Claude Agent SDK Python：生命周期、取消与超时排障

Claude Agent SDK for Python 是通过 Python 驱动 Claude Code、接收类型化消息的开发库。本文保留原文的 claude-agent-sdk==0.1.3 基线，解释这个正式发布版本的真实接口，不把它当作最新版本，也不建议新服务直接部署旧依赖。

先区分两个同名操作：模块级 query() 返回消息异步迭代器；ClaudeSDKClient.query() 只发送输入，返回 None，答案需要通过 receive_response() 消费。Hooks 通过 ClaudeAgentOptions.hooks、HookMatcher 和异步回调配置，不需要另找一个同步客户端。

下面明确区分本地验证与模型请求。本地检查不需要密钥、不启动 Claude Code，也不会产生模型调用费用。在线示例需要自行完成认证，可能产生费用。文中的在线预期输出是验收条件，不是已经取得的模型实测记录。

安装与版本检查

如果已经遇到错误，可以直接从对应章节开始：

• 调用返回 None，或只有文本没有完成结果：Query 与消息类型。
• 取消时报作用域错误，或关闭一直等待：生命周期与清理。
• 单轮卡住，或 timeout= 引发 TypeError：不同层次的超时。
• Hook 没有触发：Hooks 与权限决定，再查流式输入。
• CLI 连接失败：排障与验证边界。

当前 Python 参考提供以秒计的 HookMatcher.timeout，下面的 0.1.3 基线没有这个字段。当前 API_TIMEOUT_MS 限制每次请求尝试等待响应头的时间，不限制整个流式回合。这两项都不能代替应用截止时间和清理策略；复制当前参数前先核对安装版本。

下载离线版本与签名检查，运行 uv run --python 3.12 sdk_offline_check.py，脚本内的固定依赖会建立隔离环境。末行应为 PASS imports and signatures; no CLI or model was started。首次解析依赖可能访问包仓库，但检查本身不会启动 Claude Code 或访问模型。

v0.1.3 官方 README 要求 Python 3.10+、Node.js 和 Claude Code 2.0.0+。这是当时的前置条件，不能据此保证所有后续 CLI 都兼容旧 SDK。在临时目录中使用管理 Python 环境和依赖的 uv：

uv venv --python 3.12 .venv
uv pip install --python .venv "claude-agent-sdk==0.1.3" "mcp==1.18.0" "anyio==4.11.0" "pydantic==2.11.7"

Windows 使用 .venv\Scripts\python.exe 运行以下文件，macOS 或 Linux 使用 .venv/bin/python。明确解释器路径可以避免意外导入全局版本，不要仅凭终端已经激活环境就推断实际使用的包。

将下面的独立示例保存为 inspect_install.py：

import inspect
from importlib.metadata import version

from claude_agent_sdk import ClaudeAgentOptions, ClaudeSDKClient, HookMatcher, query

def main():
    assert version("claude-agent-sdk") == "0.1.3"
    assert inspect.isasyncgenfunction(query)
    assert inspect.iscoroutinefunction(ClaudeSDKClient.query)
    assert set(inspect.signature(HookMatcher).parameters) == {"matcher", "hooks"}
    ClaudeAgentOptions(max_turns=2, setting_sources=[])
    print("SDK 0.1.3: imports and signatures OK")

if __name__ == "__main__":
    main()

# Windows
.venv\Scripts\python.exe inspect_install.py
# macOS / Linux
.venv/bin/python inspect_install.py

预期输出是 SDK 0.1.3: imports and signatures OK。它只证明导入和所检查的签名成立，不能证明网络、模型权限或工具权限正常。读取包元数据，也比假定每个包都提供某个版本属性更明确。

这里同时固定 MCP 和 AnyIO 有实际原因：验证环境仅安装 SDK 0.1.3 时解析到了 MCP 2.2.0，创建工具服务器随即出现 Server.list_tools 不存在的错误。本文示例改用 MCP 1.18.0 和 AnyIO 4.11.0。安装成功不等于接口兼容，这组旧依赖只用于复现，不代表安全性或长期支持保证。

导入 SDK 就出现 cannot import name 'eval_type_backport' 时，还没有访问模型。MCP 1.18.0 导入了这个 Pydantic 内部函数，新版 Pydantic 可能移除它。将 Pydantic 固定为 2.11.7 可恢复这里验证的历史组合；2026 年 10 月 26 日，三语文章的清理 fixture 在此组合下全部通过。这个依赖问题不需要修改 run_turns()。

