Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-09-16 10:24 UTC

pydantic / pydantic-ai

How Python does AI. Agents, realtime voice, image generation, embeddings. Every model, every interface, typed end to end.

PythonMIT★ 19.978 estrellas⑂ 2720 forksdesde jun 2024Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecaHerramienta de línea de comandoscómo se determina
#agent-framework#pydantic#python#genai#llm#harness#harness-engineering

pydantic/pydantic-ai tiene un índice de salud de 99 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excepcional. Su puntuación más alta es Vitality (100/100) y la más baja, Security (74/100). Se actualizó por última vez hoy. 3 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.

99
global / 100
Excepcional

Índice de salud del software

Las métricas se agrupan en categorías ponderadas sobre una escala estandarizada de 1 a 100. El resultado global parte de su media ponderada, calibrada contra la distribución del registro público para que las bandas tengan significado percentil; cuando la evidencia pública activa la Política de Jurisdicciones de Alto Riesgo, la calificación se ajusta y recibe un límite «En riesgo» de 34.

99
Excepcional93-100El nivel más alto del registro (≈ el 5% superior); cumple prácticamente todos los criterios evaluados
Excelente80-92Sólido en todos los frentes; carencias menores
Bueno65-79Saludable; carencias limitadas y manejables
Moderado50-64Aceptable con carencias notables; se recomienda revisión
Débil35-49Debilidades sustanciales en varias áreas
En riesgo20-34Debilidades significativas; su adopción exige cautela
Crítico1-19Problemas graves (proyecto abandonado, un solo mantenedor, sin higiene)
VitalidadComunidad yAdopciónSostenibilidady GobernanzaCalidad deIngenieríaSeguridadPreparaciónpara IA

Perfil de puntuación

Cada eje es una categoría. La forma importa más que la media: un proyecto sano llena toda la figura, mientras que un perfil de picos y cráteres indica que la fortaleza en una dimensión enmascara el riesgo en otra.

El resultado global ponderado 89 se calibra a 99 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

PydanticOrganización · dominio verificado
3035 seguidores86 repositorios públicosdesde ago 2022

Este repositorio está respaldado por una organización: una custodia compartida y responsable que puede sobrevivir a cualquier mantenedor individual.

Ecosistemas de paquetes

RegistroPaqueteVersiónDescargas / mesVersionesÚltima publicación
PyPIpydantic-ai2.43.015.860.597331hace 4 días
PyPIclai2.43.028.581261hace 4 días
PyPIpydantic-evals2.43.016.708.946280hace 4 días
PyPIpydantic-graph2.43.0-309hace 4 días
PyPIpydantic-ai-slim2.43.0147.324.679325hace 4 días

Métricas por categoría

Vitalidad

¿Está vivo el proyecto: se escribe código y se publican versiones?

100Excepcional · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

100Excepcional
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 0 días
36/36Cadencia de commits — 52/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits — 1818 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year1818
human_commit_share0,96
days_since_last_push0
active_weeks_last_year52

Disciplina de publicación

100Excepcional
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 100 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 4 días
27/27Cadencia de publicación — una versión cada ~1,8 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count100
latest_release_tagv2.43.0
releases_from_tagsno
days_since_latest_release4
mean_days_between_releases1,8
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): OpenSSF Scorecard: Signed-Releases. Los pesos restantes se han renormalizado.

Comunidad y Adopción

¿Tiene el proyecto usuarios, descargas, atención y unas condiciones acogedoras para quienes contribuyen?

91Excelente · 17% del índice global

Popularidad y adopción

97Excepcional
Cómo se puntúa
60/60Estrellas — 19.978 estrellas
25/25Forks — 2720 forks
11.6/15Observadores — 124 observadores
Datos de entrada utilizados
forks2720
stars19.978
watchers124
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Salud de la comunidad

77Bueno
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencia — licencia reconocida (MIT)
18/18Guía CONTRIBUTING
0/13.5Código de conducta
0/7.2Plantilla de issues
6.3/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readmesí
has_licensesí
readme_badges6
has_contributingsí
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templatesí

Adopción en el ecosistema (descargas)

100Excepcional
Cómo se puntúa
80/80Descargas mensuales — 179.894.222 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagespydantic-ai, pydantic-evals, pydantic-graph, pydantic-ai-slim
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads179.894.222
unverified_packages_excludedclai
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dependientes en el registro. Los pesos restantes se han renormalizado.

