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[bot] Instrument CopilotKit (314,078 weekly downloads)

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Evaluación

Dificultad
4/5
Tiempo estimado
3-5 días
Aptitud para principiantes
45/100
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Tranquilo
Stack tecnológico
typescript
Área
devtools

Línea de trabajo

Empieza revisando los patrones existentes en js/src/wrappers/.ts, js/src/instrumentation/plugins/.ts y js/src/auto-instrumentations/configs/*.ts; después, inspecciona e2e/scenarios/ para conocer las convenciones de cobertura de instrumentación. Se considera terminado cuando CopilotKit runtime y la ejecución de agentes tienen la cobertura de instrumentación, la configuración y un escenario e2e correspondientes.

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

Descripción

Summary

CopilotKit publishes an official TypeScript agent runtime, @copilotkit/runtime on npm (with @copilotkit/react-core providing the client-side execution hooks), for building in-app AI copilots and agents. CopilotRuntime owns an agent registry, wires an AgentRunner, and executes agents (including LangGraph, CrewAI, and Mastra-backed agents) in response to runAgent() calls. This repository has zero instrumentation for any CopilotKit surface — no wrapper, no diagnostics channel, no plugin, no auto-instrumentation config, no e2e scenario.

What instrumentation is missing

Execution surfaces exposed by CopilotKit that are not instrumented:

SDK Surface Description
CopilotRuntime + InMemoryAgentRunner (@copilotkit/runtime) Server-side agent lifecycle management, request routing, and execution against registered agents
copilotkit.runAgent({ agent }) (@copilotkit/react-core, via useCopilotKit) Triggers agent execution programmatically
agent.runAgent() (on an AbstractAgent obtained via useAgent) Direct agent-run execution with message/state management
LLM adapter execution inside CopilotRuntime (e.g. BasicAgent({ model, prompt })) Model-call execution path for the default in-runtime agent

CopilotKit's runtime is a standalone orchestrator (AG-UI protocol bridge) and does not depend on openai or any already-instrumented package directly — it can back onto LangGraph/CrewAI/Mastra agents or raw model calls, but the agent-run span itself (lifecycle, state sync, streaming events) has no equivalent in existing instrumentation.

No coverage in any instrumentation layer:

  • No wrapper function (e.g. wrapCopilotKit()) in js/src/wrappers/
  • No channel definitions or plugin in js/src/instrumentation/plugins/
  • No auto-instrumentation config in js/src/auto-instrumentations/configs/
  • No e2e test scenario under e2e/scenarios/
  • Repo-wide grep for copilotkit (case-insensitive) returns zero matches anywhere in the repo

Weekly downloads

Weekly downloads: 322,738 (as of 2026-08-10; window 2026-08-03 to 2026-08-09; https://api.npmjs.org/downloads/point/last-week/@copilotkit/runtime)

Braintrust docs status

not_found. CopilotKit does not appear anywhere on the Braintrust integrations index — https://www.braintrust.dev/docs/integrations — which lists agent frameworks (Mastra, LangGraph, Google ADK, Strands, etc.) with no entry for CopilotKit.

Upstream references

Braintrust docs sources checked

Local files inspected

  • js/src/wrappers/*.ts — full directory listing — no copilotkit.ts wrapper
  • js/src/instrumentation/plugins/*.ts — full directory listing — no CopilotKit channels or plugin file
  • js/src/auto-instrumentations/configs/*.ts — full directory listing (33 files) — no CopilotKit config entry
  • e2e/scenarios/*copilot* — no matching scenario directories
  • Repo-wide grep for fal-ai|copilotkit|semantic-kernel — no real matches for copilotkit
Lenguaje dominante
TypeScript
Estrellas
28
Forks
15
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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