FASE 20C — Normalizacion de Prompts Runtime

Hito

Se completo la normalizacion de prompts del runtime AI-LAB. Todos los prompts de sistema estan ahora en archivos .md versionados bajo runtime/prompts/, cargados por un loader centralizado con validacion de wrappers prohibidos.

Estructura

runtime/prompts/
├── manifest.json           # Mapeo route_family → prompt file + marcadores prohibidos
├── prompt_loader.py        # Loader unico con validacion
├── minimal_prompt.md       # Para minimal/casual/greeting/report
├── chat_prompt.md          # Para fast/general/chat
├── coding_prompt.md        # Para coding
├── reasoning_prompt.md     # Para reasoning
├── observe_prompt.md       # Para observe
└── tool_use_prompt.md      # Para tool_use/tool_fastpath

Loader (`prompt_loader.py`)

Funcion	Descripcion
`load_prompt(name)`	Carga un .md desde disco, cachea en memoria
`get_prompt_name(route_family, capability)`	Resuelve que archivo usar segun ruta
`get_prompt_for_route(route_family, capability)`	Carga + valida, devuelve (texto, warnings)
`validate_prompt(text, route_key)`	Busca marcadores prohibidos definidos en manifest

Validacion de wrappers prohibidos

El loader rechaza marcadores legacy en rutas no cognitivas:

Ruta	Marcadores bloqueados
minimal	HARD_FACTS, follow_ups, Plan Mode, CRITICAL, STRICTLY FORBIDDEN, reasoning_content, tool_calls, FORMATO OBLIGATORIO
chat	HARD_FACTS, follow_ups, Plan Mode, CRITICAL, STRICTLY FORBIDDEN, FORMATO OBLIGATORIO
coding	HARD_FACTS, follow_ups, Plan Mode, CRITICAL, STRICTLY FORBIDDEN
observe	HARD_FACTS, follow_ups, Plan Mode, CRITICAL, STRICTLY FORBIDDEN, reasoning_content, tool_calls, FORMATO OBLIGATORIO

Integracion

Router API (`runtime/llm/router_api.py`)

El loader se usa en la rama else (cognitive) para fast/general. Si falla, usa el prompt legacy como fallback.

Gateway (`runtime/gateway/openai_gateway.py`)

El loader se usa en inject_agent_context() para la rama else (cognitive/general). Si falla, usa load_agent_prompt() como fallback.

Que NO se toco

Prompts de minimal/casual/greeting/observe (ya estaban limpios)
Prompts de reasoning y tool_use (mantienen comportamiento)
build_system_context() (se usa como fallback para reasoning)

Validacion

Prueba	Modelo	Prompt tokens	Resultado
minimal “hola”	llama-3.1-8b	64	texto natural
general “que es docker”	qwen2.5-14b	90	contenido real, sin wrappers
casual “que puedes hacer”	llama-3.1-8b	69	texto natural
observe	llama-3.1-8b	150	resumen correcto

La ruta general bajo de ~635 a ~90 prompt tokens al usar el prompt declarativo en vez de load_agent_prompt().

Rollback

cp /opt/ai-lab/snapshots/fase20c-backup/router_api.py /opt/ai-lab/runtime/llm/
cp /opt/ai-lab/snapshots/fase20c-backup/openai_gateway.py /opt/ai-lab/runtime/gateway/
sudo systemctl restart ailab-router ailab-gateway

Siguiente fase

FASE 21 — Perfiles cognitivos: CHAT, CODING, AGENT, ANALYSIS, OBSERVE con prompts aislados.