டெவலப்பர் மற்றும் AI கட்டமைப்பாளர் நுண்ணறிவு

சோதிக்க வேண்டிய கருவிகள்: rights-cleared asset உடன் Wan3.0; staging workspaceல் LangSmith evaluator/API; clinical/usability governance உடன் edge-AI hearing workflow.
Model routing: modality, latency, residency, safety class, cost அடிப்படையில் route செய்து காரணம்/fallbackஐ பதிவு செய்யவும்; fallback policyஐ பலவீனப்படுத்தக் கூடாது.
RAG/knowledge graph: claim-level provenance, retrieval time, immutable source snapshot வைத்திருக்கவும்; source conflictல் uncertainty காட்டவும்.
MCP/tool use: secret isolation, schema validation, destination allow-list, modelக்கு வெளியே authorisation; OAuth secret rotation/revocation பயிற்சி.
Agent memory: consented durable memory மற்றும் temporary workflow stateஐ பிரித்து record-level retention/deletion செய்யவும்.
Autonomous system: perception confidence, planner state, actuation authority பிரித்து intervention, safe-stop, degraded mode அளவிடவும்.
Production readiness: migration stage/rollback, pinned version, workflow cost-latency-error budget வைத்திருக்கவும்.