在线运行前记录 claude --version、实际执行文件及 Python 依赖版本，并按官方认证说明 配置环境。不要把密钥放进脚本或提交到仓库。本地检查不需要读取任何凭据；没有 CLI 时先停在离线验证，不要安装一个名称相近的 claude 包代替。

Query 与消息类型

固定版本的 query 实现 要求以关键字传入 prompt，另可提供 options 和 transport。应调用 query(prompt="...")，不能把 prompt 当成位置参数。返回对象需要使用 async for 消费，不能把迭代器或任意一条消息当成最终文本。

AssistantMessage 可以包含多个内容块。正文读取 TextBlock，工具请求检查 ToolUseBlock。ResultMessage 标记一轮结束，带有错误状态、耗时、会话信息和可选费用。收到一段文字不等于任务成功，文字之后仍可能发生工具失败或连接中断。

以下在线示例保存为 query_once.py，包含完整导入、异步入口和 runner：

from contextlib import aclosing
import anyio
from claude_agent_sdk import (
    AssistantMessage, ClaudeAgentOptions, ResultMessage, TextBlock, query,
)

async def main():
    completed = False
    failure = None
    options = ClaudeAgentOptions(max_turns=1, setting_sources=[])
    async with aclosing(query(
        prompt="Reply with the number obtained by adding 2 and 2. Do not use tools.",
        options=options,
    )) as messages:
        async for message in messages:
            if isinstance(message, AssistantMessage):
                for block in message.content:
                    if isinstance(block, TextBlock):
                        print(block.text)
            elif isinstance(message, ResultMessage):
                completed = True
                print(f"result: is_error={message.is_error}")
                if message.is_error:
                    failure = message.subtype
    if failure is not None:
        raise RuntimeError(f"Turn failed: {failure}")
    if not completed:
        raise RuntimeError("Stream ended without ResultMessage")

if __name__ == "__main__":
    anyio.run(main)

使用前面的解释器命令，将文件名替换为 query_once.py。成功时应回答算术问题并输出 result: is_error=False，但具体措辞不保证一致。提示词要求不使用工具只是指令，不是操作系统层面的权限隔离。

示例先完整消费迭代器，再报告模型结果错误。0.1.3 在消费中途异常时，外层 aclosing 不能可靠地在同一任务中关闭嵌套生成器，本地测试复现了取消作用域错误。这是旧版清理限制，不能承诺任意异常都安全释放。应用需要主动取消时，应采用下面明确管理生命周期的客户端。

模块级 query 通常启动独立执行，但不宜绝对称为无状态。这个版本已经有 resume 和 continue_conversation 选项。恢复保存的对话，与保留一个已连接的 Python 客户端，是两种不同机制。排查上下文丢失时应明确选择了哪一种，并记录会话标识。

ClaudeSDKClient 生命周期与清理

客户端源码 的顺序是：创建实例、连接、发送、接收、按需重复、断开。创建实例不会自动连接；async with ClaudeSDKClient(...) 在进入时连接、退出时断开。手动管理时应通过 finally 调用清理，连接初始化异常也需要考虑。

连接和断开必须处于同一个异步任务与上下文。这个版本在二者之间保持一个 AnyIO task group，不能当作普通 HTTP 对象，随意在不同任务中建立和关闭。需要多个来源提交请求时，可以在应用层排队，让一个明确的任务负责客户端。

将下面保存为 lifecycle.py。可选的 transport 参数供离线 fixture 使用，普通调用留空。程序依次发送两条消息，消费完上一轮结果后才发送下一轮：

import anyio
from claude_agent_sdk import ClaudeAgentOptions, ClaudeSDKClient, ResultMessage

