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[bot] Azure AI Inference SDK (`@azure-rest/ai-inference`) not instrumented — no tracing for Azure AI Foundry model execution (63,908 weekly downloads)

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Evaluación

Dificultad
4/5
Tiempo estimado
3-5 días
Aptitud para principiantes
55/100
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Activo
Stack tecnológico
azure, typescript
Área
ai, backend-api-design, observability-sre

Línea de trabajo

Empieza leyendo las configuraciones existentes en js/src/auto-instrumentations/configs/, especialmente openai.ts, y el registro en js/src/auto-instrumentations/configs/all.ts. Después inspecciona e2e/scenarios/ y las superficies de Azure SDK indicadas; se considera terminado cuando chat completions, streaming y embeddings mediante @azure-rest/ai-inference producen cobertura de tracing con tests.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

Summary

Microsoft publishes a dedicated TypeScript SDK for Azure AI model inference: @azure-rest/ai-inference (part of the Azure SDK for JavaScript). It provides execution APIs for chat completions, streaming, and embeddings for models hosted on Azure AI Foundry (Phi, Mistral, Meta Llama, and others). This package uses a path-based REST client pattern that is architecturally distinct from the openai npm package and is not covered by any existing instrumentation. Users who call @azure-rest/ai-inference directly get no Braintrust spans.

What instrumentation is missing

The @azure-rest/ai-inference package exposes these execution surfaces, none of which are instrumented:

SDK Method Description
client.path("/chat/completions").post({ body: { messages, ... } }) Chat completions for hosted models
.post({ body: { ..., stream: true } }).asNodeStream() Streaming chat completions
client.path("/embeddings").post({ body: { input, model } }) Text embeddings

Users instantiate it as:

import ModelClient from "@azure-rest/ai-inference";
import { AzureKeyCredential } from "@azure/core-auth";

const client = ModelClient(endpoint, new AzureKeyCredential(apiKey));

const response = await client.path("/chat/completions").post({
  body: {
    messages: [{ role: "user", content: "Hello" }],
    model: "Phi-4",
  },
});

Auto-instrumentation gap:

The @azure-rest/ai-inference SDK uses a path-based REST client architecture (from @azure/core-rest-pipeline) that is fundamentally different from the openai package's class-method structure. None of the existing configs in js/src/auto-instrumentations/configs/ target any @azure-rest/* module paths. The existing openai instrumentation targets openai module file paths and does not fire for calls made through @azure-rest/ai-inference.

No coverage in any instrumentation layer:

  • No auto-instrumentation config for @azure-rest/ai-inference in js/src/auto-instrumentations/configs/
  • No wrapper function (e.g. wrapAzureAIInference())
  • No channels or plugin for Azure AI Inference methods in js/src/instrumentation/plugins/
  • No e2e test scenarios
  • Grep for azure-rest, @azure, or ai-inference across js/src/ returns zero matches

Braintrust docs status

unclear — The Braintrust integrations page at https://www.braintrust.dev/docs/integrations lists "Azure AI Foundry" as a supported provider, but the JavaScript SDK documentation does not describe any direct instrumentation for the @azure-rest/ai-inference package.

Upstream references

Local files inspected

  • js/src/auto-instrumentations/configs/ — full config list: anthropic.ts, openai.ts, ai-sdk.ts, groq.ts, mistral.ts, cohere.ts, huggingface.ts, google-genai.ts, google-adk.ts, genkit.ts, openai-agents.ts, openrouter.ts, openrouter-agent.ts, claude-agent-sdk.ts, cursor-sdk.ts, github-copilot.ts, openai-codex.ts, flue.ts — no Azure AI Inference config present
  • js/src/auto-instrumentations/configs/all.ts — @azure-rest/ai-inference not listed among any instrumentation groups
  • Full repo grep for azure-rest, @azure, ai-inference in js/src/ — zero matches
  • e2e/scenarios/ — no Azure AI Inference test scenarios
Lenguaje dominante
TypeScript
Estrellas
29
Forks
16
Merge medio
1 d 20 h
PR fusionados (30 d)
70

Preparar el entorno

  • Incluye un Dockerfile o un archivo de Docker Compose
  • Sin plantilla de pull request
  • Sin guía de contribución

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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