Sostenibilidad y Gobernanza

¿Sobrevivirá el proyecto a sus personas: factor bus, capacidad de respuesta, quién lo respalda y mantenimiento del paquete?

84Excelente · 23% del índice global

Resiliencia de mantenedores (factor bus)

77Bueno
Cómo se puntúa
36/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 3 contribuyente(s)
17.2/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 23% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 98 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 40 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor3
contributors_sampled98
top_contributor_share0,234

Capacidad de respuesta a issues y PR

69Bueno
Cómo se puntúa
33.7/42Resolución de issues — 80% de issues cerradas
19.5/30Aceptación de PR — 3003/4619 PR decididos fusionados
3.7/13Newcomer PR acceptance — 2/7 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
12/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 25/30 approved changesets -- score normalized to 8
Datos de entrada utilizados
merged_prs3003
open_issues634
closed_issues2589
prs_merged_7d23
prs_decided_7d58
prs_merged_30d24
prs_decided_30d59
issue_closed_ratio0,803
closed_unmerged_prs1616
first_time_authors_30d7
first_time_prs_merged_30d2
first_time_prs_decided_30d7

Propiedad y custodia

96Excepcional
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización
20/20Dominio verificado
25/25Alcance del propietario — 3035 seguidores de pydantic
21.2/25Trayectoria — 86 repos públicos, cuenta de ~4 años
Datos de entrada utilizados
followers3035
owner_typeOrganization
is_verifiedsí
owner_loginpydantic
public_repos86
account_age_days1500

Mantenimiento de paquetes

100Excepcional
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 5 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicación — última publicación hace 4 días
20/20Historial de versiones — 331 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagespydantic-ai, clai, pydantic-evals, pydantic-graph, pydantic-ai-slim
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish4

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

92Excelente · 19% del índice global

Prácticas de ingeniería

94Excepcional
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 32 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
has_cisí
has_testssí
has_editorconfigno
has_linter_configsí
has_precommit_configsí

Documentación

90Excelente
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyecto — https://pydantic.dev/pydantic-ai
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 7 topics
0/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsagent-framework, pydantic, python, genai, llm, harness, harness-engineering
has_wikino
homepagehttps://pydantic.dev/pydantic-ai
docs_sitehttps://pydantic.dev/pydantic-ai
has_readmesí
has_docs_dirsí
has_descriptionsí

Seguridad

¿Son sólidas las prácticas visibles de seguridad y de cadena de suministro, sin exposición jurisdiccional de alto riesgo sin resolver?

74Bueno · 16% del índice global

Postura de seguridad

67Bueno
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — sin datos
2.5/2.5CI-Tests — 30 out of 30 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
6/7.5Code-Review — Found 25/30 approved changesets -- score normalized to 8
2.5/2.5Contributors — project has 40 contributing companies or organizations
0/10Dangerous-Workflow — dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Licencia — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
4/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
3/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 6
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — sin datos
7.5/7.5Token-Permissions — GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
0/7.5Vulnerabilities — 13 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate6,7
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Branch-Protection, Signed-Releases. Los pesos restantes se han renormalizado.

Avisos de dependencias

100Excepcional
Cómo se puntúa
35/35Dependencias directas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia directa tiene un aviso conocido
25/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia indirecta tiene un aviso conocido
0/40Sin avisos pendientes — ningún aviso tiene fecha de publicación
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages98
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Sin avisos pendientes. Los pesos restantes se han renormalizado. Se cotejó el cierre de dependencias en tiempo de ejecución de pypi:pydantic-ai@2.43.0 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 98 paquetes. No se analiza la alcanzabilidad.