async def run_turns(transport=None, seconds=30, cleanup_seconds=5):
    client = ClaudeSDKClient(
        options=ClaudeAgentOptions(max_turns=2, setting_sources=[]),
        transport=transport,
    )
    cleanup_completed = False
    with anyio.CancelScope() as lifecycle_scope:
        try:
            await client.connect()
            for prompt in ("Remember the word cedar. Do not use tools.",
                           "What word did I ask you to remember? Do not use tools."):
                completed = False
                with anyio.fail_after(seconds):
                    await client.query(prompt)
                    async for message in client.receive_response():
                        if isinstance(message, ResultMessage):
                            completed = True
                            if message.is_error:
                                raise RuntimeError(f"Turn failed: {message.subtype}")
                if not completed:
                    raise RuntimeError("Stream ended without ResultMessage")
                print("turn complete")
        except TimeoutError:
            print("turn deadline exceeded; outcome unknown")
            raise
        finally:
            lifecycle_scope.shield = True
            lifecycle_scope.deadline = anyio.current_time() + cleanup_seconds
            await client.disconnect()
            cleanup_completed = True
    if not cleanup_completed:
        raise RuntimeError("cleanup deadline exceeded; resources may remain")
    await anyio.lowlevel.checkpoint()

async def main():
    await run_turns()

if __name__ == "__main__":
    anyio.run(main)

用同一解释器运行 lifecycle.py，成功标记是两行 turn complete。它只证明两轮都消费到了非错误结果，没有检查第二轮是否真的记住单词；若要验证模型回答质量，需要另行读取并断言文本。

单轮超时作用域会先退出，但调用者仍然取消的外层作用域可能继续打断 transport 清理。因此在连接前进入 lifecycle_scope，只在 finally 中修改这个既有作用域的 shield 和 deadline。不要在 disconnect() 外临时进入新的保护作用域，SDK 的 task group 必须按栈顺序退出。单轮与清理各有预算，不是包括启动、两轮总和及关闭耗时的总期限。

cleanup_seconds 应为正数，默认允许清理五秒。它屏蔽来自祖先 AnyIO 作用域的取消，但保留自身的截止时间。最后的 checkpoint 会继续传递清理期间到达的外部取消。清理超时会明确报告资源可能残留，这个错误优先于原任务中断，不能返回成功；应弃用该客户端，由监管进程处理剩余资源。这种保护不覆盖直接调用 asyncio.Task.cancel()、进程终止或不让出执行的阻塞代码。

旧版本还有一个边界：disconnect() 通过内部 query 对象关闭资源。如果失败发生在该对象创建之前，不能保证所有部分启动的 transport 都已清理。自定义 transport 应负责自己的启动失败路径；生产环境还需要进程级监管。存在 finally 只能说明尝试清理，不能保证任何情况下都没有残留子进程。

Stop 是 agent 事件，不是 Python 客户端析构。interrupt() 通过控制通道请求中断，既不能替代断开，也不会撤销已经完成的工具操作。取消之后，外部效果未核对前应标记结果未知；即使没收到最终回答，也不能无条件重试部署、付款或文件修改。

Hooks 与权限决定

v0.1.3 类型定义 支持六种事件：PreToolUse、PostToolUse、UserPromptSubmit、Stop、SubagentStop、PreCompact。连接前在 options 中注册，不要照搬 TypeScript 的事件全集，也不要发明客户端装饰器。

回调接收 input_data、tool_use_id 和 context 三个参数，是返回字典的 async def 函数。工具执行前明确拒绝时，应在 hookSpecificOutput 下提供对应的 hookEventName 和 permissionDecision="deny"。返回 {} 表示没有增加决定，不等于明确批准，更不会覆盖其他权限检查。

以下保存为 hooks_demo.py，默认直接调用回调进行离线检查。只有加上 --live 才会请求模型执行一个无害的 Bash 命令，而回调拒绝所有 Bash 调用。相比匹配几个危险字符串，拒绝整个工具更容易检查本例的预期行为。

import argparse
import anyio
from claude_agent_sdk import (
    ClaudeAgentOptions, ClaudeSDKClient, HookMatcher, ResultMessage,
)

async def deny_bash(input_data, tool_use_id, context):
    if input_data["tool_name"] != "Bash":
        return {}
    print("PreToolUse: deny Bash")
    return {
        "hookSpecificOutput": {
            "hookEventName": "PreToolUse",
            "permissionDecision": "deny",
            "permissionDecisionReason": "Bash is disabled in this example",
        }
    }

async def audit_tool(input_data, tool_use_id, context):
    print(f"PostToolUse: {input_data['tool_name']}")
    return {}

def make_options():
    return ClaudeAgentOptions(
        max_turns=2,
        setting_sources=[],
        hooks={
            "PreToolUse": [HookMatcher(matcher="Bash", hooks=[deny_bash])],
            "PostToolUse": [HookMatcher(matcher=None, hooks=[audit_tool])],
        },
    )

