Skip to content
View BlueX888's full-sized avatar
🎯
Focusing
🎯
Focusing
1 follower · 4 following

Achievements

Achievement: Pull Sharkx2Achievement: Quickdraw

Achievements

Achievement: Pull Sharkx2Achievement: Quickdraw

Highlights

  • Pro

Block or report BlueX888

Block user

Prevent this user from interacting with your repositories and sending you notifications. Learn more about blocking users.

You must be logged in to block users.

Content in all repositories owned by your account will be closed.
Maximum 250 characters. Please don’t include any personal information such as legal names or email addresses. Markdown is supported. This note will only be visible to you.
Report abuse

Contact GitHub support about this user’s behavior. Learn more about reporting abuse.

Report abuse
BlueX888/README.md

👨‍💻 Hey there! 👋 I'm 哈基米

Typing SVG

total stars followers profile views

Intern at ModelBest BJUT Focus

🎯 About Me

我做多智能体系统。从 174 行就能读完的 deep-research 团队，到跑在 Temporal 上、有租户隔离和审计的企业级执行内核，我想搞清楚同一件事：让一群模型可靠地协作，到底需要什么样的工程。

我信什么？ 模型负责判断，代码负责搬运。安全边界、状态机、可审计性这些东西应该由确定性代码兜底，而不是寄希望于 prompt。

🎓 研究生北京工业大学（211）· 计算机科学与技术 · 2025.09 – 2028.06
🎓 本科河南大学（双一流）· 计算机科学与技术 · 2021.09 – 2025.06
💼 实习面壁智能（ModelBest / OpenBMB）· Agent 方向 · 2026.08 至今
🧪 方向LLM Agent 编排 · 持久化执行 · 多智能体安全治理
 coding

🔬 Current Work

  • ⚙️ SwarmCore 正在冲 M5 里程碑（v1 候选基线）：Temporal 持久化编排 + PostgreSQL 单一事实源 + OPA/Vault 治理
  • 💼 在面壁智能实习，参与 OpenBMB 的 Agent 产品（ChatDev / StaffDeck / PilotDeck）开发
  • 🔧 给上游 Agent 框架修 bug、提特性：Strands Agents、Agno、deer-flow、Hugging Face smolagents、OpenHands、crewAI、CAMEL、LangGraph / DeepAgents、mem0、RAGAS、DeepEval、FastMCP、mcp-use、MCP Servers、OpenAI Agents SDK（Python / TS）、Mastra
  • 🔍 审 Agent 框架的核心模块（provider 适配层、streaming 聚合、tool 调用）主动找缺陷：写无网络最小复现 → 按仓库模板报 issue → 允许直接 PR 的仓库当天带回归测试提修复，issue-first 的仓库等维护者确认后再修
  • 📖 维护 nanoteam，把多智能体的最小可用形态写成一本能跑的教科书

📘 Projects

一条完整的多智能体谱系：看得懂 → 用得上 → 跑得稳

🐜 nanoteam

1000 行以内的 deep-research 多智能体团队，一天就能读完的"可运行教科书"。Leader–Worker 架构，可预测的 N+2 次模型调用，CI 强制行数上限。

🔨 forge-code

面向本地工程的个人 AI 编程助手。跨会话项目记忆，Skill 自进化（人工审核后沉淀），长任务上下文压缩，本地权限沙箱。

🏥 Medical-Agent-Swarm

基于 LangGraph 的医疗问答多智能体原型。Orchestrator–Worker 编排，确定性安全层由代码而非 LLM 兜底，技能白名单 + 隐私脱敏 API。

⚙️ SwarmCore

企业级多租户、可持久化的智能体执行内核。Temporal 持久化编排，不可变执行计划，PostgreSQL 单一事实源，OPA/Vault 安全治理。

🤝 Merged Upstream PRs

  • openai/openai-agents-js ⭐4k — fix(agents-core): handle same-server MCP tool name collisions 2026-09-25
    • getAllMcpTools 只拦跨 server 的重名：toFunctionToolName 把非字母数字全替成 _，同一 server 里 search-a 与 search_a 归一后都叫 search_a，两个工具一起返回，resolveModelVisibleToolNameCollisions 丢掉其中一个、模型只剩一个可达——守卫只拿当前 server 的名字与之前 server 已占的比较，还先把当前批次收进 Set，批内重复根本到不了比较；prefixed 路径按前缀后的 base name 计数，- 与 _ 都算安全字符、base 不同就不强制 hash 后缀，归一后才相撞。改为 findDuplicateToolNames 同时报批内重复与先前 server 的占用（非前缀路径抛既有 UserError），前缀路径按归一后的名字计数预留、相撞时给同一确定性 hash 后缀，两个工具都保可达；补/扩回归测试，修前 2 败、修后 69 全过。
  • bytedance/deer-flow ⭐83k — fix(tools): route bound task and batch tools' sync path through the bound runtime 2026-09-25
    • bind_task_tool / _bind_batch_tool 给副本重绑的只有 coroutine，func 仍是进程级单例的 sync 包装——包着未绑定的 coroutine，同步调用 bound 副本因此绕过显式 SDK submitter 与执行容量、落回进程全局回退（恰是 bind_batch_tools docstring 明令禁止的「never fall through to another application's process-global submitter」），在单例从未被 sync 包装过的新进程里则直接 NotImplementedError。改为把副本的 func 也重绑成 make_sync_tool_wrapper(bound_coroutine, ...)（与 _ensure_sync_invocable_tool 同一 helper），两条调用路径都走 bound coroutine 及其 runtime 的 submitter 与容量；补三条回归测试，main 上红、本分支绿。
  • bytedance/deer-flow ⭐83k — fix(sandbox): list the skills root when only category mounts exist 2026-09-25
    • 默认（非 policy-scoped）skills 投影下 ls /mnt/skills 报 Directory not found：该布局只挂四个 category 子目录、没有 /mnt/skills 根自身的 PathMapping，LocalSandbox.list_dir 把根解析成字面宿主路径，宿主扫描的 FileNotFoundError 抢在虚拟子目录 overlay——专为让 agent 用 ls /mnt/skills 发现 category 而写的代码块——之前抛出。改为宿主扫描抛 FileNotFoundError 时，只要请求的容器路径内至少挂了一个映射，就按空宿主列表处理、让既有 overlay 浮出挂载的子目录，什么都没挂的路径照旧报错；补回归测试，main 上红、本分支绿。
  • agno-agi/agno ⭐42k — fix: store raw video bytes in GeminiTools.generate_video artifact 2026-09-25
    • GeminiTools.generate_video 把返回的 Video artifact 用 base64 文本构造（base64.b64encode(generated_video.video_bytes).decode("utf-8")），而 agno.media.Video.content 声明为原始视频 bytes，Pydantic 把该字符串强转成 base64 文本的 UTF-8 字节——Video.get_content_bytes() 的每个消费者（媒体卸载上传、artifact 落盘）拿到的都是 base64 文本而不是视频。改为直接传原始字节，对齐同工具箱的 generate_image 分支与其余六个视频工具箱（opencv/fal/minimax/replicate/wavespeed/lumalab），补回归测试。
  • bytedance/deer-flow ⭐83k — fix(models): tolerate a null Codex account_id before it reaches the request header 2026-09-20
    • Codex 凭据加载：account_id 以 data.get("account_id") or tokens.get("account_id", "") 读取，"" 兜底只覆盖「键缺失」——键存在但值为 JSON null 时 falsy 落穿到下一环，表达式求值为 None 灌进 CodexCliCredential(account_id=None)，在 model_post_init 的 account_id[:8] 处抛裸 TypeError，account 未知的凭据文件让所有 CodexChatModel 构造失败而非以未记账账号运行。改为任何非字符串值一律归一为字段文档的未知账号值 ""，补回归测试。
  • bytedance/deer-flow ⭐83k — fix(models): skip Claude credentials sources with a non-numeric expiresAt 2026-09-20
    • Claude 凭据加载：_extract_claude_code_credential 把 claudeAiOauth.expiresAt 原样拷进 ClaudeCodeCredential.expires_at，is_expired 随即拿它和 0 比大小——字符串、null、list、object 一律抛 TypeError 且无人捕获，凭据查找循环停在坏文件上不再推进，$CLAUDE_CODE_CREDENTIALS_PATH 里一个坏 expiresAt 就足以让 ~/.claude/.credentials.json 永远读不到，还顺着 ClaudeChatModel.model_post_init 冒出去使该文件存在时所有模型构造失败而非降级。改为非数值 expiresAt 的候选源按 #5494 已立的契约跳过并记 debug 日志（缺失键仍回落默认 0、不视为过期），补齐各形态回归测试。
  • bytedance/deer-flow ⭐83k — fix(models): degrade a non-object Codex auth file to no credential 2026-09-19
    • Codex 凭据加载：load_codex_cli_credential 经 _load_json_file 读 ~/.codex/auth.json，而 json.loads 的产物不限于对象，加载器却直接对它调 data.get("tokens", {})——顶层是数组/字符串/数字的 auth 文件因此抛 AttributeError: 'list' object has no attribute 'get'。异常无人捕获，从 CodexChatModel.model_post_init 冒出去，在 provider 来得及抛它那句文档化的「Codex CLI credential not found」之前就中止了模型构造，与该模块「读不到就降级」的约定正好相反。嵌套的 tokens 早已有这道守卫，同文件的 Claude 加载器也在 #5494 补了等价的顶层守卫，Codex 的顶层是唯一漏掉的一处。
  • bytedance/deer-flow ⭐83k — fix(mcp): insert bare-filename rewrites literally 2026-09-18
    • MCP 工具结果重写：_rewrite_unique_bare_filenames 把相关好的虚拟路径当成 Pattern.subn 的替换模板传入，而替换串来自真实文件的相对路径、反斜杠在 POSIX 文件名里是普通字符（模型给 stdio server 传了 Windows 风格路径就会产生名为 screenshots\q3.png 的文件）。模板在找匹配之前编译，于是 \q 这种未知转义直接抛 re.error 逃出 _convert_call_tool_result、整个工具调用失败（文件其实已写好）；能被 re 接受的转义则把该字节替换进返回文本（\r 变成路径中间的真实回车）。改为用 callable 替换逐字插入，并补两半回归测试。文件来自 workspace 快照 diff，所以触发文件不必是本次调用写的。
  • bytedance/deer-flow ⭐83k — fix(models): pair Codex invalid tool calls with their tool results 2026-09-17
    • Codex Responses 序列化：模型发出 arguments 不是合法 JSON 的 function_call 时，该调用被 _parse_response 收进 invalid_tool_calls，中间件会用带同一 call_id 的占位 ToolMessage 就地兜住，但序列化器只回放 msg.tool_calls，于是占位结果的 call_id 在请求里找不到对应的 function_call item，Responses 直接拒收——恰好是中间件要恢复的那种可恢复错误。改为把 invalid_tool_calls 一并回放；同时处理 InvalidToolCall 字段可空，缺 name/call_id 的调用直接跳过（中间件已为这类调用补了合成 id 与兜底名，跳过不会让占位结果变孤儿）。
  • agno-agi/agno ⭐42k — [fix] keep falsy tool results (0, False, []) on the sync tool execution path 2026-09-16
    • 同步工具执行路径把 0 / False / [] 这类有意义的假值结果当成空结果发给模型，异步路径 arun_function_calls 却照发 str(result)，同一个工具在 run() 与 arun() 下给模型的结果不一致，模型无法区分“零条”和“没有输出”，空串还会被持久化进会话。去掉真值判断让两条路径一致，并补无网络回归测试。
  • PrefectHQ/fastmcp ⭐28k — fix(local-provider): apply transforms in get_tasks 2026-09-15
    • MCP 本地 Provider：LocalProvider.get_tasks() 直接返回原始组件键，绕过了 Provider 基类的 transform 管线，于是 add_transform(Namespace(...)) 之后后台任务注册到的名字与工具/资源不一致，按命名空间调用会找不到任务。改为在 get_tasks 里同样应用 transforms，并补回归测试。
  • crewAIInc/crewAI ⭐59k — fix(azure): key streamed tool calls by wire index 2026-09-15
    • Azure 流式补全：tool call 的增量按数组位置归并，但后续 chunk 会重排顺序，导致首个 chunk 的 id 配上最后一个 chunk 的 name、参数被拼到错误的调用上。改为按 wire index 归并，并补回归测试。
  • bytedance/deer-flow ⭐83k — fix(mcp): treat a Human Input Card reply as the current user request 2026-09-14
    • HITL 澄清与 MCP 路由：Human Input Card 的回执被 is_real_user_message 当成“非真实用户消息”跳过，用户只在澄清回答里提到的关键词不会触发延迟 MCP 工具提升。改用同包已有的 is_genuine_user_message 谓词（与 summarization / tool_receipt 中间件一致），并补回归测试。
  • bytedance/deer-flow ⭐83k — fix(mcp): keep ToolRuntime injection for sync-wrapped MCP tools 2026-09-04
    • MCP 工具调用：同步包装的 MCP 工具在 PEP 563 延迟注解下丢失 ToolRuntime 注入，工具拿不到会话上下文。修复后注入在两种注解模式下都生效，按 maintainer review 补了契约说明和测试。
  • strands-agents/harness-sdk ⭐8k — fix(openai): report max_tokens when a Responses function call is cut off 2026-09-03
    • OpenAI Responses 流式解析：function call 被 max_output_tokens 截断时 stop_reason 仍报 tool_use，Agent 会拿残缺参数直接执行工具。修正判定优先级，截断时如实报 max_tokens，并补回归测试。
  • agno-agi/agno ⭐42k — [fix] Resolve Gemini image MIME type instead of hard-coding image/jpeg 2026-09-02
    • Gemini 多模态输入：图片 MIME 类型被硬编码为 image/jpeg，PNG/WebP 等格式会被贴错标签导致 API 拒收或误解析。改为从图片数据实际解析类型后再传给模型。

