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[util-genai] Investigate streaming helpers for agent and workflow invocations

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Valutazione

Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Idoneità per principianti
35/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Attiva
Stack tecnologico
python
Ambito
observability-sre

Direzione di ricerca

Inizia leggendo SyncStreamWrapper e AsyncStreamWrapper in opentelemetry-util-genai, quindi confronta gli approcci di instrumentation di qwen-agent e agno descritti nell’issue. Analizza come le invocazioni di agenti e workflow possano evitare metriche dei token client non supportate, condividendo al contempo l’accumulo dei chunk e la serializzazione degli oggetti strutturati. Il lavoro è considerato completato quando è stato identificato un approccio chiaro e coerente con il progetto e ne è stato documentato il comportamento previsto.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

SyncStreamWrapper and AsyncStreamWrapper in opentelemetry-util-genai are designed around LLM inference invocations (chat, generate_content). When passed an invocation, they mark it as streamed and record client token streaming metrics (gen_ai.client.operation.time_to_first_chunk and time_per_output_chunk) on each chunk.

Agent (invoke_agent) and workflow (invoke_workflow) operations do not define these client token metrics under GenAI semantic conventions. As a result, agent instrumentations either avoid passing the invocation to super().__init__ (e.g. qwen-agent) to manage the lifecycle manually, or pass it and emit invalid metrics (e.g. agno).

Agent instrumentations also duplicate logic for accumulating stream chunks into output_messages based on content capture settings, and serializing structured content (Pydantic models, dataclasses) into JSON strings.

Investigate possible approaches in util-genai to:

  • Support streaming agent and workflow invocations without recording client token timing metrics.
  • Reduce boilerplate across agent instrumentations for chunk content accumulation and structured object serialization.
Lingua principale
Python
Stelle
47
Fork
102
Merge medio
2g 13h
PR unite (30g)
111

Preparare l'ambiente

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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