Preparación para IA

¿Hasta qué punto está el repositorio preparado para desarrollarse y mantenerse con agentes de codificación de IA? Tiene un peso deliberadamente pequeño (4%): las herramientas para agentes son una señal real de mantenimiento, pero un repositorio sin ninguna puede alcanzar igualmente 100/100.

90Excelente · 4% del índice global

Contexto y guía para agentes

96Excepcional
Cómo se puntúa
45/45Instrucciones para agentes — .github/workflows/AGENTS.md, .github/workflows/CLAUDE.md, AGENTS.md, CLAUDE.md, docs/AGENTS.md, docs/CLAUDE.md, docs/agent.md, docs/api/agent.md, docs/realtime/AGENTS.md, docs/realtime/CLAUDE.md, docs/realtime/gemini.md, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/AGENTS.md, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/CLAUDE.md, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/capabilities/AGENTS.md, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/durable_exec/AGENTS.md, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/models/AGENTS.md, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/models/CLAUDE.md, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/native_tools/AGENTS.md, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/native_tools/CLAUDE.md, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/profiles/AGENTS.md, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/providers/AGENTS.md, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/realtime/AGENTS.md, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/realtime/CLAUDE.md, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/toolsets/AGENTS.md, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/ui/AGENTS.md, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/ui/CLAUDE.md, tests/AGENTS.md, tests/CLAUDE.md
15/15Documentación legible por máquinas (llms.txt) — llms.txt servido por el sitio web del proyecto (https://pydantic.dev/llms.txt)
36.1/40Historial de commits legible — 65 de 96 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtsí
llms_txt_urlhttps://pydantic.dev/llms.txt
legible_history_share0,677
agent_instruction_files.github/workflows/AGENTS.md, .github/workflows/CLAUDE.md, AGENTS.md, CLAUDE.md, docs/AGENTS.md, docs/CLAUDE.md, docs/agent.md, docs/api/agent.md, docs/realtime/AGENTS.md, docs/realtime/CLAUDE.md, docs/realtime/gemini.md, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/AGENTS.md, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/CLAUDE.md, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/capabilities/AGENTS.md, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/durable_exec/AGENTS.md, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/models/AGENTS.md, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/models/CLAUDE.md, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/native_tools/AGENTS.md, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/native_tools/CLAUDE.md, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/profiles/AGENTS.md, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/providers/AGENTS.md, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/realtime/AGENTS.md, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/realtime/CLAUDE.md, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/toolsets/AGENTS.md, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/ui/AGENTS.md, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/ui/CLAUDE.md, tests/AGENTS.md, tests/CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes108.174

Bucle de verificación (compilación / pruebas / verificación de tipos)

87Excelente
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comando — Makefile
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Verificación estática de tipos — examples/pydantic_ai_examples/py.typed, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/py.typed, pydantic_evals/pydantic_evals/py.typed, pydantic_graph/pydantic_graph/py.typed
10/10Entorno reproducible — lockfile
2/10Práctica demostrada con agentes — 1 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
5/8Mantenimiento automatizado — automatización de dependencias configurada, no observada en los commits muestreados
8/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_testssí
lockfilesuv.lock
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configsexamples/pydantic_ai_examples/py.typed, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/py.typed, pydantic_evals/pydantic_evals/py.typed, pydantic_graph/pydantic_graph/py.typed
agent_commit_share0,01
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Legibilidad del código para modelos

76Bueno
Cómo se puntúa
27/45Código verificable por tipos — Python con configuración de verificación de tipos (examples/pydantic_ai_examples/py.typed, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/py.typed, pydantic_evals/pydantic_evals/py.typed, pydantic_graph/pydantic_graph/py.typed)
49.1/55Tamaños de archivo manejables — 86/801 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes854.755
source_files_sampled801
oversized_source_files86

Interfaces legibles por máquina

100Excepcional
Cómo se puntúa
0/40Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto) — no aplicable a este tipo de software
20/20Servidor MCP
40/40Ejemplos ejecutables — examples
Datos de entrada utilizados
example_dirsexamples
has_mcp_signalsí
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto). Los pesos restantes se han renormalizado.

