ESTE DOCUMENTO ES HISTORICO — v1 RC (marzo 2026). Bugs resueltos desde entonces:

  • fast ahora usa qwen2.5-14b (no llama-3.1-8b) — FASE 20A
  • reasoning ahora usa qwen2.5-32b (no 14b) — FASE 20A
  • ProviderModelNotFoundError en OpenCode/Gateway — resuelto FASE 21
  • Empty reply from server en approve command — reemplazado por 428 confirmation gate FASE 22B
  • HARD_FACTS ya no es universal — FASE 20B+20C
  • Plan Mode eliminado — FASE 20B

---## Objetivo

Validar estabilidad, grounding, routing, memoria cognitiva, execute safety y aprendizaje adaptativo del runtime.

Checklist

Section titled “Checklist”
FaseTestEstadoEvidenciaObservaciones
1Servicios base✅ailab-router, ailab-live-api, ailab-gateway, ailab-docs en activePrecheck limpio.
1APIs base✅GET /health 200, GET /api/watchdog 200, GET /api/learning/patterns 200JSON valido.
2FAST profile en Router / Open WebUI✅model=llama-3.1-8b-instruct, respuesta corta, prompt_tokens=1573Buena latencia y sin inflacion.
2CODING profile en Router / Open WebUI⚠️model=qwen2.5-coder-14b-instructRespuesta demasiado defensiva: no describio execute_v1_policy.py con el detalle esperado.
2REASONING profile en Router / Open WebUI✅model=qwen2.5-coder-14b-instruct, incluye [HARD_FACTS] e [INFERIDO]Grounding correcto.
2Context stress en Router✅prompt de 100k chars, prompt_tokens=7749, 200 OKSin 502, truncamiento correcto.
2OpenCode / Gateway smoke test❌opencode-ialab falla con ProviderModelNotFoundError; POST /v1/chat/completions en :8008 devuelve 400 model_not_foundEl wrapper resuelve ailab-router/ailab-router/auto y el gateway intenta qwen2.5-coder-32b-instruct.
3Propose safe command✅POST /api/commands/propose con ls /opt/ai-lab -> pendingid=bdbc507e-712.
3Approve safe command❌POST /api/commands/approve?id=bdbc507e-712 devuelve Empty reply from server y sigue pendingHandler de aprobacion no consolida el cambio.
3Reject command✅POST /api/commands/reject?id=d2d2ae42-8fe -> rejectedAudit trail correcto.
3Blocked command✅approve?id=c98de553-ac2 -> EXECUTE v1 policy blocked: dockerNo ejecuto nada peligroso.
4Incident recall⚠️Prompt: “Ha habido problemas de context overflow anteriormente?”No habia matches claros; respuesta prudente y corta.
4Routing recall✅Prompt: “Que modelos han dado mejor resultado en reasoning?”Recupero datos de modelos y contexto.
4Recall quality✅GET /api/memory/quality?q=high latency&collection=incidents&limit=10 -> precision=1.0, noise=0.0, contamination_risk=0.0memory/quality vive en :8083.
4Prompt inflation✅chars_injected=773 en respuesta de reasoningDentro de presupuesto (~500-1500 chars).
5Patterns✅GET /api/learning/patterns -> count=2peak_failure_hour y high_latency_model.
5Recommendations✅GET /api/learning/recommendations -> count=1penalize_model_weight para qwen2.5-coder-14b-instruct.
5Context efficiency✅samples=30, avg_efficiency=5.0, pct_good=100%Sin ruido absurdo.
5Recall threshold✅suggested_threshold=0.0, expected_precision=1.0, expected_noise=0.0Coherente con la distribucion actual.
6RX7900XT offline⏳Pendiente de tu ventana para apagar el nodoNo ejecutado aun.
6RX7900XT online⏳Pendiente de tu ventana para reactivar el nodoNo ejecutado aun.
7Reboot y persistencia✅Validado tras corte de suministro inesperadoAI-LAB volvió a levantar completo tras el reboot forzado por apagón.

Evidencias clave

Section titled “Evidencias clave”
  • Router API: http://192.168.1.30:8083/v1/chat/completions
  • Live API: http://192.168.1.30:8084
  • memory/quality: http://192.168.1.30:8083/api/memory/quality
  • learning/patterns: http://192.168.1.30:8084/api/learning/patterns

Resultado actual

Section titled “Resultado actual”

Validacion mayormente exitosa, con dos puntos de hardening pendientes y un reboot/persistencia validado tras corte electrico inesperado:

  • OpenCode/Gateway sigue resolviendo un modelo invalido para auto.
  • El handler de aprobacion de comandos no consolida la aprobacion de comandos permitidos.
  • El reinicio completo por corte de suministro confirmo persistencia de servicios base y del runtime.