2026-05-20

Informe Operacional Exhaustivo — AI-LAB

Reporte NOC completo del estado actual de AI-LAB en control-plane host: routing cognitivo, modelos, GPU, SLO, planner agentic, servicios, observabilidad, riesgos y roadmap.

Checkpoint: CP-29.4.2-REPORT-PRESENTATION-STABLE Runtime Generation: FASE 29.4.2 Estado: OPERATIVO Y ESTABLE

1. Executive Summary

El entorno AI-LAB desplegado en control-plane host 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 y 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 (306 requests)
• Proteccion adaptativa GPU/VRAM
• Degradacion dinamica
• Aislamiento de modelos deshabilitados

2. Identidad del Runtime

3. Estado Global del Sistema

4. Arquitectura Runtime Actual

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

5. Servicios Observados

Servicios Core

Servicios Observability

6. Routing Cognitivo

Metricas de routing validadas en burn-in:

• TTFB reduction: -29%
• p50 TTFB: 804ms
• Success rate: 100%
• qwen3.6 runtime usage: 0 (correctamente aislado)

7. Modelos del Runtime

Activos

• llama-3.1-8b-instruct — Fastpath, lightweight, greetings
• qwen2.5-coder-14b-instruct — Cognitive, report, coding, reasoning
• text-embedding-nomic-embed-text-v1.5 — Embeddings, RAG

Deshabilitados

• qwen/qwen3.6-27b — Retirado en FASE 29.3, solo inventario

8. Infraestructura GPU

Nodo activo: RX9070 (inference GPU node) — 16GB VRAM — ONLINE Nodo inventario: RX7900XT (inventory node) — 20GB VRAM — OFFLINE (futuro backend)

RX7900XT no es un fallo critico. No afecta la estabilidad del runtime.

9. SLO & Proteccion Runtime

El Runtime SLO Manager evalua 7 metricas en sliding window con estados GREEN/YELLOW/RED:

• TTFB, timeouts, GPU pressure, VRAM pressure, orphan streams
• Degradacion dinamica en 4 niveles (NORMAL → EMERGENCY)
• Adaptive concurrency: qwen parallel 2→1 bajo presion GPU
• Circuit breakers observables (no bloquean)

10. Planner Agentic (FASE 28.1)

Skeleton del planner agentico operativo con DAG readonly, 8 known intents, governance hooks y 28 forbidden patterns. Sin executor real aun — pendiente FASE 28.2.

11. Observabilidad

Stack Prometheus + Grafana con 100+ metricas ailab_* y 15+ dashboards. Tres procesos Python independientes con endpoints dedicados:

• Gateway (:8008/metrics) — unico con trafico real de chat
• Router (:8083/metrics) — solo API interna
• Live API (:8084/metrics) — estado y embeddings

12. Roadmap Inmediato

FASE 28.2 (prioridad alta):

• Executor readonly
• Governance contracts
• Runtime execution gates

FASE 28.3+ (prioridad media):

• Sandbox write runtime
• Rollback snapshots reales
• Multi-node scheduler

AI-LAB continua evolucionando como plataforma cognitiva local-first, priorizando runtime observable, reversible y seguro.