Datos clave

19.978estrellas de GitHub
98contribuidores
1818commits en los últimos 12 meses
0días desde el último push
100versiones publicadas
3factor bus
634issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • First-time contributor figures cover 12 of 28 authors (cap 12)
  • pypi download statistics for 'pydantic-ai' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
  • pypi download statistics for 'pydantic-evals' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
  • pypi download statistics for 'pydantic-graph' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
  • pypi download statistics for 'pydantic-ai-slim' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
  • pypi download figures for pydantic-ai carried forward from the previous scan (stats endpoint unavailable this scan)
  • pypi download figures for pydantic-evals carried forward from the previous scan (stats endpoint unavailable this scan)
  • pypi download figures for pydantic-ai-slim carried forward from the previous scan (stats endpoint unavailable this scan)

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 2720 ⇿
0Estrellas
2720Forks
100Versiones

Cuándo se añadió cada estrella y fork, recopilado de GitHub y agrupado por día. El crecimiento acumulado se sitúa justo encima de las adiciones diarias que lo componen, de modo que ambos se leen en conjunto: la acumulación orgánica sostenida no se parece en nada a un pico abrupto y efímero. Cuando esa diferencia es medible, se informa como autenticidad del crecimiento.

Solo se muestra el historial más reciente: este repositorio supera la ventana de recopilación, por lo que no se captura el historial más antiguo.

1500175020002250250027502720122026-032026-062026-09
Mayor 1Menor 73Parche 19
OpenSSF Scorecard 6.7 / 10
6.7agregado

Evaluación de seguridad independiente y agnóstica en cuanto a herramientas, procedente del proyecto de código abierto OpenSSF Scorecard. Cada comprobación premia una práctica de seguridad, no la herramienta de un proveedor concreto. Las comprobaciones que Scorecard no pudo determinar se marcan como n/d y se excluyen de la puntuación de seguridad (nunca se cuentan como cero).Scorecard v5.5.0 · 2026-09-16 10:23 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
n/dBranch-Protectioninternal error: error during branchesHandler.setup: internal error: some github tokens can't read classic branch protection rules: https://github.com/ossf/scorecard-action/blob/main/docs/authentication/fine-grained-auth-token.md
10CI-Tests30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
8Code-ReviewFound 25/30 approved changesets -- score normalized to 8
10Contributorsproject has 40 contributing companies or organizations
0Dangerous-Workflowdangerous 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
10Packagingpackaging workflow detected
8Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
6SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 6
10Security-Policysecurity policy file detected
n/dSigned-Releasesno releases found
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
0Vulnerabilities13 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 4
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIanyio>=4.7.0pydantic_graph/pyproject.toml
PyPIlogfire-api>=3.14.1pydantic_graph/pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.12pydantic_graph/pyproject.toml
PyPItyping-inspection>=0.4.0pydantic_graph/pyproject.toml
Todas las dependencias 350

