NeuralBridge SDK 为每一次模型调用建立可执行契约。 不再被“HTTP 200”误导——从 Schema 校验到语义等价、延迟合规、成本护栏、内容完整性与身份验证， 在进程内以微秒级代价拦截无声故障。
LLM 系统最危险的问题不是报错，而是“看起来一切正常”。NeuralBridge 针对生产环境中最常见的 4 类无声故障进行运行时防护。
供应商升级、路由切换或 fallback 后，返回结果仍是 200，但输出风格、能力边界、对齐行为已改变。
响应格式看似合法，却偏离核心意图。字段齐全不代表回答正确，业务逻辑依然可能被悄悄破坏。
提示词膨胀、上下文失控、多轮重试叠加，导致 token 费用迅速上升，预算在没有告警的情况下被消耗。
截断、缺段、漏字段、引用缺失、摘要丢失重点等问题，经常不会触发异常，却直接损害最终体验。
NeuralBridge SDK 在进程内对 LLM 请求与响应进行 6 个维度的契约校验，覆盖结构、语义、时延、成本、完整性与身份。
确保响应结构、字段类型、枚举值、必填项严格匹配预期，防止“格式勉强可用”的脆弱解析。
判断模型回答是否真正满足任务意图，而不仅仅是形似。让“答非所问”与“语义偏移”无处隐藏。
对响应时间建立门限与 SLA 约束，实时识别性能退化，在链路恶化时触发自愈策略。
限制 token 消耗、请求重试、上下文增长与单位调用成本，避免模型可靠而账单失控。
检测截断、缺漏、字段缺失与摘要失真，确保输出不是“看起来完整”的半成品。
识别模型来源、版本、路由与调用身份，防止服务端静默更换模型或在代理层发生不可见漂移。
进程内 SDK，零网络开销。可靠性校验不该成为新的性能瓶颈。
NeuralBridge 不是被动告警系统，而是面向 LLM 可靠性的自愈运行时：监控、分析、规划、执行，并把经验沉淀为知识。
捕获响应、时延、成本、结构与语义信号。
识别漂移、退化、故障模式与异常路径。
制定重试、降级、切换模型或收缩上下文策略。
在运行时即时应用保护动作，缩短恢复时间。
积累故障经验，持续优化策略与阈值。
围绕 7 种故障类型进行大规模验证，覆盖真实线上最容易被忽略的隐性失效模式。
不是把错误“记录下来”，而是在影响扩散之前把它拦住、降级或切换到安全路径。
无需额外代理层，无需旁路网关，直接嵌入应用进程，部署简单，故障域更小。
面向工程团队的真实数据面板，持续呈现 SDK 体积、依赖、吞吐、延迟、故障注入与生态下载数据。