Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
0/18	CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5	Verhaltenskodex
0/7.2	Issue-Vorlage
6.3/6.3	PR-Vorlage

Verwendete Eingangsdaten

has_readme	ja
has_license	ja
readme_badges	0
has_contributing	nein
has_issue_template	nein
has_code_of_conduct	ja
readme_badge_services	—
has_pull_request_template	ja

Nachhaltigkeit & Governance

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

69Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

36Schwach

Wie die Bewertung erfolgt

9/54	Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
3.2/22.5	Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 86 % der Commits
13.5/13.5	Breite der Beitragenden — 16 Beitragende
10/10	OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10

Verwendete Eingangsdaten

bus_factor	1
contributors_sampled	16
top_contributor_share	0,856

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

77Gut

Wie die Bewertung erfolgt

42/42	Issue-Lösungsquote — 100 % der Issues geschlossen
25/30	PR-Annahme — 300/360 entschiedene PRs gemergt
0/13	Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15	OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/24 approved changesets -- score normalized to 0

Verwendete Eingangsdaten

merged_prs	300
open_issues	0
closed_issues	27
prs_merged_7d	0
prs_decided_7d	0
prs_merged_30d	43
prs_decided_30d	46
issue_closed_ratio	1
closed_unmerged_prs	60
first_time_authors_30d	0
first_time_prs_merged_30d	0
first_time_prs_decided_30d	0

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Newcomer PR acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eigentümerschaft & Trägerschaft

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
20/20	Verifizierte Domain
25/25	Reichweite des Inhabers — 15.514 Follower von Azure
25/25	Kontohistorie — 2.755 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 12 Jahre

Verwendete Eingangsdaten

followers	15.514
owner_type	Organization
is_verified	ja
owner_login	Azure
public_repos	2.755
account_age_days	4.615

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

90Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

84Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

24/24	CI-Workflows — 5 Workflow(s)
24/24	Tests vorhanden
16/16	Linter-Konfiguration — eslint.config.js, pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6	Pre-Commit-Hooks
0/6.4	.editorconfig
20/20	OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 24 out of 24 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10

Verwendete Eingangsdaten

has_ci	ja
has_tests	ja
has_editorconfig	nein
has_linter_config	ja
has_precommit_config	nein

Dokumentation

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	README
25/25	Dokumentationsverzeichnis
15/15	Dokumentations-/Homepage-Site — https://aka.ms/agentlz
10/10	Repository-Beschreibung
10/10	Topics — 10 Topics
10/10	Wiki

Verwendete Eingangsdaten

topics	agent-framework, agent-landing-zone, agentic-rag, ai-agents, azure, microsoft-foundry, generative-ai, multi-agent, python, rag
has_wiki	ja
homepage	https://aka.ms/agentlz
docs_site	https://aka.ms/agentlz
has_readme	ja
has_docs_dir	ja
has_description	ja

Sicherheit

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

60Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

57Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

7.5/7.5	Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
3/7.5	Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5	CI-Tests — 24 out of 24 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5	CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5	Code-Review — Found 0/24 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5	Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
10/10	Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5	Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5	Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5	Lizenz — license file detected
7.5/7.5	Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5	Packaging — keine Daten
2.5/5	Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 5
2.5/5	SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 5
5/5	Security-Policy — security policy file detected
0/7.5	Signed-Releases — keine Daten
0/7.5	Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5	Vulnerabilities — 46 existing vulnerabilities detected

Verwendete Eingangsdaten

source	openssf_scorecard
checks_evaluated	16
scorecard_version	v5.5.0
checks_inconclusive	2
scorecard_aggregate	5,7

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Packaging, Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

72Gut

Wie die Bewertung erfolgt

14/35	Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — 1 betroffen: aiohttp 3.14.3 (high 7.5)
0/25	Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — transitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
40/40	Keine offenen Advisories — kein Advisory ist länger als 90 Tage öffentlich

Verwendete Eingangsdaten

source	osv
advisories	56
affected_packages	10
assessed_packages	418
unassessed_packages	37
affected_by_severity	critical 1, high 6, moderate 3
direct_affected_packages	1

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 418 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. 37 konnten nicht bewertet werden — keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste. Dieses Repository veröffentlicht kein Paket, das der Index auflöst; bewertet wurde daher der Abhängigkeitsgraph des Repositorys. Dieser Graph vermischt Entwicklungs- und Test-Pins mit ausgelieferten Abhängigkeiten, daher werden nur die deklarierten Laufzeit-Abhängigkeiten bewertet; transitive Befunde werden als Kontext ausgewiesen und fließen nicht in die Bewertung ein. 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.