🔍 Upstream Bugs Found

自己审代码发现、带无网络最小复现报出的缺陷。维护者那边已有讨论的按 issue 报，能直接修的当天带回归测试提 PR；有些仓库不必先开 issue，缺陷的复现与根因就写在 PR 描述里，这类条目的「问题」列直接指向 PR。下表按发现时间倒序，合并后会自动进上一栏：

仓库 问题 状态
mastra-ai/mastra ⭐28k 数组结构化输出的逐 token 流式下，每个 object chunk 携带「到目前为止的数组」，chunk 尾部元素还是半成品、后续 chunk 在原位补全它（同 index、多字段）而非追加新元素——textStream 与 elementStream 都留着那条陈旧的半成品：流出的 [{"a":1},{"a":2,"b":4}] 缺了最终对象第一个元素的 "b":2，渲染或持久化流的消费者静默丢字段，与 Mastra 自己返回的最终校验对象不一致 2026-09-26 🟡 已提交，等待确认
pydantic/pydantic-ai ⭐20k FunctionSignature.render_type_definitions 按类型名消解冲突，产出行为可以与意图相悖的 Python 且全程无报错：参数与返回 schema 各自定义 User 的工具渲染出两份 class sync_user_User(TypedDict)，拼进同一模块后第二份静默重绑名字，user 参数落到返回类型的形状上；RetWrap.user 又渲染成裸 User——没有任何一份产出定义提供它，不冲突但引用了冲突类型的字段同样渲染裸名、指向空处 2026-09-26 🟡 已提交，等待确认
pydantic/pydantic-ai ⭐20k FunctionToolset.__init__ 对 timeout 与 max_retries 不做任何校验，而兄弟构造器在构造期就拒（Agent(tool_timeout=0) 抛 UserError）——timeout=0 被当真用作 call_tool 的 anyio.fail_after(timeout)，每个工具调用都以超时 ModelRetry 失败直到整轮 run 死掉，报错不指向坏值本身；负的 max_retries 盖到所有未自设重试数的工具上、充当 run 级重试预算 2026-09-26 🟡 已提交，等待确认
mem0ai/mem0 ⭐66k Langchain.list() 的每个 return 都挡在 hasattr(self.client, "_collection") 后面，非 Chroma 的 langchain VectorStore（FAISS/Qdrant/PGVector——LangchainConfig.client 本就接受任意实例）落到函数尾返回 None 而非 []——Memory.get_all() 迭代抛 TypeError: 'NoneType' object is not iterable，Memory.delete_all() 下标抛 not subscriptable；兄弟实现（faiss/cassandra/opensearch/mongodb）空库时也返回嵌套列表，唯独这里没有 2026-09-26 🟡 已提交，等待确认
SWE-agent/SWE-agent ⭐20k ReplayModel 只在回放动作恰为字符串 "submit" 时才调 _next_replay()，而 run-replay 自己的写入器 _create_actions_file 把每个动作都写成 dict（{"message": ...}，function-calling 配置再加 tool_calls）——精确字符串比较永远匹配不上自家工具产出的文件，_replay_idx 从不前进，条目回放完之后的查询全落进 IndexError 兜底自动提交，永远走不到下一个回放条目 2026-09-25 🟢 直接提 PR（未建 issue）
e2b-dev/E2B ⭐14k git.push() / git.pull() 只在无凭证分支上做 auth/upstream 失败的映射：带 username/password 的分支在把失败映射成 GitAuthError/GitUpstreamError（Python 侧 GitAuthException/GitUpstreamException）的 try/catch 之前就提前 return——过期 token 的推拉把 git 的退出码与 stderr 当裸 CommandExitError 抛出，拿不到可操作的类型化错误，而 clone() 在含凭证的所有路径上都做同一映射 2026-09-25 🟢 直接提 PR（未建 issue）
Arize-ai/phoenix ⭐12k executeSql 的 SQLite 后端重写已放行的时间戳字面量时把时刻转成 UTC：0001-01-01T00:00:00+00:30 通过准入（parse_timestamp_literal 只要解析出时刻就收），format_timestamp_for_sqlite 的 astimezone 算出 0000-12-31 23:30 这个 datetime 装不下的值，调用点抛裸 OverflowError——它不是 AnalyticsSqlError，绕过 executeSql 文档承诺的错误信封直达调用方；同一条语句在不重写字面量的 PostgreSQL 上正常返回行 2026-09-25 🟢 直接提 PR（未建 issue）
Arize-ai/phoenix ⭐12k _ToolKwargsConversion.to_anthropic 在存档 prompt 的 tool_choice 为 "none" 时立即 return {}，把此前已装好的 ans["tools"] 一并丢弃——带工具但禁用工具使用的捕获请求，回放时 tools 整个消失；服务端 playground 本就同时发 tools 与 tool_choice: none，同文件 _ToolChoiceConversion 的 to/from 两个方向都早已正确映射 "none"，只有这条早退绕开了既有处理 2026-09-25 🟢 直接提 PR（未建 issue）
run-llama/llama_index ⭐52k google-genai 集成的 merge_neighboring_same_role_messages() 用浅层 BaseModel.model_copy() 拷贝消息，merged_content/merged_kwargs 仍指向调用方的 blocks 列表与 additional_kwargs 字典，就地 extend()/update() 直接改写调用方原始消息——与函数自己的注释「operate on a copy … to avoid mutating the original」相反；chat memory 跨轮复用同一批 ChatMessage，每轮 chat() 都把之前轮次的内容重发一遍、随调用次数增长 2026-09-25 🟢 直接提 PR（未建 issue）
e2b-dev/E2B ⭐14k WatchHandle.stop() 只触发请求控制器的清理，controller.abort() 掐断的 Connect 流以 Code.Canceled 的 ConnectError 冒出，被默认错误映射包成劝人调大 requestTimeoutMs 的 TimeoutError 传给 onExit——用户自己发起的每次正常 stop 都长得像请求超时，报错还指向一个不该动的参数；Python SDK 早已把 stop() 当干净的主动结束（on_exit 无错误触发） 2026-09-25 🟢 修复 #1896 已提交
SWE-agent/SWE-agent ⭐20k SetStatusAgentHook.on_setup_attempt 把上一轮尝试的花费折进 _previous_cost 却从不重置 self._cost（注释明说「Costs will be reset for the next attempt」），状态行显示的又是 _previous_cost + _cost——重试轮从首个状态行起就把上一轮花费重复计入，直到 on_step_done 用新尝试的花费覆盖才恢复：实际只花 $1.00 也显示 Attempt 2 Step 1 ($2.00) 2026-09-25 🟢 修复 #1568 已提交
run-llama/llama_index ⭐52k FunctionCallingProgram.acall 把格式化好的 prompt 消息直接交给 apredict_and_call，跳过 llm._extend_messages——配了 system_prompt 的 function-calling LLM 在异步结构化输出路径上静默丢掉系统提示；同步 __call__、stream_call/astream_call 与 LLMTextCompletionProgram 的全部路径都先 extend 再传，acall 是唯一漏掉的一条 2026-09-25 🟢 直接提 PR（未建 issue）
Arize-ai/phoenix ⭐12k PostgreSQL 后端上 attributes ->> '$.llm.model_name' 静默返回 NULL / 0 行，同一条语句在 SQLite 返回值，无任何报错——而这个拼法恰是工具自己的拒绝文案推荐的（写 #>> 被劝「write json_extract(doc, '$.a.b') or attributes ->> '$.a'」），allowlist 又把 ->/->> 与 #>/#>> 并列放行；函数拼法 json_extract(...) 在两个后端都对（有专门改写成 jsonb_extract_path_text 的通路），唯独箭头操作符这条路径悄悄给出错误答案 2026-09-25 🟡 已提交，等待确认
run-llama/llama_index ⭐52k ReActAgent.finalize 只在最后一步推理是 ResponseReasoningStep 时才把推理落进 memory 并清空 ctx.store["current_reasoning"]，handoff 之后最后一步是交接的 ObservationReasoningStep，落盘与清空整块被跳过——下一轮 workflow.run(ctx=ctx)（文档的多轮模式）把上一轮的 Thought: ... / Action: handoff 当本轮推理注入 prompt，该轮 finalize 又把上一轮的推理当成本轮答案落库，接手的 agent 也把前任的步骤继承成自己的 current_reasoning 2026-09-25 🟡 已提交，等待确认
vibrantlabsai/ragas ⭐16k stratified_batches 把批数计算的 ceil/floor 用反：drop_last_batch=True 时用 ceil、False 时用 floor，与文档语义（True 只留完整批 → floor）及非分层版 batch() 正相反——True 时 while len(all_batches) < num_batches 只在凑满 batch_size 才追加、要的完整批比数据能凑的多，永不终止；False（遗传优化器在用的模式）静默丢样本，20 条 batch_size=2 返回 19，batch_size 超过数据集大小时 floor 出 0 批、全部样本被丢；replace=True 还会对耗尽的类调 random.choices() 抛 IndexError 2026-09-25 🟢 直接提 PR（未建 issue）
pipecat-ai/pipecat ⭐16k Anthropic 把每个工具调用作为独立 content block 流式发出（start/delta/stop，最后一条 message_delta 收尾），_process_context 却只保留单个 tool_use_block 和单个 json_accumulator、只在终态 message_delta 构造一次 FunctionCallFromLLM——并行工具调用时每个新块顶掉前一个的 id、清空已累积的参数，N 个请求的调用只有最后一个到达 run_function_calls()，其余连参数一起被丢 2026-09-25 🟢 直接提 PR（未建 issue）
