プロダクションAIワークフローで何が壊れるのか？
過去1週間で、GitHubのイシューから30以上の実際のAIランタイム障害を再現しました。大半はモデルの障害ではなく、プロバイダー、ツール、アプリケーションコード間のランタイム契約の不一致でした。これを受けてStateGuardを構築しました。ビルダーの皆さんからのフィードバックを切望しています：どのようなランタイム障害に直面していますか？これは使いたいと思いますか？
ここ数週間、私たちはGitHubのイシューから30以上の実際のAIランタイム障害を再現しました。単に読むだけではなく、実際に再現することで、障害の大半がモデル自体のエラーではなく、プロバイダー、ツール、アプリケーションコード間のランタイム契約の不一致であることがわかりました。例えば、APIインターフェースの変更、データ形式の相違、タイムアウト設定の競合などが、ランタイム時に予期せぬエラーを引き起こします。
この問題を体系的に解決するために、私たちはオープンソースプロジェクト「StateGuard」を開発しました。これはAIワークフロー内のランタイム契約を監視・検証し、不一致を素早く特定・修正するのに役立ちます。現在、GitHub（https://github.com/dood1ebyte/stateguard）で公開しており、コミュニティからのフィードバックを心待ちにしています。
AIアプリケーションの構築中に同様のランタイム障害に遭遇したことがある方、またはStateGuardについて提案がある方は、GitHubやLinkedIn（https://www.linkedin.com/in/adivaishnav）からぜひご連絡ください。皆さんの経験がツール改善の貴重な指針となります。
（2026年7月27日、Indie Hackersに初出。）