FASE 37A-COGNITIVE-HEALTH-LAYER-01 introduce una capa observacional (sin cambiar routing) para responder 3 preguntas operativas de forma determinista:

• ¿Qué tan saludable está el runtime para servir peticiones ahora (score 0-100)?
• ¿Qué confianza tenemos en el routing (redundancia + scores)?
• ¿Hay señales watchdog (latencia p95 alta, TTFB p95 alta, success_rate bajo, sin nodos online)?

• Read-only: no escribe en runtime/state/*.
• Bounded: stores en memoria con ventanas pequeñas (máx 256 muestras por clave).
• Metadata-only: no usa prompts, no usa tools, no deriva acciones.
• Fail-safe: endpoints siempre responden 200 con status=ok|degraded.
• No routing changes: no afecta selección de modelo/nodo (solo observabilidad).

• GET /runtime/health
• GET /runtime/health/score
• GET /runtime/health/nodes
• GET /runtime/health/routing-confidence
• GET /runtime/health/watchdog
• GET /runtime/health/latency

Nota: en esta fase no se exponen endpoints equivalentes en ailab-router (8083); el router permanece como orquestación interna.

Expuestas en GET /metrics (gateway):

• ailab_cognitive_health_score (gauge, 0-100)
• ailab_cognitive_health_routing_confidence (gauge, 0-1)
• ailab_cognitive_health_nodes_online (gauge)
• ailab_cognitive_health_watchdog_triggers_total (counter)
• ailab_gateway_latency_p50_ms{kind="request_total"|"ttfb"} (gauge)
• ailab_gateway_latency_p95_ms{kind="request_total"|"ttfb"} (gauge)

• runtime/control/control_plane.py (estado agregado de nodos online).
• runtime/routing/routing_history.py (success_rate/latencia por nodo, ventana temporal).
• runtime/telemetry/gateway_metrics.py (latencias p50/p95 bounded in-memory para ttfb y request_total).