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 8 paquetes directos y 342 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIanyio—directa
PyPIanyio4.14.1directa
PyPIlogfire-api—directa
PyPIlogfire-api4.37.0directa
PyPIpydantic—directa
PyPIpydantic2.13.4directa
PyPItyping-inspection—directa
PyPItyping-inspection0.4.2directa
PyPIag-ui-protocol0.1.19indirecta
PyPIaiofile3.9.0indirecta
PyPIaiohappyeyeballs2.6.1indirecta
PyPIaiohttp3.14.1indirecta
PyPIaiolimiter1.2.1indirecta
PyPIaiosignal1.4.0indirecta
PyPIaiosqlite0.21.0indirecta
PyPIalembic1.17.2indirecta
PyPIamplitude-analytics1.2.3indirecta
PyPIannotated-doc0.0.4indirecta
PyPIannotated-types0.7.0indirecta
PyPIanthropic1.3.0indirecta
PyPIapprise1.9.6indirecta
PyPIargcomplete3.6.3indirecta
PyPIasgi-lifespan2.1.0indirecta
PyPIasgiref3.11.0indirecta
PyPIast-serialize0.5.0indirecta
PyPIasttokens2.4.1indirecta
PyPIasync-timeout5.0.1indirecta
PyPIasyncpg0.31.0indirecta
PyPIattrs25.4.0indirecta
PyPIaudioop-lts0.2.2indirecta
PyPIauthlib1.7.2indirecta
PyPIbackports-tarfile1.2.0indirecta
PyPIbeartype0.22.9indirecta
PyPIbeautifulsoup44.14.3indirecta
PyPIblack26.5.1indirecta
PyPIblockbuster1.5.26indirecta
PyPIboto31.42.63indirecta
PyPIboto3-stubs1.42.63indirecta
PyPIbotocore1.42.63indirecta
PyPIbotocore-stubs1.42.41indirecta
PyPIbrotli1.2.0indirecta
PyPIbrotlicffi1.2.0.0indirecta
PyPIburner-redis0.1.6indirecta
PyPIburner-redis0.1.7indirecta
PyPIcachetools6.2.4indirecta
PyPIcaio0.9.25indirecta
PyPIcertifi2025.11.12indirecta
PyPIcffi2.0.0indirecta
PyPIcharset-normalizer3.4.4indirecta
PyPIclick8.1.8indirecta
PyPIcloudpickle3.1.2indirecta
PyPIcohere5.20.6indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIcoolname2.2.0indirecta
PyPIcoverage7.13.0indirecta
PyPIcronsim2.7indirecta
PyPIcryptography49.0.0indirecta
PyPIcuda-bindings13.1.1indirecta
PyPIcuda-pathfinder1.3.4indirecta
PyPIcuda-toolkit13.0.3.0indirecta
PyPIcyclopts4.15.0indirecta
PyPIdatasets4.4.2indirecta
PyPIdateparser1.2.2indirecta
PyPIdbos2.10.0indirecta
PyPIddgs9.10.0indirecta
PyPIdevtools0.12.2indirecta
PyPIdill0.4.0indirecta
PyPIdirty-equals0.11indirecta
PyPIdistro1.9.0indirecta
PyPIdnspython2.8.0indirecta
PyPIdocker7.1.0indirecta
PyPIdocstring-parser0.17.0indirecta
PyPIdocutils0.22.4indirecta
PyPIduckdb1.4.3indirecta
PyPIduckduckgo-search8.1.1indirecta
PyPIemail-validator2.3.0indirecta
PyPIeval-type-backport0.3.1indirecta
PyPIexa-py2.15.0indirecta
PyPIexceptiongroup1.3.1indirecta
PyPIexecnet2.1.2indirecta
PyPIexecuting2.2.1indirecta
PyPIfake-useragent2.2.0indirecta
PyPIfastapi0.138.1indirecta
PyPIfastavro1.12.1indirecta
PyPIfastmcp3.4.2indirecta
PyPIfastmcp-slim3.4.2indirecta
PyPIfastmcp-slim4.0.0b1indirecta
PyPIfastmcp-tasks4.0.0b1indirecta
PyPIffmpeg-python0.2.0indirecta
PyPIfilelock3.20.3indirecta
PyPIforbiddenfruit0.1.4indirecta
PyPIfrozenlist1.8.0indirecta
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PyPIwhenever0.8.10indirecta
PyPIwrapt1.17.3indirecta
PyPIxai-sdk1.18.0indirecta
PyPIxxhash3.6.0indirecta
PyPIyarl1.22.0indirecta
PyPIzipp3.23.0indirecta
PyPIzstandard0.25.0indirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:pydantic-ai@2.43.0 arrastra 98 paquetes, directos y transitivos: 0 tienen avisos conocidos, de los cuales 0 son dependencias directas.

Ningún aviso conocido afecta a las dependencias evaluadas.

Un aviso significa que la versión registrada en el grafo de dependencias cae dentro del rango afectado de un aviso. No se analiza la alcanzabilidad, y el grafo incluye fijaciones de desarrollo y prueba: un hallazgo puede referirse al utillaje y no al software distribuido.

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