agno-agi/agno ⭐42k get_effective_filters 合并两级 knowledge_filters 时不处理类型混搭：agent 级 dict + run 级 list 走 [*effective_filters, *knowledge_filters]，把 dict 解包成裸键名（["type", EQ("difficulty", "easy")]），过滤值全丢；agent 级 list + run 级 dict 则整体替换、不像 dict+dict 的 update() 与 list+list 的拼接那样合并——下游 _validate_filters 把每个 str 记一条 invalid 后丢弃，agent 的过滤器静默失效、检索在无过滤下运行 2026-09-25 🟢 直接提 PR（未建 issue）
confident-ai/deepeval ⭐18k CrewAI 的 LLM 调用失败时改发 LLMCallFailedEvent 再重抛，事件监听器却没有对应 handler——on_llm_started 里 __enter__() 的 Observer 永不退出：LlmSpan 以 end_time=None 留在 active_spans，根 span 关闭后整条 trace 卡在 active_traces 不再 finalize/post，span_observers 的条目也从不移除、随失败次数累积；工具侧同样不对称，抛错发的是 ToolUsageErrorEvent，栈上的元数据没人 pop 2026-09-25 🟢 直接提 PR（未建 issue）
modelcontextprotocol/servers ⭐90k GitPython 用 surrogateescape 解码命令输出，非 UTF-8 文件（如 Latin-1 编码）的 diff 回来是带孤立代理项的 str，三个 diff 工具把它原样塞进 TextContent——响应序列化即抛 PydanticSerializationError: surrogates not allowed；stdio 端到端验证：diff 调用无响应、server 进程直接死掉，会话后续所有工具调用全部失败，diff 工具在这类仓库上完全不可用 2026-09-25 🟢 直接提 PR（未建 issue）
dottxt-ai/outlines ⭐16k get_schema 渲染 prompt 示例用的模型 schema 时无条件解析每个 $ref：引用回所属模型的字段（Optional["Node"]）没有 base case，anyOf 分支解析字段的 $ref、$ref 分支重进同一定义，每过一层多压一帧直到裸 RecursionError、一个字段都渲染不出来；包在容器里的递归字段（Optional[list["Node"]]）反而从不触发——walker 不下钻 items、按 <name> 占位渲染，直接引用与容器包裹的应一致 2026-09-25 🟢 直接提 PR（未建 issue）
camel-ai/camel ⭐18k OpenAPIToolkit 对声明 type: apiKey, in: cookie 的 security scheme 从不注入 API key：分支比较的字面量拼错成 'coolie'，永远匹配不上 spec 值 'cookie'，请求不带任何凭证发出、API 返认证错误且无线索；同函数参数分支的 param['in'] == 'cookie' 早已正确，OpenAPI 3.x 本就允许 in: cookie，纯这一处 drift 2026-09-25 🟢 修复 #4375 已提交
agno-agi/agno ⭐42k OpenAIResponses 流式只保留最后一条 url citation：API 每条注解发一个 annotation.added 事件，_parse_provider_response_delta 每个事件新建 ModelResponse（Citations 只装当条注解），而流累加器用每个 delta 的 citations 整体替换已累积的（stream_data.response_citations = ...），助手消息又从累加器填充——最后一条事件通吃、之前的注解全丢；非流式解析把全部注解收进同一个 Citations，同一回复的 response() 与 response_stream() 互不一致 2026-09-25 🟢 修复 #10590 已提交
agno-agi/agno ⭐42k GeminiTools.generate_video 把返回的 Video artifact 用 base64 文本构造（base64.b64encode(...).decode()），而 Video.content 声明为原始视频 bytes，Pydantic 把该字符串强转成 base64 文本的 UTF-8 字节——每个 Video.get_content_bytes() 消费者（媒体卸载上传、artifact 落盘）拿到的都是 base64 文本而不是视频 2026-09-25 🟢 修复 #10554 已合并
bytedance/deer-flow ⭐83k bind_task_tool / _bind_batch_tool 给副本重绑的只有 coroutine，func 仍是进程级单例的 sync 包装——包着未绑定的 coroutine，同步调用 bound 副本因此绕过显式 SDK submitter 与执行容量、落回进程全局回退（恰是 bind_batch_tools docstring 明令禁止的「never fall through to another application's process-global submitter」），在单例从未被 sync 包装过的新进程里则直接 NotImplementedError 2026-09-25 🟢 直接提 PR（未建 issue），已合并
bytedance/deer-flow ⭐83k 默认（非 policy-scoped）skills 投影下 ls /mnt/skills 报 Directory not found：该布局只挂四个 category 子目录、没有 /mnt/skills 根自身的 PathMapping，LocalSandbox.list_dir 把根解析成字面宿主路径，宿主扫描的 FileNotFoundError 抢在虚拟子目录 overlay——专为让 agent 用 ls /mnt/skills 发现 category 而写的代码块——之前抛出 2026-09-25 🟢 直接提 PR（未建 issue），已合并
bytedance/deer-flow ⭐83k 同一轮两个 skill_manage 调用（同 user+skill）在 sync client 路径（TUI 用的 DeerFlowClient.stream()）上永久死锁：_skill_locks 是跨调用的 WeakValueDictionary，两条调用拿到同一把 asyncio.Lock，而 sync 路径每次调用各自 asyncio.run 开新事件循环、还在线程池里并行——第二把锁在另一个循环上永不出让，整个 ToolNode 挂死 2026-09-25 🟡 已提交，等待确认
crewAIInc/crewAI ⭐59k LiteAgent 的 guardrail 拦截重试把 response_format 丢了：重试递归 self._execute_core(agent_info=agent_info) 不带该参数，重试的 LLM 调用以 response_model=None 运行、输出从不解析进请求的模型；response_format 声明为 agent 字段的形态不受影响，只有按 kickoff 传参的形态被丢 2026-09-25 🟢 直接提 PR（未建 issue）
crewAIInc/crewAI ⭐59k MCPNativeTool._run 拿 asyncio.get_running_loop() 的 RuntimeError 当「无事件循环」信号，except RuntimeError 却罩住整个执行路径——工具在运行中的事件循环里调用本身以 RuntimeError 失败时（MCPClient.disconnect() 把非 MCPConnectionError 的清理失败都包成 RuntimeError），回退吞掉真实错误、又在运行中的循环里调 asyncio.run()，调用方只看到 asyncio.run() cannot be called from a running event loop，真实原因不可达 2026-09-25 🟢 直接提 PR（未建 issue）
PrefectHQ/fastmcp ⭐28k TransformedTool.run 只认字面顶层 "type": "object" 判定 object schema：properties-only（{"properties": ...}）与根级 $ref 的 object schema 被误判为非 object，transform_fn 返回的 ToolResult 的 structured_content 被丢弃、is_error=True 被重建为成功，meta 同丢；Tool.from_tool 还不做任何输出 schema 校验（from_function 对同一输入会 ValueError 拒绝），留下运行时静默关掉结构化输出的工具 2026-09-25 🟢 修复 #5271 已提交
PrefectHQ/fastmcp ⭐28k functools.partial 造的工具全叫 partial、描述是 partial 类 docstring——ParsedFunction.from_function 经 fn.__class__.__name__ 兜底取名，partial 既无 __name__ 也无 __doc__；注册两个 partial 工具就在名字 partial 上相撞、后者顶掉前者（只给一条泛型 warning），multiply 直接消失 2026-09-25 🟢 修复 #5269 已提交
vibrantlabsai/ragas ⭐16k SingleMetricAnnotation.sample(n, stratify_key=...) 会返回多于 n 条：每类按 int(np.round(proportion * n)) 取数，平衡两类 + 奇数 n 时每类都进位（n=3 → 每类 2、合计 4），补差循环只补 shortfall 从不裁剪超出——sample(3) 返回 4 条、sample(19) 返回 20 条，违反文档「n samples」契约 2026-09-25 🟢 直接提 PR（未建 issue）
vibrantlabsai/ragas ⭐16k griptape 集成的 ImportError 文案从 Opik tracer 整段抄来：griptape 未装时提示「Opik is not installed ... pip install opik」，用户照做装了无关包、错误原样复现，直到装上 griptape 本体才好 2026-09-25 🟢 修复 #3033 已提交
guidance-ai/guidance ⭐22k Tool.from_callable 把 inspect.signature 的原始注解直接喂 create_model()：PEP 563（from __future__ import annotations）模块里注解是纯字符串，pydantic 在模型构建处的命名空间解析而非 callable 自己的模块——schema 期即抛 PydanticUserError: 'move_to' is not fully defined，凡启用 postponed annotations 的用户工具全部注册失败 2026-09-25 🟢 直接提 PR（未建 issue）
guidance-ai/guidance ⭐22k LarkSerializer.normalize_name 只做 -→_ 与驼峰转下划线，空格、点、前导数字、非 ASCII、| 等一律原样进 Lark 规则名——gen(name="first name") 序列化出 start: first name 这样的非法文法，本地引擎一编译就抛 ValueError: Expected token ':'，报错位置离真正成因（name= 参数）十万八千里；远程 API 模型从不编译 grammar，所以仓内测试全绿 2026-09-25 🟡 已提交，等待确认
