bot_dev1
818f1db860
落地父 EPIC #8 / Issue #58 要求的 NVIDIA GPU（5090）推理后端，严格实现 Issue #57 定义的 InferenceBackend 抽象接口（load_model/infer/health_check/unload）。 新增 core/llm-gateway/gpu_backend.py： - GpuTritonBackend：Triton Inference Server 客户端适配层（gRPC/HTTP），按 model_repository 的 ONNX/TensorRT 模型推理。 - 配置驱动：server_url/model_name/version/grpc/并发/超时/max_tokens 全部由 构造参数（values）注入，切换后端 = 改适配层配置，业务代码零改动。 - SDK 解耦：tritonclient 惰性导入 + ImportError 容错；无 SDK/GPU 时退化到 确定性 OfflineKernel，CI 纯 CPU 也能跑全套契约测试。 - fail-closed：未 load_model 即 infer 抛 RuntimeError（生产严格）。 - 健康探针：is_server_live + is_model_ready 双判定，供 #61 监控消费。 - 审计：infer 返回 InferResult（text/token 计数/latency_ms）。 注册表接入：default_registry() 登记 gpu-triton，build_backend 可配置切换。 新增 core/llm-gateway/tests/test_gpu_backend.py（22 个用例）： 接口契约 / 生命周期幂等与 fail-closed / 能力声明 / 向后兼容 generate / 注册表配置切换 / SDK 解耦退化。 测试：python -m unittest discover -s tests（llm-gateway 目录） 全套 119 通过（原 97 + 新增 22），零回归。
iAOP
云美工业AI优化平台（iAOP）：一套可配置、可复制的工业AI优化内核（iAOP-Core）+ 按行业沉淀的行业模板（iAOP-Template）。当前首个落地模板为氯化车间/海绵钛（Template-Ti 一期）。