Dom d00fe7b00b feat(health): gate vision + détection des modèles aveugles ...

Détecte les modèles VLM/grounding « aveugles » (capabilities sans vision, ex.
UI-TARS réimporté sans mmproj) pour éviter le HTTP 500 silencieux masqué par
la cascade de grounding.

- core/detection/model_health.py : has_vision_capability() (cache, fail-open)
  + smoke_check_models()
- core/execution/input_handler.py : gate vision dans _grounding_ui_tars
  (skip propre vers niveau 3 si modèle aveugle, plus de 500 silencieux)
- tests/unit/test_model_health.py : 6 tests (vision/aveugle/fail-open/cache/smoke)

Incident 2026-06-08 : UI-TARS sans mmproj -> niveau 2 cascade en 500 silencieux,
non détecté (hors chemin runtime démo + échec avalé par fallback + zéro test).
NB : le smoke non bloquant au démarrage (api_stream.py startup) reste dans le WIP
de la branche, mélangé au préflight non committé.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>

2026-06-08 11:51:18 +02:00

2.2 KiB

Raw Blame History

View Raw