dottxt-ai/outlines ⭐16k get_schema_from_signature 把 *args / **kwargs 也建成 schema 属性，它们没有默认值于是全进 required，而调用路径本来就拒绝按名绑定可变参数——fn(**{"a": 1, "args": "x"}) 抛 TypeError: got an unexpected keyword argument，违反 docstring 写明的「schema 合法对象必能 ** 传参」不变量 2026-09-25 🟢 直接提 PR（未建 issue）
strands-agents/harness-sdk ⭐7k MCPClient 直接拿 MCP server 报来的 mime type 索引 MIME_TO_FORMAT，该表只收 jpeg/jpg/png/gif/webp 五种——image/svg+xml 等图片 mime 的成功工具结果抛 KeyError，被 call_tool_* 捕获后整次调用变成 error 结果，同一次调用的其余 content block 全部丢弃 2026-09-25 🟢 直接提 PR（未建 issue）
strands-agents/harness-sdk ⭐7k MistralModel.stream 按 tool_call.id 聚合流式工具调用增量，而 Mistral 只在首个增量带 id/name、续增量只有 index，mistralai SDK 把缺省 id 填成默认 "null"——真 id 的块只带首个空 arguments（工具以 {} 参数执行），碎片全落进假 "null" 桶、被当不完整 tool use 丢弃，并行调用还会互相合并；改按 index 聚合，对齐 OpenAI/LiteLLM/SageMaker/Writer 四个 provider 2026-09-25 🟢 直接提 PR（未建 issue）
strands-agents/harness-sdk ⭐7k Anthropic redacted thinking 的 base64 字符串经编译期 cast 直接塞进声明为 Uint8Array 的 ReasoningBlock.redactedContent——首轮侥幸原样通过，首次 Message.clone() 或 session 存取把它经 toJSON()/fromJSON() 再编码成 base64 文本的 ASCII 字节，下一请求的 redacted_thinking 块序列化成 {"0":69,"1":109,...} 被 Messages API 拒收，加密推理的多轮工具使用全断 2026-09-25 🟢 修复 #4593 已提交
pipecat-ai/pipecat ⭐16k GatedLLMContextAggregator.process_frame 里 StartFrame 分支是独立 if：push 并 _start() 之后落进 catch-all else 把同一帧再 push 一遍——下游每个处理器收到两个 StartFrame、重跑启动逻辑（FrameProcessor 重建 process task、BaseOutputTransport 再次 start()）；修好只需一个 token：并入 if/elif 链 2026-09-25 🟢 直接提 PR（未建 issue）
pipecat-ai/pipecat ⭐16k Gemini 适配器用「恰好一个 text part」判定 regular message：create_image_message() 造的双 part（text+image）与纯图单 part 都不算，只含这类消息的 context 被当成纯函数消息 context，system instruction 在已随 system_instruction 参数发送之外又作为尾部 user message 注入一遍 2026-09-25 🟢 直接提 PR（未建 issue）
mastra-ai/mastra ⭐28k convertMcpContentToolResultOutput 在 v5 tool-result 输出里发 spec-v3（AI SDK v6）形态的 image-data/file-data，而 LanguageModelV2ToolResultOutput 只收 text/media——spec-v2 provider 把图片条目变 undefined 静默丢掉，spec-v4 provider 报 unsupported tool content part type: image-data（Bedrock 直接抛错），MCP 自动探测工具的图片/音频结果到不了任何一侧的模型 2026-09-25 🟢 直接提 PR（未建 issue）
confident-ai/deepeval ⭐18k OpenAI Agents SDK 的 function span input 非可解析 JSON 时 json.loads 裸抛：custom tool 与 apply_patch 走 with_tool_function_span（从不设 input，即 None）、无动作 computer call 是 ""——崩点在 Observer.__exit__（span 已进 trace_manager、还没 remove_span），ToolSpan 以占位 "NA" 名泄漏在 active_spans，SDK trace provider 吞掉异常，除坏掉的 trace 外无任何表象 2026-09-25 🟢 直接提 PR（未建 issue）
confident-ai/deepeval ⭐18k 被 patch 的 langchain_core.tools.tool 在无活动 span 时直接崩：包装器无条件 current_span.metrics = ...，而 current_span_context.get() 在直接 tool.invoke(...) 或没挂 CallbackHandler 的运行里是 None，AttributeError 让工具调用本身失败；bare @tool() 还会把 on_tool_start 刚从 next_tool_span(...) 应用上的 metrics 用 None 覆盖掉——其余 tracing 层早就该用 skip-don't-clobber 语义 2026-09-25 🟢 直接提 PR（未建 issue）
huggingface/smolagents ⭐29k Tool.to_dict() 的 forward_source_code.replace(self.name, "forward") 全量替换：@tool 装饰器存的 __source__ 本就以 def forward(...) 开头，替换只会改写 body 里出现的工具名子串（URL、f-string、docstring、同名内置调用），from_dict()/save()/push_to_hub() 往返后的工具行为被静默改变、无任何报错 2026-09-25 🟡 已提交，等待确认
camel-ai/camel ⭐18k 默认 AnthropicConfig 的每次调用都被 Anthropic API 400 拒：#3874 把 max_tokens 回退值从 4096 改成 None，而它是 Messages API 的必填参数，显式 None 被序列化成 "max_tokens": null 而非省略——默认 config 的 as_dict() 丢弃 None 值，回退恒生效，流式非流式全中 2026-09-24 🟢 修复 #4373 已提交
camel-ai/camel ⭐18k OpenAPI security scheme in: cookie 的 API key 永不注入：分支比较的字面量拼错成 'coolie'，请求不带任何凭证发出、API 返认证错误且无线索；同循环的参数分支 param['in'] == 'cookie' 是对的，纯 drift 2026-09-24 🟡 已提交，等待确认
livekit/agents ⭐14k Agent.chat_ctx 返回的 _ReadOnlyChatContext 两条变更路径无守卫静默成功：_ImmutableList 覆盖了 append/extend/pop/remove/clear/sort/reverse 独漏 insert，chat_ctx.insert(item) 与走 list.insert() 的 add_message(created_at=...) / merge(...) 写进视图的 detached 副本后正常返回，消息从没进真实 chat context；items property setter 也未覆盖，chat_ctx.items = [...] 把不可变列表换成可变列表而 readonly 仍报 True 2026-09-24 🟢 直接提 PR（未建 issue）
livekit/agents ⭐14k AWS Bedrock formatter 构造 Converse API toolResult 时硬编码 "status": "success"、无视 FunctionCallOutput.is_error——失败工具调用的错误文本被包在标记成功的块里发给模型，模型无从知道调用失败、可能把错误输出当有效结果；同目录 Google/Anthropic formatter 都转发该标志 2026-09-24 🟢 直接提 PR（未建 issue）
mcp-use/mcp-use ⭐11k LangChain MCPAgent.streamEvents() 先把用户 query 推进 conversationHistory 再拍历史快照、又把同一 query 作为尾部 HumanMessage 拼进 inputs——当前这句话每轮都发两遍（turn 1 就是 [hello, hello]）；同文件 run()/stream() 本就是先快照后落账，唯 streamEvents 反着来 2026-09-24 🟢 直接提 PR（未建 issue）
mem0ai/mem0 ⭐66k Langchain.list() 的所有 return 都挡在 hasattr(self.client, "_collection") 后面：FAISS/Qdrant/PGVector 等非 Chroma 客户端（LangchainConfig.client 明确接受任何 VectorStore）直接落到函数尾返回 None——Memory.get_all() 迭代抛 TypeError: 'NoneType' object is not iterable，Memory.delete_all() 下标抛 not subscriptable 2026-09-24 🟡 已提交，等待确认
openai/openai-agents-js ⭐3.9k invalidateServerToolsCache 的 fallback 在 per-server 键注册表未命中时，删除 cachedMcpTools[serverName] 后还扫描删除所有以 ${serverName}: 开头的键——默认缓存键就是 server 自身名字，名为 db:readonly 的 server 恰好以 db: 开头，失效 db 会顺带删光 db:readonly 的缓存并留下悬空注册表项 2026-09-24 🟢 已被上游修复（maintainer PR #1977 已合并）
camel-ai/camel ⭐18k 流式 ChatAgent 把函数名不在 _internal_tools 的 tool call 静默丢弃：_accumulate_tool_calls 只给内部工具标完成，幻觉工具名与 external_tools= 注册的工具（schema 已发给模型、docstring 说应返给调用方）都既不执行、不记忆、不进 external_tool_requests、yield 0 条响应，流式循环还把累积的调用清掉收场 2026-09-23 🟢 修复 #4369 已提交
livekit/agents ⭐14k pipeline 回合循环的 max_tool_steps 迟一轮生效：步数检查比较 num_steps >= max_tool_steps + 1 而计数在检查后才递增（生成 k 结束时检查看到的就是 k），逢结果必重发工具的模型要跑满 max_tool_steps + 1 轮连续工具调用才被强制 tool_choice="none"——比文档多一轮，「maximum number of function calls steps reached」警告也在额外那轮跑完后才响 2026-09-23 🟢 修复 #7439 已提交