async def main(live=False):
    if not live:
        result = await deny_bash(
            {"hook_event_name": "PreToolUse", "session_id": "fixture",
             "transcript_path": "", "cwd": ".", "tool_name": "Bash",
             "tool_input": {"command": "echo hook-check"}},
            "fixture-tool", {"signal": None},
        )
        assert result["hookSpecificOutput"]["permissionDecision"] == "deny"
        make_options()
        print("offline hook contract OK")
        return
    async with ClaudeSDKClient(options=make_options()) as client:
        await client.query("Use Bash to run: echo hook-check")
        completed = False
        async for message in client.receive_response():
            if isinstance(message, ResultMessage):
                completed = True
                print(f"result: is_error={message.is_error}")
                if message.is_error:
                    raise RuntimeError(f"Turn failed: {message.subtype}")
        if not completed:
            raise RuntimeError("Stream ended without ResultMessage")

if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument("--live", action="store_true")
    anyio.run(main, parser.parse_args().live)

使用同一解释器运行 hooks_demo.py，确定性的本地输出为：

PreToolUse: deny Bash
offline hook contract OK

完成认证并确认允许模型请求后，才添加 --live。模型未必选择 Bash，所以没有第一行日志不一定是注册失败。反过来，直接调用回调时打印了拒绝，也不能证明 CLI 实际阻止了工具。在线验收必须观察真实工具请求，并确认没有产生预期之外的副作用。

PostToolUse 发生在工具执行后，可以记录审计信息，但不能撤销操作。日志默认只记录事件、工具名和调用标识，不要打印完整提示词、输入参数或文件正文，以免把私密内容带入排障记录。本例只打印工具名。

这个例子不是通用沙箱。禁止 Bash 不代表其他工具不能修改文件或访问网络；allowed_tools 和提示词也不能替代文件系统隔离。实际策略应定义允许的操作、处理未知工具，并在隔离目录测试替代路径。can_use_tool 是另一种权限回调 API，也需要流式控制通道。

模块级 Query 的流式 Hooks

内部客户端实现 会把 hooks 传入 query 对象，但只有异步可迭代输入会初始化控制协议。因此，不能笼统说模块 query 不支持 hooks，也不能把这个版本的字符串输入和流式输入视为等价。

将 stream_query.py 放在 hooks_demo.py 同一目录，明确复用前例的回调配置。事件对象让输入流保持打开，直到收到结果。只 yield 一条消息就结束的生成器可能提前关闭 stdin，让后续控制响应无法写回。

from contextlib import aclosing
import anyio
from claude_agent_sdk import ResultMessage, query
from hooks_demo import make_options

async def main():
    done = anyio.Event()

    async def prompts():
        yield {
            "type": "user",
            "message": {"role": "user", "content": "Use Bash: echo hook-check"},
            "parent_tool_use_id": None,
            "session_id": "default",
        }
        await done.wait()

    completed = False
    failure = None
    try:
        async with aclosing(query(prompt=prompts(), options=make_options())) as messages:
            async for message in messages:
                if isinstance(message, ResultMessage):
                    completed = True
                    done.set()
                    if message.is_error:
                        failure = message.subtype
                    else:
                        print("stream result received")
    finally:
        done.set()
    if failure is not None:
        raise RuntimeError(f"Turn failed: {failure}")
    if not completed:
        raise RuntimeError("Stream ended without ResultMessage")

if __name__ == "__main__":
    anyio.run(main)

使用同一解释器运行 stream_query.py 会发起在线请求。成功时输出 stream result received，拒绝日志仍以实际发出 Bash 请求为前提。此例解释旧版输入流的生命周期，不适合作为无限等待的服务。如果一直没有结果，输入流也会保持打开；在线实验需要监管进程，应用需要控制等待时间时可采用上一节的客户端截止方案。

不同层次的超时

这个版本的 ClaudeSDKClient 和 HookMatcher 构造签名没有 timeout=，不能自行添加。控制协议源码 对自身发出的控制请求等待 60 秒，但这不代表每轮模型调用、每个传入回调或整项任务都有相同截止时间。

当前 Python 文档 介绍了通过环境配置向 CLI 传入 API_TIMEOUT_MS，约束 API 请求等待。它属于当前 CLI 的契约，本文没有将其作为旧 SDK／CLI 组合的已验证参数。重试还可能累计多个请求时间窗口，不能把单请求限制当成整个任务上限。

