🏥 Obaluaiê - Agente Detector de Corrupção

Status: 🚧 15% Em Desenvolvimento

Implementado em src/agents/obaluaie.py (236 linhas) com framework excelente mas algoritmos principais pendentes. Documentação inline detalhada de algoritmos a implementar. Zero testes.

📋 Visão Geral

O agente Obaluaiê é o detector avançado de corrupção sistêmica, especializado em identificar anomalias através de análise matemática rigorosa, redes sociais e fluxos financeiros. Inspirado no orixá da cura e transformação, este agente "cura" o sistema público detectando e expondo a corrupção.

Identidade Cultural

Obaluaiê (também Omolu) é o orixá das doenças e da cura na mitologia iorubá. Representa a transformação através da identificação e tratamento de males. Perfeito para um agente que identifica a "doença" da corrupção para curá-la através da transparência.

🎯 Capacidades Planejadas

1. Lei de Benford para Detecção de Manipulação 📊

# Fórmula matemática da Lei de Benford
P(d) = log₁₀(1 + 1/d) para d ∈ {1,2,...,9}

# Threshold configurável
benford_deviation_threshold = 0.15  # 15% de desvio máximo

Teoria: Números naturais seguem uma distribuição específica nos primeiros dígitos. Manipulação causa desvios detectáveis.

Status: ⚠️ Algoritmo documentado, implementação pendente

2. Detecção de Cartéis em Licitações 🏢

# Técnicas planejadas
- Social Network Analysis (SNA)
- Louvain Algorithm para detecção de comunidades
- Análise de padrões de preços suspeitos
- Graph clustering para identificar grupos coordenados

# Threshold
cartel_probability_threshold = 0.70  # 70% de confiança

Detecta:

• Empresas que sempre participam juntas
• Padrões de revezamento de vitórias
• Preços artificialmente similares
• Coordenação temporal suspeita

Status: 🔴 Método stub, algoritmo não implementado

3. Análise de Fluxos Financeiros Suspeitos 💰

# Algoritmos planejados
- Graph Neural Networks para transações
- Análise de Centralidade (Betweenness, Closeness)
- PageRank modificado para influência corrupta
- Algoritmo de detecção de lavagem de dinheiro

# Threshold
financial_anomaly_threshold = 0.80  # 80% de confiança

Detecta:

• Structuring (smurfing)
• Shell companies
• Fluxos circulares
• Transações em camadas

Status: 🔴 Método stub (detect_money_laundering)

4. Detecção de Nepotismo 👨‍👩‍👧‍👦

# Técnicas planejadas
- Análise de grafos de relacionamentos
- Machine Learning para padrões familiares
- Coeficiente de Endogamia Política
- Cross-referência com dados públicos (CNJ, TSE)

# Threshold
nepotism_score_threshold = 0.60  # 60% de confiança

Detecta:

• Contratações entre parentes
• Favorecimento a conexões políticas
• Redes de influência familiar

Status: 🔴 Método não implementado

5. Índice de Transparência 🔍

# Métricas planejadas
- Scoring de Opacidade
- Análise de Entropia Informacional
- Métricas de Acessibilidade de Dados
- Transparency Corruption Index (TCI)

# Threshold
transparency_index_threshold = 0.40  # Abaixo de 40% = alerta

Status: 🔴 Algoritmo não implementado

💻 Implementação Técnica

Estrutura da Classe

class CorruptionDetectorAgent(BaseAgent):
    """
    Obaluaiê - Detector de Corrupção

    MISSÃO:
    Detecta anomalias sistêmicas indicativas de corrupção através de análise
    avançada de padrões, redes sociais e fluxos financeiros irregulares.
    """

    def __init__(self, config: Optional[Dict[str, Any]] = None):
        super().__init__(
            name="CorruptionDetectorAgent",
            description="Obaluaiê - Detector avançado de corrupção sistêmica"
        )

        # Configurações de detecção
        self.corruption_thresholds = {
            "benford_deviation": 0.15,      # Lei de Benford
            "cartel_probability": 0.70,     # Cartéis
            "nepotism_score": 0.60,         # Nepotismo
            "transparency_index": 0.40,     # Transparência
            "financial_anomaly": 0.80       # Anomalias financeiras
        }

        # Modelos de ML (a serem carregados)
        self.fraud_neural_network = None
        self.cartel_detector = None
        self.relationship_analyzer = None

Exemplo de Uso (Planejado)

from src.agents.obaluaie import CorruptionDetectorAgent, CorruptionSeverity
from src.agents.deodoro import AgentMessage, AgentContext

# Inicializar agente
obaluaie = CorruptionDetectorAgent()
await obaluaie.initialize()

# Preparar detecção de corrupção
message = AgentMessage(
    content={
        "action": "detect_corruption",
        "data": [
            {
                "contract_id": "CTR-2024-001",
                "value": 150000,
                "supplier": "Empresa X LTDA",
                "date": "2024-10-01",
                "bidding_participants": ["Empresa X", "Empresa Y", "Empresa Z"]
            },
            # ... mais contratos
        ]
    },
    sender="abaporu",
    context=AgentContext(
        investigation_id="INV-CORRUPTION-2024-001"
    )
)

