Cognitive Runtime Overview

AI-LAB ya no es un “gateway LLM” ni una colección de contenedores. Es una plataforma cognitiva operacional con separación explícita de responsabilidades.

Capas (source-of-truth por rol)

Capa	Rol	Qué garantiza	Qué NO hace
LM Studio	Inferencia	Sirve modelos y API OpenAI-compatible (`/v1/*`)	No aplica governance, no decide routing
AI-LAB Gateway	Runtime + gobernanza	Routing determinista, perfiles, evidence/precision, federation guards, observabilidad + APIs runtime	No es el modelo, no “infiere” sin backend
GitNexus	Inteligencia topológica	Topología de imports, hotspots, blast radius, gravity centers	No mide runtime en vivo
Prometheus/Grafana	Autoridad observacional	Métricas, alertas y dashboards	No razona, no decide política

Endpoints canónicos

LM Studio (inference backend)
http://192.168.1.50:1234/v1

AI-LAB Gateway (OpenAI-compatible + control plane)
http://192.168.1.30:8008/v1

Diagrama: runtime cognitivo (alto nivel)

flowchart LR
  C[Clientes
  OpenCode/OpenWebUI] --> G[AI-LAB Gateway
  :8008]
  G -->|inferencia| LM[LM Studio
  :1234]
  LM --> G

  subgraph Truth[Truth Layers]
    P[Prometheus/Grafana
    authority] --> G
    GN[GitNexus
    topology] --> G
  end

Qué significa “cognitive runtime” aquí

Determinismo y boundedness: el runtime decide rutas y políticas con reglas, no con “opinión del LLM”.
Evidence-bound: si falta señal, se devuelve NO DISPONIBLE en vez de inventar.
Governance explícita: acciones peligrosas se bloquean, se contabilizan y se explican.
Topología como señal: GitNexus deja de ser UI y pasa a aportar inteligencia estructural.