如果工具批准依赖外部查询，可以在回调内部给查询设置截止时间，超时后明确返回拒绝。但取消需要实际的异步等待点：同步阻塞库或长时间 CPU 循环不会因为外层写了 async def 就及时让出执行。

后台审计与批准应分开。返回 async_ 不证明权限检查已经完成；本文也不对旧版 CLI 在所有 Hook 超时后的动作作统一承诺。应分别验证工具是否执行、会话是否继续、客户端是否关闭，不能只凭捕获到一个异常就推断三者。

自定义 MCP 工具

MCP 是让 agent 以结构化输入和输出调用工具的协议。v0.1.3 工具实现 从包根目录导出 tool 和 create_sdk_mcp_server。进程内服务器省去独立服务器进程，但不代表已经测量出性能优势，也不隔离工具与 Python 程序的权限。

下面的完整本地示例保存为 mcp_demo.py：

import anyio
from claude_agent_sdk import ClaudeAgentOptions, create_sdk_mcp_server, tool

@tool("calculate_sum", "Add two numbers", {"a": float, "b": float})
async def calculate_sum(args):
    return {"content": [{"type": "text", "text": str(args["a"] + args["b"])}]}

def make_options():
    server = create_sdk_mcp_server(
        name="math-tools", version="1.0.0", tools=[calculate_sum],
    )
    return ClaudeAgentOptions(
        mcp_servers={"math": server},
        allowed_tools=["mcp__math__calculate_sum"],
        setting_sources=[],
    )

async def main():
    make_options()
    result = await calculate_sum.handler({"a": 15.0, "b": 27.0})
    assert result["content"][0]["text"] == "42.0"
    print("local MCP handler: 42.0")

if __name__ == "__main__":
    anyio.run(main)

用同一解释器运行 mcp_demo.py，预期输出 local MCP handler: 42.0。直接调用 handler 只检查计算与返回字典，不证明 CLI 发现了工具或模型选择了工具。在线集成时，把这里的 make_options() 传给前面的客户端流程，再观察真实工具调用及结果。

工具完整名称取自 mcp_servers 的字典键 math 和工具名 calculate_sum，不是服务器显示名称 math-tools。不要根据界面的描述标签猜测 mcp__math__calculate_sum，命名错误也可能被误认为 matcher 不生效。

排障与验证边界

Hook 没有日志时，依次检查安装版本、输入模式、初始化握手、实际工具名、matcher、回调入口及返回结构。allowed_tools 不会强迫模型选择工具；没有工具调用的普通文字回答，不能证明工具 Hook 成功或失败。

连接故障要区分执行文件缺失、工作目录错误、CLI 退出、消息解析错误和认证失败。单独一个 ProcessError 不证明密钥未配置，应保留退出码和脱敏后的 stderr。不要只升级一个依赖，再把结果变化归结为某个未经隔离验证的原因。

本文使用 Python 3.12 和固定依赖进行本地验证，检查导入、签名、所有 Python 代码块、直接 Hook 回调和 MCP handler。模拟 transport 还驱动真实 SDK，覆盖初始化、连续两轮响应、Hook 路由、流式输入、缺失结果超时及清理。模拟消息只是 fixture，不是 Claude 的回答。

这些测试不能证明 CLI 权限执行、真实 Hook 超时策略、操作系统子进程回收、模型记忆、认证、费用或网络可靠性。在线验收仍需记录准确的 CLI 版本，观察真实工具被拒绝且没有副作用、允许的工具触发后置回调，并在临时目录验证取消。页面能展示和代码能解析，都不能代替这些检查。

部署时应选择仍受维护的 SDK／CLI 组合，固定完整依赖并重新验证这些契约。本文保留旧版本是为了让原有教程前后一致；当前文档可用于制定迁移方案，不能悄悄改变旧接口的含义。

可复现的失败检查

先在一次性工作目录中使用一个客户端和一条提示词，执行前说明期待的终止条件：非错误结果、明确拒绝、本地异常或截止时间。没有这些预期，提前结束的流可能被误认成快速回答，工具被拒绝也可能被误认成应用崩溃。