mcp-use/mcp-use ⭐11k RemoteAgent.run 的守卫 result.status === "error" || result.error !== null 把所有缺 error 键的 200 成功响应全拒——undefined !== null 为真，{"result": "The answer"} 抛 Remote agent execution failed: [object Object]，只有字面带 error: null 的响应算成功；报错插值还把对象错误值渲染成 [object Object] 2026-09-23 🟢 修复 #2651 已提交
mem0ai/mem0 ⭐66k AzureOpenAIStructuredLLM.__init__ 除现成 AzureOpenAIConfig 外全部崩：声明默认的 None、dict、普通 BaseLlmConfig 都在 super().__init__() 后立刻读 self.config.azure_kwargs 抛 AttributeError（带 azure_kwargs 键的 dict 在基类构造就 TypeError），兄弟类 AzureOpenAILLM 对同样输入先转 config 再 super() 2026-09-23 🟡 已提交，等待确认
modelcontextprotocol/python-sdk ⭐24k 注册 -> Iterator[...] / -> AsyncIterator[...]（生成器函数的 PEP 484 拼法）工具时 func_metadata 抛裸 pydantic.errors.PydanticSchemaGenerationError——既不按默认回落非结构化工具（structured_output=None），也不抛 SDK 自己的 InvalidSignature（structured_output=True），正经标注类型的生成器工具完全注册不了 2026-09-23 🟡 已提交，等待确认
modelcontextprotocol/python-sdk ⭐24k -> bytes 的结构化工具输出在非 UTF-8 载荷上崩：func_metadata._convert_to_content 用 pydantic_core.to_json(result, fallback=str) 序列化非 str 结果，而 JSON 编码 bytes 时按 UTF-8 解码、fallback 只对未知类型生效，于是第一个非法字节就抛 PydanticSerializationError。文档与 schema 都承诺 bytes 是受支持类型（{"type":"string","format":"binary"}），包内其它 bytes 路径（BlobResourceContents、Image/Audio）都走 base64，这里却把载荷吞进泛化错误 2026-09-21 🟡 已提交，等待确认
guidance-ai/guidance ⭐22k trace_node_to_html(node, prettify_roles=True) 在 role 内首个 text/token 输出上抛 UnboundLocalError，之后的输出又渲染成上一个 chunk 的文本：attr / latency / chunk_text 只在某个 guard 分支里赋值，prettify 路径读取时未初始化；同一函数在 prettify_roles=False 下渲染正常 2026-09-20 🟢 修复 #1523 已提交
guidance-ai/guidance ⭐22k load_template_class 只处理 chat template 的类与字符串两种形态，传 ChatTemplate 实例时两条分支都不匹配，被静默丢弃并回落到 ChatML——自定义 ChatTemplate 实例的 format 完全失效 2026-09-20 🟢 直接提 PR（未建 issue）
guidance-ai/guidance ⭐22k 对 WeakRefList 做切片（如 TraceNode.children[0:2]）抛 TypeError: 'list' object is not callable：__getitem__ 无条件把 list.__getitem__ 的结果当单个 weakref 解引用，切片返回 list 时调用它就崩；切片应返回已解引用的对象，与整数索引一致 2026-09-20 🟢 直接提 PR（未建 issue）
guidance-ai/guidance ⭐22k trace_node_to_html 从不渲染 role 内追加的 ImageOutput（with user(): lm += image(...)），role 外出现图片时还会抛 UnicodeDecodeError：HTML trace 里图片输出整段丢失，应像文本一样在 role wrapper 内渲染 2026-09-20 🟢 直接提 PR（未建 issue）
PrefectHQ/fastmcp ⭐28k OpenAISamplingHandler 丢弃混在列表里的工具结果：用户消息的 list content 同时带 ToolResultContent 与后续文本块（SamplingMessage.content 明确允许的形状）时走 elif content_parts: 分支，只把 user 消息追加进去，同一列表收集的 tool_messages 一条都不发——模型看不到工具输出；若请求里还带着上一条含 tool_calls 的 assistant 消息，OpenAI API 会直接拒收（每个 tool_call 都必须有对应 tool 消息） 2026-09-20 🟡 已提交，等待确认
langchain-ai/deepagents ⭐30k _build_task_tool 把调用方给的 task_description 字符串直接过 .format(available_agents=...)：除文档占位符外的任何花括号都被当格式字段，{"description": ...} 变成名为 description 的字段抛 KeyError，括号不配对则抛 ValueError——应改用纯字符串替换 2026-09-20 ⚪ 该仓库禁止程序化提交，issue 被自动关闭（与 #6312 同因）
mastra-ai/mastra ⭐28k zod v4 的 nullable enum/literal 经 zodToJsonSchema 导出后拒绝 null：fixAnyOfNullable 检测到 anyOf:[{type:X},{type:"null"}] 时把分支并成 type:[X,"null"]，却把仍带 enum / const 的 fixedOther 原样展开——enum 与 type 是合取关系，合并后的 schema 反而把 null 排除在外；zod v3 分支不走这条拓宽路径 2026-09-20 🟢 已被上游修复（maintainer PR #25086 已合并）
agentscope-ai/agentscope ⭐32k Grep 的 offset / head_limit 分页静默丢匹配又重复：Grep._run_ripgrep 拼 rg 命令时不带任何排序 flag（_grep.py:289），ripgrep 并行遍历的输出顺序每次调用都可能不同，_apply_head_limit 却直接切这个不稳定列表——同一查询连续翻页会跳过一些匹配、又重复吐出另一些 2026-09-20 🟢 已被上游修复（maintainer PR #2726 已合并，采用 sort-by-path 方案）
microsoft/autogen ⭐61k McpWorkbench.call_tool 把 await self._actor.call("call_tool", ...) 的结果直接 link_future 到取消令牌，而 McpSessionActor._run_actor 里 session.call_tool(...) 少写 await、把裸 coroutine set_result 进 future——call 标称返回 McpFuture 实际交出 coroutine，取消时 CancellationToken.link_future 拿它当 future 用抛 AttributeError，工具调用永远不会被取消 2026-09-20 🟡 已提交，等待确认
UKGovernmentBEIS/inspect_ai ⭐2.8k messages_from_google 转换 inline_data 图片 part 时把 Blob.data 按 UTF-8 解码而不是 base64 编码：content_from_google_parts() 对图片二进制直接 bytes.decode()，任何真实图片都会抛 UnicodeDecodeError，Google 多模态历史消息完全无法回放 2026-09-20 🟡 已提交，等待确认
langchain-ai/langgraph ⭐42k 向空 BinaryOperatorAggregate 通道的首次写入是 Overwrite 时，空通道分支把 values[0] 原样存入，通道值与 checkpoint 里留下的是 Overwrite 包装对象而非其载荷；后续读状态的消费者拿到包装对象后典型报 TypeError: 'Overwrite' object is not subscriptable。带 seed 的同型通道与 DeltaChannel 都已解包，只有这条空通道首写分支漏了检查 2026-09-20 🟡 已提交；修复 #9018 被 require-issue-link 机器人自动关闭（外部贡献者须先被指派到 issue），等待维护者指派
langchain-ai/langgraph ⭐42k update_state 对普通键写入 Overwrite 时，LastValue / LastValueAfterFinish / UntrackedValue 的 update 把 values[-1] 原样存入、不做 _get_overwrite 解包，状态里留下包装对象；同一写法在 BinaryOperatorAggregate 与 DeltaChannel 上都会正确解包，单值通道不一致 2026-09-20 🟡 已提交；修复 #9020 被 require-issue-link 机器人自动关闭（同上），等待维护者指派
bytedance/deer-flow ⭐83k load_codex_cli_credential 读 account_id 用 data.get("account_id") or tokens.get("account_id", "")，"" 兜底只覆盖「键缺失」——键存在但值为 JSON null 时 falsy 落穿到下一环，表达式求值为 None 灌进 CodexCliCredential(account_id=None)，而同文件对缺失键早已断言 == ""。None 穿过加载器，在 model_post_init 的 account_id[:8] 处抛裸 TypeError: 'NoneType' object is not subscriptable，account 未知的凭据文件让所有 CodexChatModel 构造失败而非以未记账账号运行 2026-09-20 🟢 直接提 PR（未建 issue），已合并
confident-ai/deepeval ⭐18k DeepEvalAgent.__post_init__ 只调 patch_default_agent_runner_get_model()、从不调 super().__post_init__()——dataclass 的 __post_init__ 完全顶掉基类，基类的归一化整段不跑：非 GPT-5 模型也沿用 GPT-5 默认的 reasoning/verbosity 模型设置，dict 型 model_settings 永不被 _coerce_model_settings 归一 2026-09-20 🟢 直接提 PR（未建 issue）