# Executar detecção
response = await obaluaie.process_message(message, context)

# Estrutura da resposta (planejada)
{
    "corruption_alert": {
        "alert_type": "systemic_corruption",
        "severity": "HIGH",  # LOW, MEDIUM, HIGH, CRITICAL
        "confidence_score": 0.85,
        "entities_involved": [
            "Empresa X LTDA",
            "Servidor Público Y",
            "Intermediário Z"
        ],
        "suspicious_patterns": [
            {
                "pattern": "price_manipulation",
                "score": 0.82,
                "evidence": "Benford's Law violation: chi-square = 15.8"
            },
            {
                "pattern": "bidding_cartel",
                "score": 0.78,
                "evidence": "Network analysis: 3 companies form tight cluster"
            },
            {
                "pattern": "nepotism",
                "score": 0.65,
                "evidence": "Relationship graph: 2nd degree connection detected"
            }
        ],
        "financial_impact": 1500000.0,  # R$ 1.5M estimado
        "evidence_links": [
            "Contract CTR-2024-001",
            "Network Graph node_45",
            "Transaction flow TRX-789"
        ],
        "risk_assessment": {
            "priority": "high",
            "urgency": "medium",
            "public_impact": "significant"
        },
        "timestamp": "2024-10-12T14:30:00Z",
        "investigation_priority": 9  # 1-10 scale
    },
    "status": "analysis_complete",
    "recommendations": [
        "Iniciar investigação formal imediata",
        "Notificar órgãos de controle competentes",
        "Suspender processos relacionados às entidades envolvidas",
        "Implementar monitoramento contínuo dos padrões detectados"
    ],
    "confidence": 0.85,
    "metadata": {
        "detection_type": "systematic",
        "model_version": "1.0",
        "algorithms_used": ["benford", "graph_analysis", "ml_classifier"]
    }
}

📊 Algoritmos e Técnicas

Lei de Benford (Planejado)

async def _apply_benford_law(self, data: List[float]) -> float:
    """
    Aplica Lei de Benford para detectar manipulação de dados

    Teoria: Primeiro dígito de números naturais segue:
    P(d=1) ≈ 30.1%
    P(d=2) ≈ 17.6%
    P(d=3) ≈ 12.5%
    ...
    P(d=9) ≈ 4.6%

    Retorna: Chi-square score de desvio
    """
    first_digits = [int(str(abs(x))[0]) for x in data if x > 0]
    observed_freq = np.bincount(first_digits, minlength=10)[1:] / len(first_digits)

    benford_expected = np.array([np.log10(1 + 1/d) for d in range(1, 10)])

    chi_square = np.sum((observed_freq - benford_expected)**2 / benford_expected)

    return chi_square  # > 15.507 = significativo (p<0.05)

Detecção de Cartéis (Planejado)

async def analyze_bidding_cartels(self, bidding_data: List[Dict]) -> Dict[str, Any]:
    """
    Detecta cartéis usando análise de grafos

    Algoritmo:
    1. Construir grafo de co-participação em licitações
    2. Aplicar Louvain Algorithm para detectar comunidades
    3. Analisar padrões de preços dentro de comunidades
    4. Calcular métricas de suspeição:
       - Densidade de subgrafo
       - Modularidade
       - Coeficiente de clustering
    """
    # TODO: Implementar
    pass

Detecção de Lavagem de Dinheiro (Planejado)

async def detect_money_laundering(self, financial_data: List[Dict]) -> Dict[str, Any]:
    """
    Detecta padrões de lavagem usando técnicas de ML

    Padrões detectados:
    - Structuring: Múltiplas transações abaixo do threshold de reporte
    - Layering: Transações em camadas para dificultar rastreamento
    - Integration: Reintrodução de dinheiro "limpo" na economia
    - Shell companies: Empresas de fachada
    - Round-tripping: Transações circulares
    """
    # TODO: Implementar
    pass

🔧 Estado de Implementação

✅ O Que Funciona

1. Framework Base: Classe com estrutura completa
2. Data Models: CorruptionAlertResult, CorruptionSeverity
3. Message Processing: Pipeline de mensagens funcionando
4. Logging & Audit: Sistema de logs implementado
5. Thresholds: Configurações de detecção definidas
6. Recommendations Generator: Lógica de recomendações básica

⚠️ O Que Está Planejado (Documentado mas não implementado)

1. Lei de Benford: Algoritmo documentado, código TODO
2. Detecção de Cartéis: Método stub, precisa implementação
3. Lavagem de Dinheiro: Método stub
4. Nepotismo: Não implementado
5. Índice de Transparência: Não implementado
6. Modelos ML: Variáveis definidas mas não carregadas