76Gut · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

85Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

45/45	Agentenanweisungen — .github/copilot-instructions.md, .github/instructions/api-fastapi.instructions.md, .github/instructions/connectors-security.instructions.md, .github/instructions/contracts.instructions.md, .github/instructions/deployment.instructions.md, .github/instructions/frontend.instructions.md, .github/instructions/release.instructions.md, .github/instructions/runtime-strategies.instructions.md, .github/instructions/tests.instructions.md, AGENTS.md
0/15	Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40	Lesbare Commit-Historie — 77 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)

Verwendete Eingangsdaten

has_llms_txt	nein
llms_txt_url	—
legible_history_share	0,77
agent_instruction_files	.github/copilot-instructions.md, .github/instructions/api-fastapi.instructions.md, .github/instructions/connectors-security.instructions.md, .github/instructions/contracts.instructions.md, .github/instructions/deployment.instructions.md, .github/instructions/frontend.instructions.md, .github/instructions/release.instructions.md, .github/instructions/runtime-strategies.instructions.md, .github/instructions/tests.instructions.md, AGENTS.md
agent_instruction_max_bytes	32.213

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

74Gut

Wie die Bewertung erfolgt

0/18	Bootstrap mit einem Befehl
22/22	Automatisierte Tests
11/11	Lint-/Format-Konfiguration — eslint.config.js, pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11	Statische Typprüfung — frontend/tsconfig.json
10/10	Reproduzierbare Umgebung — devcontainer, Dockerfile, lockfile
10/10	Belegte Agentenpraxis — 77 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
5/8	Automatisierte Wartung — Abhängigkeits-Automatisierung konfiguriert, in den erfassten Commits nicht beobachtet
5/10	OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 5

Verwendete Eingangsdaten

has_nix	nein
has_tests	ja
lockfiles	package-lock.json
has_dockerfile	ja
typed_language	nein
bootstrap_files	—
has_devcontainer	ja
has_linter_config	ja
typecheck_configs	frontend/tsconfig.json
agent_commit_share	0,77
toolchain_manifests	—
dependency_bot_commit_share	0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

81Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

27/45	Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (frontend/tsconfig.json)
53.9/55	Handhabbare Dateigrößen — 4/195 Quelldateien über 60 KB

Verwendete Eingangsdaten

primary_language	Python
largest_source_bytes	93.379
source_files_sampled	195
oversized_source_files	4

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

60Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

0/40	API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto)
20/20	MCP-Server
40/40	Lauffähige Beispiele — notebooks, samples

Verwendete Eingangsdaten

example_dirs	notebooks, samples
has_mcp_signal	ja
api_schema_files	—
interfaces_expected_of	network-service

Eckdaten

106GitHub-Sterne

16Mitwirkende

430Commits, letzte 12 Monate

2Tage seit letztem Push

72Releases

1Bus-Faktor

0offene Issues

npm, PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
Could not fetch pypi package 'gpt-rag-orchestrator' from its registry

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 116 ⇿

0Sterne

116Forks

71Releases

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.

Major 5Minor 22Patch 42

Jeder Punkt umfasst 3 Tage.

OpenSSF Scorecard 5.7 / 10

5.7Gesamtwert

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 · 2026-10-22 21:40 UTC

10	Binary-Artifacts	no binaries found in the repo
4	Branch-Protection	branch protection is not maximal on development and all release branches
10	CI-Tests	24 out of 24 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0	CII-Best-Practices	no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0	Code-Review	Found 0/24 approved changesets -- score normalized to 0
10	Contributors	project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
10	Dangerous-Workflow	no dangerous workflow patterns detected
10	Dependency-Update-Tool	update tool detected
0	Fuzzing	project is not fuzzed
10	License	license file detected
10	Maintained	30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
k. A.	Packaging	packaging workflow not detected
5	Pinned-Dependencies	dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 5
5	SAST	SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 5
10	Security-Policy	security policy file detected
k. A.	Signed-Releases	no releases found
0	Token-Permissions	detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0	Vulnerabilities	46 existing vulnerabilities detected