confident-ai/deepeval ⭐18k @observe 异步生成器分支的 __anext__ 把 yield 值直接还给调用方、从不落存，Observer.result 恒为 None；耗尽时 _finish() 触发的 __exit__ 只在 result 已设时才填 current_span.output——每个被完整消费的 async for 落库的 span/trace output 都是 None，而同步生成器分支（last_yielded_value 赋给 observer.result）早已正确，同一装饰器的两条分支相悖 2026-09-20 🟢 直接提 PR（未建 issue）
confident-ai/deepeval ⭐18k update_trace_properties_from_span_data 对 ResponseSpanData 无条件解引用 span_data.response（读 .instructions / .output），而 Agents SDK 只在 trace_include_sensitive_data=True 时才填充该属性——RunConfig(trace_include_sensitive_data=False) 下每个 ResponseSpanData 都带着 response=None 进 trace processor，直接 AttributeError 2026-09-20 🟢 直接提 PR（未建 issue）
crewAIInc/crewAI ⭐59k 外部 HTTPS URL 路径的 MCPToolWrapper._execute_tool 无条件返回响应文本、从不检查 MCP server 在成功 tools/call 响应上设置的 isError 标志——错误文本以裸 str 进框架，调用被记成成功：不触发 ToolFailureDetectedEvent、ToolOutput.has_tool_failures 恒 false；MCPNativeTool 对同一 server 回答早已返回 ToolFailure(reason=MCP_ERROR) 2026-09-20 🟢 直接提 PR（未建 issue）
run-llama/llama_index ⭐52k ReActAgent.finalize 无条件剥掉最终响应里首个 'Answer:' 及之前的全部内容，默认该文本来自 ReActOutputParser 解析的 LLM 回合；但 return_direct 路径的最终响应由 aggregate_tool_results 直接取自工具输出——return_direct 工具的输出里含 'Answer:'（如 Sources:\n doc-1: pricing faq\nAnswer: 42 dollars per seat）就被静默截成残句才交给调用方 2026-09-20 🟢 直接提 PR（未建 issue）
vibrantlabsai/ragas ⭐16k TextMessageChunkEvent 是 AG-UI「代替 start+content+end 三连」的续写简写：role 只在开 chunk 上有值、message_id 缺省表示续上已打开的消息，而 _handle_text_message_chunk 把每个 chunk 当完整自足的消息——getattr(event, "role", "assistant") 的默认值永不上场（字段存在、续写 chunk 上是 None），首个 chunk 之后的全部落进 unexpected-role 分支被丢弃，流式回答被截断成第一段 2026-09-20 🟢 直接提 PR（未建 issue）
bytedance/deer-flow ⭐83k _extract_claude_code_credential 把 claudeAiOauth.expiresAt 原样拷进 ClaudeCodeCredential.expires_at 不做类型检查，is_expired 随即拿它和 0 比大小：字符串形式的 "1773430695128"、null、list、object 一律抛 TypeError: '<=' not supported between instances of 'str' and 'int'。异常无人捕获，凭据查找循环不会推进到下一个候选源——$CLAUDE_CODE_CREDENTIALS_PATH 里一个坏文件就足以让 ~/.claude/.credentials.json 永远读不到；它还顺着 ClaudeChatModel.model_post_init 冒出去，使该文件存在时所有模型构造都失败而非降级。而「缺 expiresAt」本会回落到默认 0 并被 is_expired 明确容忍，显式 null 同属「过期时间未知」却中止加载 2026-09-19 🟢 修复 #5591 已合并
crewAIInc/crewAI ⭐59k 工具参数 schema 用 inspect.Parameter.annotation 的原始值喂 pydantic.create_model，而 from __future__ import annotations（PEP 563）下它是纯字符串，pydantic 会拿调用方的命名空间去解析这个 ForwardRef（base_tool.py），调用方的名字在那里并不存在。这类模块里定义的工具能构造成功却永远调不动：首次调用抛 ValueError: Tool 'wallet' arguments validation failed: Wallet is not fully defined，把工具渲染进 prompt 也抛同义的 PydanticUserError。不限于用户自定义模型，Optional[str]、Literal["a","b"]、pathlib.Path 一样中招，main 上有六处 schema 构建点都读原始注解 2026-09-19 🟢 修复 #7626 已提交
modelcontextprotocol/servers ⭐90k memory server 的 KnowledgeGraphManager.saveGraph() 先写临时文件再 rename 覆盖 memory.jsonl，而 rename(2) 用临时文件的 inode 顶掉目标 inode，临时文件按进程 umask 建立，运维给记忆文件设的权限位就此丢失、下次变更后回到 0644。saveGraph 是所有变更（create_entities、add_observations、delete_*）的落盘路径，每一次写都会放松权限。这是 #4642 引入的回归（此前直接 writeFile 会保留已有文件的 mode）；仓库里 src/filesystem/lib.ts 对同一套「临时文件 + rename」早已在 rename 后还原 origStats.mode & 0o777（#4115 已合并） 2026-09-19 🟢 修复 #4828 已提交
confident-ai/deepeval ⭐18k update_span_properties_from_generation_span_data 只在 if usage: 里绑定 input_tokens / output_tokens，却在守卫外无条件读它们。而 GenerationSpanData.usage 的契约类型是 dict | None = None，agents SDK 在模型调用失败（坏 API key、429、连接错误、超时）时正是以 usage=None 收尾，于是抛 UnboundLocalError；异常逃出 DeepEvalTracingProcessor.on_span_end 后被 SDK 吞掉，observer 永不退出：该 LlmSpan 一直留在 current_span_context 与 trace_manager.active_spans 里，进程后续所有 span 都挂到这个再也不会结束的陈旧 span 上。同文件的 update_span_properties_from_response_span_data 在同类守卫前已把可选局部量初始化为 None 2026-09-19 🟢 直接提 PR（未建 issue）
dottxt-ai/outlines ⭐16k _ensure_json_quoted 用 String(f'"{term.value}"') 手工加引号，从不转义值本身，生成的正则只匹配未转义的文本。list[Literal['say "hi"']] 于是编出 \[("say\ "hi"")(,\ ("say\ "hi""))*\]，而 json.dumps 产出的合法编码 ["say \"hi\""] 反而 re.fullmatch 不中——含 "、\ 或控制字符的字面量全部失效 2026-09-19 🟢 直接提 PR（未建 issue）
pipecat-ai/pipecat ⭐16k PerplexityLLMAdapter 合并相邻同角色消息以满足 Perplexity 的严格交替要求，但合并时只把 content 搬过去就丢掉被吸收的消息，携带 tool_calls 的消息因此丢调用：[assistant(text), assistant(tool_calls: c1), tool(c1)] 变成 [assistant(text), tool(c1)]，工具结果回答的是一个已经不在请求里的调用；[assistant(tool_calls: c1, c2), tool(c1), tool(c2)] 则把两个结果都落到 c1 上、c2 无人回答。而连续 tool 消息合并后，两个结果也只能挂到第一个调用的 id 上 2026-09-19 🟢 直接提 PR（未建 issue）
run-llama/llama_index ⭐52k CodeActAgent.__init__ 就地修改调用方传进来的 tools 列表：tools = tools or [] 在列表非空时求值就是调用方那个对象（[] 兜底只在 None/空列表时新建），紧接着的 tools.append(内部 execute 工具) 便写进了调用方的列表。两个 agent 共用一份工具列表时，每次构造都多出一个重复的 execute 工具，而调用方自己从没动过这个列表 2026-09-19 🟢 直接提 PR（未建 issue）
vibrantlabsai/ragas ⭐16k AGUIEventCollector._handle_messages_snapshot 用 str(getattr(msg, "content", "")) 构造内容，把 ag_ui.core 文档化的两种内容形态都毁掉：AssistantMessage.content 是 Optional[str]、默认 None（工具调用轮的常见形态），str(None) 得到四个字符的 "None"，这个值会经 build_sample → extract_response 进到 SingleTurnSample.response，指标拿字面量 None 当回答打分；UserMessage.content 是 Union[str, List[InputContentPart]]，多模态时 str([TextInputContent(...)]) 得到的是 pydantic repr 而不是用户实际文本 2026-09-19 🟢 直接提 PR（未建 issue）
vibrantlabsai/ragas ⭐16k llm_factory(..., mode=...) 文档把 mode 写成结构化输出的 instructor 模式（默认 Mode.JSON），_get_instructor_client() 也会把 None 归一成 Mode.JSON，但归一后的值只传给了部分分支：from_openai / from_litellm / _patch_client_for_provider 都带 mode=，而 anthropic 与 google 分支调 instructor.from_anthropic(client)、from_genai(client)、from_gemini(client) 时完全没有 mode 参数，perplexity 分支同样丢。两个 provider 都会走默认路径（auto_detect_adapter() 把 anthropic 与新 google.genai.Client 路由到 instructor 适配器），于是客户端停在 instructor 各自工厂的默认模式（from_anthropic/from_genai 是 Mode.TOOLS、from_gemini 是 Mode.MD_JSON）而非请求的、也是文档默认的 Mode.JSON 2026-09-19 🟢 修复 #3022 已提交
