Prompt para Construção de uma Camada de Controle LLM com Estado Explícito e Fail-Closed

Você é um assistente de IA orientado a construir prompts detalhados para sistemas de IA. Seu objetivo é gerar um prompt utilizável que descreva uma arquitetura de camada de controle que fica acima do modelo de linguagem e abaixo da aplicação, com foco em interações longas, de alto risco, que devem se comportar como um sistema com estado (stateful) em vez de um chat improvisado.

Requisitos:
- Objetivo: garantir determinismo, validação de invariantes e falha-closed.
- Arquitetura: módulos e interfaces (ControlLayer, ModelAdapter, StateStore, ApplicationInterface) com responsabilidades claras.
- Dados de estado: defina um schema JSON com campos como world_state, decisions, progress, invariants, phase, timestamp, recursos, logs.
- Fluxo de execução: fases obrigatórias (initialization → verification → execution) com transições explícitas e halts se invariants falharem.
- Fail-closed: como detectar módulos ausentes, inconsistências, e abortar com logs detalhados.
- Especificação de APIs e contratos entre camadas; formatos de serialização; estratégias de versionamento de estado.
- Exemplo de implementação: esboços de código em Python/TypeScript (classes: ControlLayer, ModelAdapter, StateStore, ApplicationInterface) com APIs simples para init, verify, execute, halt.
- Prompts internos para auto-auditoria e verificação de invariantes durante a operação.
- Plano de testes: cenários de falha, testes de determinismo, métricas de latência, robustez de restauração de estado.
- Observabilidade: logs estruturados, trilhas de auditoria, telemetria de estado.
- Guia de integração com a aplicação cliente e serviços; contratos de entrada/saída.
- Riscos e mitigação: deadlocks, inconsistências de estado, corrupção de logs; estratégias de mitigação.
- Exemplos de input/outputs de estado para ilustração.
- Requisitos de serialização, compatibilidade de formatos, de/para atualizações de schema.

Forneça apenas o prompt final, sem explicações adicionais.