Direkte Abhängigkeiten 54

Registry	Paket	Versionsvorgabe	Manifest
npm	@azure/msal-browser	`^4.21.0`	frontend/package.json
npm	@azure/msal-react	`^3.0.29`	frontend/package.json
npm	@radix-ui/react-dialog	`^1.1.15`	frontend/package.json
npm	@radix-ui/react-dropdown-menu	`^2.1.16`	frontend/package.json
npm	@radix-ui/react-select	`^2.3.7`	frontend/package.json
npm	@radix-ui/react-slot	`^1.2.4`	frontend/package.json
npm	@tailwindcss/typography	`^0.5.20`	frontend/package.json
npm	autoprefixer	`^10.5.4`	frontend/package.json
npm	class-variance-authority	`^0.7.1`	frontend/package.json
npm	clsx	`^2.1.1`	frontend/package.json
npm	lucide-react	`^1.7.0`	frontend/package.json
npm	next-themes	`^0.4.6`	frontend/package.json
npm	postcss	`^8.5.15`	frontend/package.json
npm	react	`^19.2.8`	frontend/package.json
npm	react-dom	`^19.2.8`	frontend/package.json
npm	recharts	`^3.10.1`	frontend/package.json
npm	tailwind-merge	`^3.5.0`	frontend/package.json
npm	tailwindcss	`^3.4.19`	frontend/package.json
npm	tailwindcss-animate	`^1.0.7`	frontend/package.json
PyPI	agent-framework-azure-ai	`==1.0.0rc6`	pyproject.toml
PyPI	agent-framework-azure-ai-search	`==1.0.0b260116`	pyproject.toml
PyPI	agent-framework-core	`==1.0.0b260116`	pyproject.toml
PyPI	azure-ai-agents	`>=1.2.0b5`	pyproject.toml
PyPI	azure-ai-agentserver-responses	`==2.0.0b1`	pyproject.toml
PyPI	azure-ai-projects	`==2.0.0b3`	pyproject.toml
PyPI	azure-appconfiguration	`>=1.7.1`	pyproject.toml
PyPI	azure-appconfiguration-provider	`>=2.3.1`	pyproject.toml
PyPI	azure-cosmos	`>=4.5.1`	pyproject.toml
PyPI	azure-identity	`>=1.21.0`	pyproject.toml
PyPI	azure-keyvault-secrets	`>=4.8.0`	pyproject.toml
PyPI	azure-monitor-opentelemetry	`>=1.8.9`	pyproject.toml
PyPI	azure-search-documents	`>=11.7.0b2`	pyproject.toml
PyPI	azure-storage-blob	`>=12.25.1`	pyproject.toml
PyPI	fastapi	`>=0.115.12`	pyproject.toml
PyPI	uvicorn	`>=0.34.1`	pyproject.toml
PyPI	python-multipart	`>=0.0.21`	pyproject.toml
PyPI	sse-starlette	`>=3.0.3`	pyproject.toml
PyPI	aiohttp	`>=3.12.14`	pyproject.toml
PyPI	httpx	`>=0.28.1`	pyproject.toml
PyPI	httpx-sse	`>=0.4.3`	pyproject.toml
PyPI	opentelemetry-api	`>=1.43.0`	pyproject.toml
PyPI	opentelemetry-sdk	`>=1.43.0`	pyproject.toml
PyPI	opentelemetry-instrumentation-fastapi	`>=0.64b0`	pyproject.toml
PyPI	opentelemetry-instrumentation-httpx	`>=0.64b0`	pyproject.toml
PyPI	openai	`==2.41.1`	pyproject.toml
PyPI	tiktoken	`>=0.7.0`	pyproject.toml
PyPI	pydantic	`>=2.11.4`	pyproject.toml
PyPI	pydantic-settings	`>=2.12.0`	pyproject.toml
PyPI	pyodbc	`>=5.1.0`	pyproject.toml
PyPI	jinja2	`>=3.1.6`	pyproject.toml
PyPI	python-dotenv	`>=1.1.0`	pyproject.toml
PyPI	tenacity	`>=9.1.2`	pyproject.toml
PyPI	pyyaml	`>=6.0.3`	pyproject.toml
PyPI	mcp	`>=1.25.0`	pyproject.toml

Alle Abhängigkeiten 455

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 73 direkte und 382 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