crewAIInc/crewAI ⭐59k Anthropic 扩展思考：开启 thinking 后，紧跟在 tool_result 前的 assistant 消息必须带上产生该 tool_use 的 thinking block，而 provider 只在纯文本返回路径上保存这些块——工具调用响应会提前 return，于是后续请求只回放裸 tool_use，缺了 API 要求的前置思考块（流式路径早在 get_final_message() 之后就捕获，同步路径是唯一的例外） 2026-09-18 🟢 直接提 PR（未建 issue）
SWE-agent/SWE-agent ⭐20k DefaultAgent.forward_with_handling 把 requery 计数器同时当作循环卫兵，而循环体里包含首次模型查询：max_requeries=N 时最多只跑 N 次 forward()，即只给到 N-1 次重试；max_requeries=0 时循环体一次都不执行，self.forward() 从不被调用，run() 直接返回空轨迹的 exit_format。字段文档写的是“出错后重新查询的最大次数”，卫兵应无条件放行首次尝试 2026-09-18 🟢 直接提 PR（未建 issue）
e2b-dev/E2B ⭐14k run_code(timeout=N) 实际在约 2*N 秒才超时：pyqwest 传输层把读写两个 deadline 相加当成一个整体 deadline 2026-09-17 🟢 修复 #1886 已提交
SWE-agent/SWE-agent ⭐20k BinaryTrajectoryComparisonConfig.comparison_temperature 文档说是覆盖项，实际从不生效，成对比较查询仍跑模型自己的 temperature 2026-09-17 🟢 修复 #1557 已提交
dottxt-ai/outlines ⭐16k LlamaCppTokenizer 丢掉所有 piece 超过 32 字节的 token：缓冲区不足时 llama.cpp 返回负的所需长度，而非大于缓冲区的值，n > size 的重试分支恒不可达 2026-09-17 🟢 修复 #2042 已提交
mem0ai/mem0 ⭐66k AWS Bedrock：非工具调用的 Amazon Nova 走 Converse API 发送，却用旧版 invoke_model 解析器解析，generate_response 恒返回 "Error parsing response" 2026-09-17 🟡 已提交，等待确认
strands-agents/harness-sdk ⭐7k 结构化输出：嵌套模型的最后一个字段是可选项时，该嵌套模型自身的 required 字段被整个丢掉 2026-09-17 🟢 修复 #4391 已提交
livekit/agents ⭐14k ChatContext.copy(tools=...) 只按 name 过滤 function item，而 FunctionCallOutput.name 可省略且默认为空串，成对的 function call + result 会从 provider 请求里静默消失 2026-09-17 🟢 已被上游修复（maintainer PR #7330 已合并，改为按 call_id 配对）
agno-agi/agno ⭐42k BaseRunOutputEvent.from_dict 不重建 citations，往返后的 event 携带的是 dict，event.citations.urls 抛 AttributeError；它是 _HAND_SERIALIZED_FIELDS 里唯一被写却不被重建的字段 2026-09-17 🟢 修复 #10273 已提交
modelcontextprotocol/servers ⭐90k everything server 的 MCP_TINY_IMAGE 硬编码 PNG 里 iCCP 块带两个错校验和：块 CRC-32 写作 0x5321b951（实际 0x9004394b），块内 zlib 流的 Adler-32 尾写作 0x5d040ba2（实际 0x6f050bad），解压直接报 incorrect data check，按 PNG 规范校验的解码器会拒收整个文件。只改这 8 个字节，deflate 载荷与其余字节逐一不变 2026-09-17 🟢 直接提 PR（未建 issue）
confident-ai/deepeval ⭐18k LLamaIndexHandler.prepare_to_drop_span 忽略 err 参数，抛异常结束的 span 被当作成功收尾：状态盖成 SUCCESS、没有错误信息、根 trace 也报 SUCCESS，而且从不调 remove_span，失败的 span 在进程生命周期内一直留在 active_spans 里。llama_index_instrumentation 只在 except BaseException 里调 span_drop(..., err=e)，这条路径上的 span 全部是失败 span；同文件的 prepare_to_exit_span 与 LangChain 侧同名逻辑都已正确处理 2026-09-17 🟢 直接提 PR（未建 issue）
agno-agi/agno ⭐42k _derive_entrypoint_schema 不看 param.kind，把 *args / **kwargs 当成普通属性、还因为没有默认值而标进 required，而调用路径本来就拒绝按名绑定这两个可变参数。已发布的 ClickUpTools.update_task(..., **kwargs) 因此对外声明 required: ["task_id", "kwargs"]，模型照 schema 传 kwargs={"name": ...} 会让 PUT body 变成 {"kwargs": {...}}，想改的字段根本没发出去；*args 则直接以 pydantic ValidationError 失败 2026-09-17 🟢 直接提 PR（未建 issue）
crewAIInc/crewAI ⭐59k ToolUsage._format_result() 每 3 次（function_calling_llm 是大模型时 4 次）工具调用就往返回串里追加一次工具目录与格式提醒，而这个返回值同时是 executor 收到的结果和 agent.tools_results 里存的最终答案。工具标了 result_as_answer 时，agent 的答案变成「工具输出 + 一段写给模型看的提醒」，而提醒在此时已经没有收件人——工具结束了这一轮，之后没有任何东西会读它 2026-09-17 🟢 直接提 PR（未建 issue）
run-llama/llama_index ⭐52k _generate_early_stopping_response 从 memory.aget() 取消息却没有先调 finalize。FunctionAgent / AgentWorkflow 的产出在 finalize 之前都留在 scratchpad 里，于是早停路径上的最后一次 LLM 调用只拿到原始用户消息加早停提示，模型被要求总结它从没见过的观测结果。这是唯一一处不 finalize 就读 memory 的地方（parse_agent_output 还专门写了注释说明必须反过来）。顺带丢掉最后一步携带 tool_calls 的 assistant 消息——早停触发时那些调用不会被执行，留着会让请求以「assistant tool_calls 之后没有对应 tool 消息」被 provider 拒收 2026-09-17 🟢 直接提 PR（未建 issue）
modelcontextprotocol/servers ⭐90k sequentialthinking：branchId 撞上 Object.prototype 的键名（constructor、toString 等）时不去建分支，而是直接抛错 2026-09-16 🟢 修复 #4814 已提交
camel-ai/camel ⭐18k 非流式 ChatAgent：tool call 的 arguments 为空或被截断时抛原生 JSONDecodeError，整轮对话直接崩，而不是按解析失败降级 2026-09-16 ⚪ 修复 #4339 被关闭（维护者认为暴露解析错误是预期行为，issue 同步标记 not planned）
confident-ai/deepeval ⭐18k LangChain 回调类实现了 on_llm_error / on_tool_error / on_retriever_error，独漏 on_chain_error，chain 失败时 span 永不收尾 2026-09-16 🟢 修复 #3304 已提交
vibrantlabsai/ragas ⭐16k AgentGoalAccuracyWithoutReference 从不设置 output_type，metric.train() 的指令优化拿到空 schema 2026-09-16 🟢 修复 #3015 已提交
mcp-use/mcp-use ⭐11k Python 客户端 OAuth：initialize() 遇到过期 access token 直接丢弃，已落盘的 refresh token 从不使用 2026-09-16 ⚪ 修复 #2561 被关闭（维护者当前只收 TypeScript 侧与亲身踩到的问题）
openai/openai-agents-python ⭐30k function_schema 把首个 keyword-only 的 RunContextWrapper 参数当成 context，导致每次调用都按参数位置错位被拒 2026-09-16 ⚪ 修复 #5056 已关闭（未合并）
crewAIInc/crewAI ⭐59k Responses API 流式在 available_functions 为 None 时丢掉 tool call，只返回空字符串 2026-09-16 🟡 社区 PR #7502 修复中
bytedance/deer-flow ⭐83k ~/.claude/.credentials.json 的容器非空时，Claude 凭据加载器抛 AttributeError 2026-09-16 🟢 修复 #5494 已合并
agno-agi/agno ⭐42k BaseRunOutputEvent.from_dict 用 model_validate 重建 images/videos/audio，base64 媒体不会被解码 2026-09-16 🟡 已提交，等待确认
run-llama/llama_index ⭐52k CodeActAgent 在 codeact_agent.py:110 抛 UnboundLocalError，模板缺 code_act_system_prompt 时整个 agent 不可用 2026-09-16 🟡 社区 PR #23084 修复中
Arize-ai/phoenix ⭐12k Anthropic prompt adapter 忽略 str 型 system message 里的 {{ variables }}，发给模型的是未渲染的模板 2026-09-16 🟢 已被上游修复（maintainer PR #16316 已合并）
modelcontextprotocol/servers ⭐90k git_diff 拒收修订范围：git_diff(repo, "main..feature") 抛 BadName，而 git diff main..feature 本身是合法命令、工具也把 target 原样透传。根因是 CWE-88 防注入加固新加的 repo.rev_parse(target) 只解析单个对象名，main..feature / main...feature / HEAD~1..HEAD 被当成一个 ref 名直接否掉。改为按 .. / ... 拆开分别校验两端，范围可用，- 前缀检查与不可解析的端点仍被拒 2026-09-16 🟢 直接提 PR（未建 issue）
