pydantic/pydantic-ai-harness：README 来源编辑指南

pydantic/pydantic-ai-harness 的 README 将项目描述为"Batteries for your Pydantic AI agent."。本文只整理仓库能直接核验的内容，不把星标、Fork 或宣传语当成质量证明。README 在"Pydantic AI Harness"下的说明是：Pydantic AI's capabilities API is how you give an agent its harness -- bundles of tools, lifecycle hooks, instructions, and model settings that extend what the agent can do without any framework changes.。这给出的首先是项目边界，而不是已经完成的生产验证。

从 README 的"Orchestrating sub-agents: DynamicWorkflow"和相关条目看，读者可以先判断它是否解决自己的具体问题：On-demand: deferloading=True keeps the catalog out of the prompt until the model loads the capability, and reveal() adds a sub-agent mid-run without disturbing the prompt cache.。如果你的目标与这段说明不一致，就不应仅凭项目热度采用它。这里保留原项目名、命令和组件名，方便回到一手来源核对。 README 还列出了另一条可核对的信息：Budgets: maxagentcalls is an exact, host-enforced ceiling on sub-agent runs (it holds even under concurrent fan-out), and by default the whole tree's token spend lands on the parent run's usage.。这类原文条目可以帮助读者设计试运行步骤，但不能代替自己的环境测试。

README 把工作方式分散写在"Installation"等段落中。可确认的线索包括：The code-mode extra is also supported as an alias.。这篇整理没有把未写出的架构、性能或安全边界补成结论；真正的运行链仍应结合仓库目录、配置文件和版本标签检查。

第一次安装应从 README 给出的入口开始。当前可复核的命令是： make install # install dependencies make format # ruff format make lint # ruff check make typecheck # pyright strict make test # pytest make testcov # pytest with 100% branch coverage 如果仓库没有提供命令，本文不会替它编造安装步骤，而是建议先打开 README 的"Installation"部分，确认系统依赖、默认端口和首次初始化动作。

日常使用的细节取决于项目实际文档。README 的"Installation"段落提到：Requires Python 3.10+ and pydantic-ai-slim>=2.18.0.。对于配置文件、环境变量、权限和数据目录，当前稿只记录来源明确的部分；未写明的默认值必须在测试环境中验证，并保留可回滚的配置副本。 同一部分还提到：Minor releases (0.1 -> 0.2) may include breaking changes -- renamed parameters, changed defaults, restructured APIs. As the library grows, especially as capabilities gain provider-native support (starting as a local implementation, then。