microsoft / microsoft/Agent365-python
InferenceOperationType.value casing inconsistent with OTel GenAI semantic conventions
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- Vorherrschende Sprache
- Python
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Beschreibung
Issue
The InferenceOperationType enum in libraries/microsoft-agents-a365-observability-core/microsoft_agents_a365/observability/core/inference_operation_type.py uses capitalized values (Chat, TextCompletion, GenerateContent). These values flow into gen_ai.operation.name span attributes via InferenceScope (manual instrumentation).
The OpenTelemetry GenAI semantic conventions specify lowercase for gen_ai.operation.name values (e.g., chat, text_completion, embeddings). The auto-instrumentation extension packages (e.g., microsoft-agents-a365-observability-extensions-openai) correctly emit lowercase values.
Effect
Customers using manual instrumentation see gen_ai.operation.name="Chat", customers using auto instrumentation see gen_ai.operation.name="chat" for the same operation. Backend filters and dashboards built around one casing won't match spans produced by the other.
Repro
End-to-end run of the two samples in microsoft/Agent365-Samples PR #288:
python/observability-with-otlp/main.py(manual instrumentation): emitsgen_ai.operation.name="Chat", span nameChat gpt-4o-minipython/observability-with-azure-monitor/main.py(auto-instrumentation): emitsgen_ai.operation.name="chat", span namechat gpt-4.1
Suggested fix
Change InferenceOperationType values to lowercase to match the OTel spec and auto-instrumentation behavior:
```python
class InferenceOperationType(Enum):
CHAT = "chat"
TEXT_COMPLETION = "text_completion"
GENERATE_CONTENT = "generate_content"
```
This is a behavior change — backend dashboards filtering by Chat would stop matching. May need a major-version bump or a transitional period.
Related
- PR #288 in Agent365-Samples documents the discrepancy in the sample READMEs
- Companion docs PR (forthcoming) on Agent365-python documents it in the integration guide
🤖 Filed via Claude Code while validating samples
Beitragsleitfaden
Erste Schritte
- Lies das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreib ins Issue, dass du es übernimmst — das erspart doppelte Arbeit.
- Forke das Repository und arbeite in einem Branch.
- Öffne einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
Rechercherichtung
Beginne mit libraries/microsoft-agents-a365-observability-core/microsoft_agents_a365/observability/core/inference_operation_type.py und verfolge, wie seine Werte über InferenceScope zu gen_ai.operation.name gelangen. Vergleiche die in Agent365-Samples PR #288 beschriebenen Einstiegspunkte für manuelle und automatische Instrumentierung. Als abgeschlossen gilt die Arbeit, wenn die manuelle Instrumentierung dieselben kleingeschriebenen Operationsnamen wie die automatische Instrumentierung ausgibt und die Auswirkungen auf die Kompatibilität berücksichtigt wurden.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Bewertung
- Tech-Stack
- python
- Bereich
- observability-sre
- Issue-Typ
- Bug
- Schwierigkeit
- 2/5
- Geschätzter Aufwand
- 1-3 Stunden
- Aktivitätsstatus
- Ruhig
- Klarheit
- Klar beschrieben
- Anfängerfreundlichkeit
- 68/100