Nodo Principal: 192.168.1.30 Clasificacion: Runtime Observed Report Modo: Grounded Runtime Reporting (FASE 29.4.2) Tipo: NOC / Operacional / Infraestructura IA Estado General: OPERATIVO Y ESTABLE Checkpoint Runtime: CP-29.4.2-REPORT-PRESENTATION-STABLE

El entorno AI-LAB desplegado en 192.168.1.30 se encuentra actualmente operativo como plataforma de inferencia IA, routing cognitivo y observabilidad avanzada para workloads LLM locales.

La infraestructura ha evolucionado desde un gateway OpenAI-compatible basico hacia un runtime cognitivo multi-route con:

• routing adaptativo por perfil
• proteccion SLO dinamica
• observabilidad Prometheus/Grafana
• clasificacion cognitiva
• planner agentic skeleton
• enforcement runtime
• report grounding contextual

Durante las ultimas fases (29.3.x, 29.4.x, 28.1) se estabilizo el runtime con mejoras criticas:

• reduccion TTFB -29%
• 0 crashes
• 0 orphan streams
• 100% success rate en burn-in
• proteccion adaptativa GPU/VRAM
• degradacion dinamica
• aislamiento de modelos deshabilitados

CLIENT
   ↓
AI-LAB Gateway (:8008)
   ↓
Capability Router
   ↓
Tool Request Classifier
   ↓
Priority Lane Scheduler
   ↓
Runtime SLO Manager
   ↓
Model Routing Layer
   ├── llama-3.1-8b-instruct
   ├── qwen2.5-coder-14b-instruct
   └── nomic-embed

Routing Tightening (FASE 29.3.1): Implementado correctamente:

• greetings → llama fastpath
• lightweight prompts → llama
• qwen escalation control
• qwen3.6 excluido de discovery
• observe override activo

Impacto validado:

Runtime SLO Manager: Estados GREEN / YELLOW / RED.

Degradation Levels: NORMAL ✅, LIGHT ✅, HEAVY (Observado), EMERGENCY (Observado).

Protecciones activas: forced llama routing, qwen protection, adaptive concurrency, stream backlog monitoring, runtime pressure awareness, circuit breaker observability.

Dashboards Grafana activos:

• AI Governance: parser failures, hallucination guard, rate limiting, governance blocked
• Cognitive Profiles: requests by profile, model by profile, route family
• Runtime Protection: SLO state, degradation level, GPU pressure, VRAM pressure, timeout storms, circuit breakers
• Production Burn-In: route distribution, latency p95, prompt inflation, memory recall, error families

PLANNER RUNTIME SKELETON: OPERATIVO

Componentes pendientes: Executor readonly ❌, Sandbox write ❌, Rollback engine real ❌, Real execution runtime ❌.

GPU Runtime: GPU utilization control funcional, adaptive concurrency funcional, qwen throttling operativo, llama fastpath estable.

Moderados:

• single-node runtime
• dependencia GPU RX9070
• planner aun sin executor real
• qwen runtime sensible a presion VRAM

Bajos:

• gateway instability
• orphan streams
• routing drift
• qwen leakage

Prioridad Alta — FASE 28.2: Implementar executor readonly, governance contracts, runtime execution gates.

Prioridad Media — FASE 28.3+: Implementar sandbox write runtime, rollback snapshots reales, execution verification, planner DAG dependencies reales.

Prioridad Baja — Futuro: multi-node scheduler, distributed inference, VRAM-aware cross-node routing, autonomous remediation.

AI-LAB en 192.168.1.30 ya no es simplemente un servidor LM Studio local.

Actualmente funciona como un Runtime cognitivo observabilidad-first con routing adaptativo, proteccion SLO, governance runtime, telemetria avanzada, planner agentic skeleton y runtime grounding contextual.

El sistema se encuentra en ESTADO OPERACIONAL ESTABLE y las fases 29.3.x, 29.4.x y 28.1 han estabilizado correctamente inferencia, routing, proteccion runtime, reporting, observabilidad y groundwork agentic sin introducir regresiones operacionales.