confident-ai/deepeval ⭐18k AmazonBedrockModel(region_name=...) 被静默丢弃：别名表里 region 声明了 ["region_name"]，normalize_kwargs_and_extract_aliases 会把 region_name 从 kwargs 里 pop 进 alias_values["region"]，但 __init__ 只把 model 与 *_token_cost 拷回去，region 没有对应的拷回。于是要么回落到 AWS_BEDROCK_REGION、调用方传的值无声消失，要么该环境变量未设时抛「缺少必需参数」——后者正是 #2395 报的回归，当时的修复补了别名表却漏了这一步 2026-09-16 🟢 直接提 PR（未建 issue）
camel-ai/camel ⭐18k 同步流式 ChatAgent 在流式工具调用超过 tool_execution_timeout 时抛未捕获的 TimeoutError 中止整个 step，而不是按契约降级 2026-09-15 🟢 修复 #4337 已提交
crewAIInc/crewAI ⭐59k CrewStructuredTool.ainvoke() 在 func 是异步工具的同步包装时返回未 await 的协程，异步 agent 把 <coroutine object ...> 当成工具结果喂给 LLM 2026-09-15 🟡 社区 PR #7475 / #7481 修复中
crewAIInc/crewAI ⭐59k Azure 流式补全把并行 tool call 的增量按数组位置归并，首个 chunk 的 id 会配到最后一个 chunk 的 name 上、参数拼错 2026-09-15 🟢 修复 #7487 已合并
mcp-use/mcp-use ⭐11k OpenAI Responses 流式按 call_id 索引工具调用缓冲，但事件携带 item_id，导致工具调用事件永不发出、stream() 零 step 2026-09-15 🟢 修复 #2551 已提交（同 issue 另有社区 PR #2556，已关闭）
langchain-ai/deepagents ⭐30k compact_conversation 跳过 _offload_inline_media，摘要时内联图片从存档中丢失，而自动摘要路径会保留 2026-09-15 ⚪ 该仓库禁止程序化提交，issue 被自动关闭（未重开）
PrefectHQ/fastmcp ⭐28k LocalProvider.get_tasks() 跳过 provider 自身的 transform，add_transform(Namespace(...)) 会让后台任务注册失效 2026-09-15 🟢 修复 #5117 已合并
langchain-ai/langgraph ⭐42k ToolNode 拒绝合法的 list[Command] 返回：终止用的 ToolMessage 是 dict 形式或包在 list 形式的 Command.update 里时校验不通过 2026-09-15 🟡 已提交，等待确认（社区 PR #8946 已关闭未合并）
mastra-ai/mastra ⭐28k 顶层数组结构化输出对基元数组恒返回 []，静默丢结果 2026-09-15 🟢 已被上游修复（PR #24055）
confident-ai/deepeval ⭐18k KimiModel.__init__ 在所选模型没有登记定价时抛 TypeError: float(None)，模型根本无法实例化 2026-09-15 🟢 修复 #3288 已提交
mem0ai/mem0 ⭐66k AWS Bedrock 旧版 Titan 响应恒解析为空字符串：_parse_response 读 Titan 从不返回的 completion 字段 2026-09-15 🟡 已提交，等待确认（社区 PR #7341 / #7343 均已关闭未合并，缺陷仍在）
openai/openai-agents-python ⭐30k Chat Completions 流式中迟到的 reasoning item 复用 output_index 0，与 response.completed.output 的索引脱节 2026-09-15 ⚪ 维护者未接受并关闭（合成流未证明受支持的 provider 会发出该顺序，需要真实 provider 的 wire 证据）
vibrantlabsai/ragas ⭐16k AG-UI 的 MessagesSnapshot 转换丢掉每个 tool call 的 name 与 arguments，回读成 ToolCall(name='unknown_tool', args={}) 2026-09-15 🟢 修复 #3011 已提交
huggingface/smolagents ⭐29k Model.to_dict() 丢 custom_role_conversions（属性名少个 s，hasattr 恒假）与 client_kwargs 里的端点配置，保存的 agent 重新加载后连回默认端点 2026-09-15 🟡 已提交，等待确认
langchain-ai/langchain ⭐147k Runnable.as_tool() 重建 TypedDict schema 时把所有键标成必填，工具因此拒收 runnable 本身接受的输入 2026-09-15 ⚪ 该仓库禁止程序化提交，issue 被自动关闭（未重开）
openai/openai-agents-js ⭐3.8k getAllMcpTools 只拦截跨 server 的重名工具，同一 server 内归一化后同名的两个工具会一起返回 2026-09-15 🟢 修复 #1935 已获维护者 approve，等待合并
modelcontextprotocol/servers ⭐90k 两个会话使用同名文件时，后注册的资源会把前一个会话的资源驱逐 2026-09-15 🟡 社区 PR #4809 修复中
modelcontextprotocol/servers ⭐90k everything server 的异步 sampling / elicitation 演示工具，对在最后一次允许的轮询里已达终态的任务报超时：轮询循环最多执行 MAX_POLL_ATTEMPTS 次，所以它被允许发出的最后一次轮询完全可能观察到终态，而紧随其后的超时分支只看尝试计数，存在 off-by-one 2026-09-15 🟢 直接提 PR（未建 issue）
openai/openai-agents-python ⭐30k 非流式 run 正常跑完后 RunResult.to_state() 不带 trace 信息，用该 state 恢复会新开一条 trace，一次逻辑运行被拆成两条：AgentRunner._run_impl 的多个 RunResult 构造点里，完成路径是唯一没有赋值 result._trace_state 的（其余三处都已拷贝），是 #2540 的剩余分支 2026-09-15 ⚪ 维护者未接受并关闭（认为完成的 run 可以用 group_id 或显式 trace 关联，没有具体工作流需要复用该 trace 身份）
bytedance/deer-flow ⭐83k Human Input Card 的回执被 MCP 路由自动提升忽略：is_real_user_message 对这类隐藏消息没有 carve-out，路由关键词只出现在用户澄清回答里时延迟 MCP 工具永不提升 2026-09-14 🟢 修复 #5426 已合并
UKGovernmentBEIS/inspect_ai ⭐2.8k 工具参数里的嵌套 @dataclass/TypedDict 字段带默认值时被从 None 强转：tool_param 按声明字段重建对象而非用收到的数据，模型省略 schema 已标为非必填的字段后，int 默认值抛 ToolParsingError、str 默认值被静默换成字面量 "None"、list 默认值抛 TypeError 终止样本 2026-09-04 🟡 已提交，等待确认（已有贡献者复核确认可复现）
strands-agents/harness-sdk ⭐7k OpenAIModel（Responses，TypeScript）在 function call 被 max_output_tokens 截断时报 toolUse 而非 maxTokens，Python 侧同款缺陷的 TS 版 2026-09-04 🟡 修复 #4159 已获维护者 approve，仍卡首次贡献者 CI 审批门禁
agno-agi/agno ⭐42k 同步工具执行路径把 0 / False / [] 这类有意义的假值结果当成空结果发给模型，异步路径却会发 "0" 2026-09-04 🟢 修复 #9948 已合并
bytedance/deer-flow ⭐83k MindIE 工具模式下的异步流式丢 token usage 2026-09-04 🟢 修复 #5195 已合并
agentscope-ai/agentscope ⭐32k AnthropicChatModel 流式解析把一次响应里的多个 thinking block 合并成一个，只保留最后一个 signature 2026-09-03 🟢 社区 PR #2495 已合并，已用我的复现脚本验证
pydantic/pydantic-ai ⭐20k MistralModel 流式模式下注册了 output tool 时，模型回复纯文本会抛裸 ValueError 或丢文本 2026-09-03 🟡 维护者已认领修复
strands-agents/harness-sdk ⭐7k OpenAIResponsesModel 在 function call 被 max_output_tokens 截断时报 tool_use 而非 max_tokens，截断的工具调用被直接执行 2026-09-03 🟢 修复 #4139 已合并
OpenBMB/StaffDeck（实习团队项目） 报销额度查询对不存在的员工返回"成功"结果 2026-09-02 🟢 修复 #258 已提交
OpenBMB/StaffDeck（实习团队项目） parse_bid_award 把 TL 判定分数直接写进 bid.score，没有 parse_bid_scores 那道 0–10 夹取。越界的判定分（如 12.0、-3.0）因此进入持久化的 bid 记录，并流入 candidate_hp——HP 损失按 10 - score 计算，超过 10 的分数能把已被淘汰候选人的 HP 拉回零以上。同一个 bid.score 字段由两条解析路径写入，只有其中一条夹取 2026-09-02 🟢 直接提 PR（未建 issue）
huggingface/smolagents ⭐29k provider 为 <end_plan> 返回结构化内容（内容块列表）时，_generate_planning_step 把整个 list 直接塞进 plan 的 f-string，而 plan 是字符串字段，于是计划文本变成 list 的 Python repr 而不是可读文本；生成计划与更新计划两条分支都受影响，而这段文本正是会被记日志、被下一次模型调用读回的内容 2026-09-02 🟢 直接提 PR（未建 issue）

🛠️ Technical Arsenal

语言 languages
Agent & AI LangGraph Temporal PyTorch MCP
后端 & 基础设施 infra

📊 GitHub Analytics

GitHub 统计 常用语言
连续贡献



贪吃蛇贡献图

🤝 Let's Connect!

Email GitHub ModelBest

💭 "Talk is cheap. Show me the code."

— Linus Torvalds


🌟 感谢来访！如果觉得这些项目有意思，给个 ⭐ 是最好的鼓励。

Popular repositories Loading

  1. CS2-ReadNameHealth CS2-ReadNameHealth Public

    C++ 1

  2. CS2-Glow CS2-Glow Public

    C++ 1

  3. CS2-ExternalBox CS2-ExternalBox Public

    C++

  4. BlueX888 BlueX888 Public

  5. IntentModel IntentModel Public

    Python

  6. IntentAgent IntentAgent Public