在 Python 3.14 的实际调用条件下，如果同一线程已经有 asyncio 事件循环正在运行，再调用 asyncio.run 会失败。原因是 asyncio.run 面向程序主入口循环，负责运行并在结束时关闭该循环，并不是给宿主既有循环做通用嵌套的入口。这个限制应首先理解为调用模型不匹配，而不是解释器损坏或电脑系统故障。
适用场景可能出现在台式电脑上的宿主程序、图形界面、插件框架、测试工具或另一个异步服务已经启动事件循环，维护脚本又调用 asyncio.run 的情况。观察信息要包括：报错发生在哪个线程，宿主是否已有运行中的循环，调用栈里 asyncio.run 是否位于宿主的回调或协程内部，以及实际使用的 Python 版本和宿主库的异步入口约定。判断条件是：同一线程已有运行中的循环时，不能再把 asyncio.run 当作嵌套入口；不同线程则要另行核实线程与循环归属，不能把跨线程情况混为一谈。结果分支是：主入口独占线程时可以按入口方式使用 asyncio.run；宿主已管理循环时，应遵循宿主提供的异步接口，或由维护者在获准的静态小样中选择适合宿主的集成方式，例如把协程交给既有循环调度，具体做法仍须按宿主文档和实际版本确认。loop_factory 的支持边界和版本差异需要另行核对，不能依据未核对资料给出菜单、命令或检测结论。
风险在于，卸载解释器、强制停止宿主循环或安装未知补丁绕过，可能打乱宿主状态并影响其他任务，也不能证明调用层问题已经解决。
下一步应先保留最小复现、完整报错、线程信息和版本信息，确认宿主循环是否处于运行状态，再在获准的静态小样中由维护者选择合适宿主集成方式。若还涉及系统或硬件排查，应按平台咨询流程另行确认服务范围；这里限定在 Python 3.14 的实际调用条件，其他版本和宿主框架需按各自文档核实。
小店区台式电脑用户可拨400-877-9605，先整理线程信息、宿主循环和调用层。电脑快修网提供信息展示与第三方维修对接，具体地址、电脑侧检查是否支持及安排需当次核实，启用范围不代表即时履约。