🔴 Faltando Completamente

1. Testes: Zero cobertura
2. Modelos ML Treinados: Nenhum modelo pronto
3. Integração com APIs Externas: CNJ, TCU, COAF não conectados
4. Persistência: Sem armazenamento de alertas
5. Dashboard: Sem visualização de resultados

🔄 Integração no Sistema

Casos de Uso

Caso 1: Auditoria de Licitações

# Analisar processo licitatório suspeito
data = {
    "action": "detect_corruption",
    "scope": "bidding_process",
    "process_id": "LICIT-2024-0123",
    "analyze": ["benford", "cartel", "price_patterns"]
}

Caso 2: Investigação de Rede

# Mapear rede de corrupção
data = {
    "action": "detect_corruption",
    "scope": "network_analysis",
    "seed_entities": ["Empresa X", "Servidor Y"],
    "depth": 3  # Até 3º grau de conexão
}

Caso 3: Monitoramento Contínuo

# Alertas em tempo real
data = {
    "action": "detect_corruption",
    "scope": "continuous_monitoring",
    "watch_list": ["órgão_123", "empresa_xyz"],
    "frequency": "daily"
}

📚 Base Teórica e Referências

Lei de Benford

• Paper Original: Benford, F. (1938). "The Law of Anomalous Numbers"
• Aplicação: Detecção de fraude fiscal, eleitoral, contábil
• Casos de Uso: IRS (USA), Controladoria Geral da União (BR)

Algoritmos de Grafos

• Louvain Algorithm: Blondel et al. (2008)
• PageRank: Brin & Page (1998)
• Community Detection: Newman (2006)

Machine Learning para Fraude

• Isolation Forest: Liu et al. (2008)
• Autoencoders: Hinton & Salakhutdinov (2006)
• Graph Neural Networks: Kipf & Welling (2017)

Legislação Brasileira

• Lei 8.429/1992: Lei de Improbidade Administrativa
• Lei 12.846/2013: Lei Anticorrupção (responsabilidade empresas)
• Lei 9.613/1998: Lei de Lavagem de Dinheiro (alterada por Lei 12.683/2012)

🚀 Roadmap de Implementação

Fase 1: Algoritmos Básicos (2-3 semanas)

# Prioridade alta
- [ ] Implementar Lei de Benford completa
- [ ] Criar detecção básica de cartéis (grafo simples)
- [ ] Implementar cálculo de risco de corrupção
- [ ] Adicionar testes unitários (60% coverage)

Fase 2: Machine Learning (4-6 semanas)

# Treinar modelos
- [ ] Fraud Neural Network (LSTM)
- [ ] Cartel Detector (Graph CNN)
- [ ] Anomaly Detection (Isolation Forest)
- [ ] Validação com dados históricos

Fase 3: Integrações (3-4 semanas)

# Conectar APIs externas
- [ ] CNJ API (processos judiciais)
- [ ] TCU API (auditorias)
- [ ] COAF (operações financeiras - se disponível)
- [ ] Portal da Transparência (contratos)

Fase 4: Produção (2 semanas)

# Preparar para produção
- [ ] Performance testing
- [ ] Security audit
- [ ] Dashboard de alertas
- [ ] Documentação completa

🐛 Limitações Conhecidas

1. Sem Algoritmos Implementados

   • Métodos principais são stubs
   • Solução: Implementar algoritmos conforme roadmap

2. Sem Modelos ML

   • Variáveis definidas mas modelos não treinados
   • Solução: Treinar com datasets públicos

3. Sem Testes

   • Zero cobertura de testes
   • Solução: Criar suite completa (TDD)

4. APIs Externas Não Integradas

   • CNJ, TCU, COAF não conectados
   • Solução: Implementar clientes de API

📊 Métricas de Performance (Planejadas)

Métrica	Meta	Status
Precisão	>92%	🔴 N/A
Recall	>88%	🔴 N/A
F1-Score	>0.90	🔴 N/A
Falsos Positivos	<5%	🔴 N/A
Tempo de Análise	<5s para 1k contratos	🔴 N/A

📞 Próximas Ações Imediatas

🔥 Urgente (Esta Semana)

1. Implementar Lei de Benford - Algoritmo matemático puro
2. Criar testes unitários para estruturas existentes
3. Documentar casos de teste específicos brasileiros

📈 Curto Prazo (2 Semanas)

4. Implementar detecção básica de cartéis (grafo simples)
5. Conectar Portal da Transparência para dados reais
6. Validar Lei de Benford com dados históricos

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Documentação Relacionada:

• Visão Geral dos Agentes
• Oxóssi - Fraud Hunter
• Zumbi - Anomaly Detective

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Nota: Documentação excelente no código-fonte com detalhamento de todos os algoritmos planejados. Framework sólido esperando implementação dos algoritmos matemáticos e de ML. Lei de Benford é prioridade para implementação! 🏥