Registry	Paket	Version	Beziehung
npm	@azure/msal-browser	`4.30.0`	direkt
npm	@azure/msal-react	`3.0.29`	direkt
npm	@radix-ui/react-dialog	`1.1.23`	direkt
npm	@radix-ui/react-dropdown-menu	`2.1.24`	direkt
npm	@radix-ui/react-select	`2.3.7`	direkt
npm	@radix-ui/react-slot	`1.3.3`	direkt
npm	@tailwindcss/typography	`0.5.20`	direkt
npm	autoprefixer	`10.5.4`	direkt
npm	class-variance-authority	`0.7.1`	direkt
npm	clsx	`2.1.1`	direkt
npm	lucide-react	`1.34.0`	direkt
npm	next-themes	`0.4.6`	direkt
npm	postcss	`8.5.26`	direkt
npm	react	`19.2.8`	direkt
npm	react-dom	`19.2.8`	direkt
npm	recharts	`3.10.1`	direkt
npm	tailwind-merge	`3.6.0`	direkt
npm	tailwindcss	`3.4.19`	direkt
npm	tailwindcss-animate	`1.0.7`	direkt
PyPI	agent-framework-azure-ai	`1.0.0b260116`	direkt
PyPI	agent-framework-azure-ai	`1.0.0rc6`	direkt
PyPI	agent-framework-azure-ai-search	`1.0.0b260116`	direkt
PyPI	agent-framework-core	`1.0.0b260116`	direkt
PyPI	aiohttp	`—`	direkt
PyPI	aiohttp	`3.14.3`	direkt
PyPI	azure-ai-agents	`—`	direkt
PyPI	azure-ai-agentserver-responses	`2.0.0b1`	direkt
PyPI	azure-ai-projects	`2.0.0b3`	direkt
PyPI	azure-appconfiguration	`—`	direkt
PyPI	azure-appconfiguration	`1.7.1`	direkt
PyPI	azure-appconfiguration-provider	`—`	direkt
PyPI	azure-cosmos	`—`	direkt
PyPI	azure-cosmos	`4.5.1`	direkt
PyPI	azure-identity	`—`	direkt
PyPI	azure-identity	`1.25.3`	direkt
PyPI	azure-keyvault-secrets	`—`	direkt
PyPI	azure-keyvault-secrets	`4.11.2`	direkt
PyPI	azure-monitor-opentelemetry	`—`	direkt
PyPI	azure-monitor-opentelemetry	`1.8.9`	direkt
PyPI	azure-search-documents	`—`	direkt
PyPI	azure-search-documents	`11.7.0b2`	direkt
PyPI	azure-storage-blob	`—`	direkt
PyPI	azure-storage-blob	`12.25.1`	direkt
PyPI	fastapi	`—`	direkt
PyPI	fastapi	`0.115.12`	direkt
PyPI	httpx	`—`	direkt
PyPI	httpx-sse	`—`	direkt
PyPI	jinja2	`—`	direkt
PyPI	jinja2	`3.1.6`	direkt
PyPI	mcp	`—`	direkt
PyPI	openai	`2.41.1`	direkt
PyPI	opentelemetry-api	`—`	direkt
PyPI	opentelemetry-instrumentation-fastapi	`—`	direkt
PyPI	opentelemetry-instrumentation-fastapi	`0.64b0`	direkt
PyPI	opentelemetry-instrumentation-httpx	`—`	direkt
PyPI	opentelemetry-instrumentation-httpx	`0.64b0`	direkt
PyPI	opentelemetry-sdk	`—`	direkt
PyPI	pydantic	`—`	direkt
PyPI	pydantic	`2.13.5`	direkt
PyPI	pydantic-settings	`—`	direkt
PyPI	pyodbc	`—`	direkt
PyPI	pyodbc	`5.1.0`	direkt
PyPI	python-dotenv	`—`	direkt
PyPI	python-dotenv	`1.2.2`	direkt
PyPI	python-multipart	`—`	direkt
PyPI	pyyaml	`—`	direkt
PyPI	pyyaml	`6.0.3`	direkt
PyPI	sse-starlette	`—`	direkt
PyPI	tenacity	`—`	direkt
PyPI	tiktoken	`—`	direkt
PyPI	tiktoken	`0.14.0`	direkt
PyPI	uvicorn	`—`	direkt
PyPI	uvicorn	`0.49.0`	direkt
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PyPI	pytest-asyncio	`—`	indirekt
PyPI	pytest-mock	`—`	indirekt
PyPI	regex	`—`	indirekt
PyPI	requests	`2.34.2`	indirekt
PyPI	ruff	`0.16.5`	indirekt
PyPI	sqlparse	`0.6.0`	indirekt

Abhängigkeits-Advisories 10

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 418 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 10 tragen bekannte Advisories, davon 1 direkte. 37 konnten nicht bewertet werden – keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem, oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste.

Paket	Version	Beziehung	Schweregrad	Advisories	Behoben in
pyjwt	`2.13.0`	indirekt	kritisch	29	`2.15.0`
aiohttp	`3.14.3`	direkt	hoch	8	`3.14.4`
brace-expansion	`1.1.18`	indirekt	hoch	3	`5.0.12`
brace-expansion	`5.0.9`	indirekt	hoch	3	`5.0.12`
braces	`3.0.3`	indirekt	hoch	1	—
source-map-js	`1.2.1`	indirekt	hoch	1	`1.2.2`
vite	`5.4.21`	indirekt	hoch	8	`8.3.3`
esbuild	`0.21.5`	indirekt	mittel	1	`0.25.0`
postcss-selector-parser	`6.0.10`	indirekt	mittel	1	`7.1.6`
postcss-selector-parser	`6.1.4`	indirekt	mittel	1	`7.1.6`

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.

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Bewertungen sind Signale, keine Garantien. Sie spiegeln öffentlich sichtbare Praxis auf GitHub wider — kein Code-Audit und keine Sicherheitsgarantie.

Fehlende Daten werden ausgeschlossen und die Gewichte neu normiert, nie als null bewertet. Die Methodik ist versioniert und offen: Metriken v2.10.0, Schema v0.34.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte Statistiken.

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