缺失结果至少分两种测试。第一种 fixture 确认初始化并接受输入，随后保持流打开但不发送结果，以验证等待截止。第二种在接受输入后立即关闭流，以验证代码确实报告结果缺失。界面上看似都没有回答，实际对应超时与不完整流两个不同原因。

清理探针应在 close() 中先等待一个异步检查点，再记录完成。成功、内部超时、错误结果和外部 AnyIO 取消后，断言 close_completed，不能只断言 close_started。本地回归还覆盖清理中途收到取消、清理持续等待时有界退出，并检查取消继续传播、失败后没有第二轮以及作用域栈仍可使用。这是实际 SDK 加模拟 transport 的验证，不是已经证实真实 CLI 进程泄漏。

测试 Hook 路由时，应读取初始化载荷中 SDK 实际注册的 callback ID，用它构造 hook_callback 控制请求，再检查返回的控制响应。直接调用 deny_bash() 只验证应用策略；通过真实 SDK 路由还能验证注册和字典序列化。两者都没有验证具体 CLI 如何执行拒绝。

重试前先区分可以重复的读取与结果未知的操作。即使提示词看似只读，也可能调用权限更宽的工具。先确认调用标识与外部状态，必要时设计应用层幂等键。连接错误只说明通信有问题，不自动授权重做此前所有操作。

配置与错误记录

需要固定模型时，使用 ClaudeAgentOptions(model=...)。示例没有指定模型，是因为可用模型属于账号及运行环境条件，不能靠离线导入检查确定。不要把其他消息 API 的 temperature、max_tokens 参数放进 client.query()。

max_turns 限制 agent 轮数，不是墙钟时间或费用上限。结果的 total_cost_usd 可能为 None，无条件格式化成小数反而会使错误报告失败。费用缺失应标记未知，并与任务是否完成分别记录。

可复现的诊断记录应包含 SDK、MCP、AnyIO、Python 版本、CLI 路径与版本、操作系统、工作目录、输入模式、启用的事件、最后消息类型和耗时。分享前移除密钥与个人信息。示例设置 setting_sources=[]，不主动加载文件系统配置来源，但这不是沙箱，也不会清除继承的环境变量或机器权限。

把单轮超时接入应用

如果网页请求的等待时间只有十秒，而客户端允许单轮等待三十秒，就需要先决定网页断开后任务是否继续。不能让前端显示失败，后台却悄悄继续修改文件，又在用户重试时重新发起同一操作。应用可以选择取消并核对结果，也可以选择转成有标识的后台任务，让用户稍后查询状态；无论哪种，都需要保存任务标识与终止原因。

总任务期限应包括排队、连接、发送、接收和清理。本例分别设置单轮和清理预算，但没有限制启动时间。某轮等待上限也不能简单乘以轮数就当成总期限，因为其他阶段和重试另有耗时。整个作业的硬性限制应由拥有子进程生命周期的监管层处理。进程退出与外部操作回滚仍是两回事。

测试后置回调时，不应选择一个注定被前置回调拒绝的工具，再要求同一次调用出现后置日志。应另外准备一个明确允许且无副作用的工具，例如本地加法工具，分别记录前置允许、工具完成和后置观察。这样才能区分拒绝流程与成功流程，不会把不同执行路径的预期混在一起。本文提供了两类回调和加法 handler，但没有宣称完成这项在线组合测试。

还有一种容易忽略的情况是日志系统自己失败。审计回调如果同步写入不可用的远程服务，就可能把原本已经完成的工具操作变成客户端继续等待的原因。应为日志发送安排独立的失败处理，并在业务要求必须审计时明确拒绝还是进入待处理状态。不要依赖异常自动产生预期的权限效果，也不要通过吞掉所有异常伪造完整记录。

保存测试结果时，分别列出能够证明的事实与仍需验证的条件。例如，离线协议测试能够证明回调被调用、返回结构正确；真实命令测试才能证明指定 CLI 的执行效果。将两者分开，后续升级依赖时才能知道需要重测哪一部分，而不必把一条笼统的通过记录当作全部依据。

参考资料

• 官方 v0.1.3 仓库与 README：版本基线和历史前置条件。
• 客户端生命周期及 query 输入处理：发送、接收与流式初始化。
• 类型及 Hook 字段和控制协议：事件、时间单位和清理实现。
• 当前 Python 参考及当前 Hooks 指南：供迁移参考，不作为旧版接口契约。
• AnyIO 取消说明：截止时间、取消作用域和清理顺序。