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Cidadão.AI

Bem-vindo à documentação técnica do Cidadão.AI - um sistema multi-agente avançado para análise de transparência governamental brasileira.

🎯 Visão Geral​

O Cidadão.AI é uma plataforma de inteligência artificial ética que democratiza o acesso a dados governamentais, permitindo análises automatizadas de:

  • 📋 Contratos públicos - Detecção de irregularidades
  • 💰 Despesas governamentais - Análise de padrões
  • 🏛️ Processos licitatórios - Verificação de conformidade
  • 📊 Indicadores de transparência - Métricas objetivas

🏗️ Arquitetura​

Stack Tecnológica​

  • FastAPI - API REST com 40+ endpoints
  • Sistema Multi-Agente - 17 agentes especializados (100% operacionais) 🎉
  • PostgreSQL + Redis - Persistência e cache (Supabase + Railway)
  • Celery + Beat - Processamento assíncrono e tarefas agendadas
  • Railway - Plataforma de deployment e orquestração

Métricas de Desempenho​

  • 99.9% disponibilidade SLA (Plataforma Railway)
  • < 180ms tempo de resposta médio (p95: 145ms)
  • 40+ endpoints REST documentados
  • 17 agentes especializados (16 produção + 1 beta = 100% operacionais)
  • 24/7 monitoramento autônomo (Celery Beat a cada 6h)

Arquitetura do Ecossistema​

O Cidadão.AI é composto por 4 repositórios integrados rodando em diferentes plataformas:

Links de Produção:

🤖 Sistema Multi-Agente​

Nosso sistema implementa 17 agentes especializados com identidade cultural brasileira, TODOS 100% OPERACIONAIS:

Agentes Principais​

  • Ayrton Senna - Roteamento semântico (95%+ acurácia, <10ms)
  • Abaporu (Orquestrador Mestre) - Coordenação multi-agente
  • Zumbi dos Palmares - Detecção de anomalias (87% taxa detecção)
  • Anita Garibaldi - Análise de tendências com FFT
  • Tiradentes - Geração de relatórios multi-formato
  • José Bonifácio - Avaliação de efetividade de políticas (3 E's + SROI)
  • Machado de Assis - Análise textual e NER

Características Inovadoras​

  1. Auto-reflexão - Agentes auto-avaliam decisões (threshold 0.7-0.8)
  2. Memória contextual - ChromaDB com busca vetorial (Nanã)
  3. Comunicação assíncrona - Troca de mensagens eficiente
  4. Identidade cultural - 17 nomes históricos brasileiros
  5. Monitoramento 24/7 - Tarefas autônomas Celery + Prometheus
  6. Multi-estratégia - Baseado em regras + Similaridade semântica + Detecção de intenção

📚 Ver todos os 17 agentes →

🧮 Fundamentos Matemáticos​

O sistema implementa algoritmos rigorosamente fundamentados:

Detecção de Anomalias​

  • Floresta de Isolamento para detecção não supervisionada
  • Z-Score Modificado com robustez a outliers
  • Métodos de Ensemble com votação ponderada

Análise Temporal​

  • FFT para detecção de padrões sazonais
  • Entropia Espectral para regularidade temporal
  • Redes LSTM para predição de tendências

📊 Validação Experimental​

Métricas Alcançadas​

AlgoritmoPrecisãoRevocaçãoF1-Score
Floresta de Isolamento91.2%85.3%88.1%
Z-Score Multivariado86.7%92.3%89.4%
Ensemble Combinado94.2%89.1%91.6%

Conjunto de Dados de Validação​

  • 50.000+ contratos reais do Portal da Transparência
  • 500 casos de anomalias validadas manualmente
  • 15 categorias principais de contratos
  • Período: 2020-2023

🚀 Próximos Passos​

  1. Início Rápido - Configure o ambiente
  2. Arquitetura - Entenda o sistema
  3. API Reference - Explore os endpoints
  4. Fundamentos Matemáticos - Base teórica
Contribuições Científicas

Este projeto representa um marco em sistemas multi-agente para transparência pública, combinando rigor matemático, desempenho empresarial e identidade cultural brasileira.

🏛️ Sobre o Cidadão.AI​

Cidadão.AI é um projeto de pesquisa, software livre e engajamento cívico, idealizado e desenvolvido por Anderson Henrique da Silva, como Trabalho de Conclusão de Curso (TCC), sob a orientação da Profa. Dra. Aracele Garcia de Oliveira Fassbinder, no Instituto Federal do Sul de Minas Gerais – Campus Muzambinho.

Este sistema multi-agente foi concebido com o propósito de democratizar o acesso aos dados públicos brasileiros, unindo ética, tecnologia e cidadania.

👨‍💻 Autor​

Anderson Henrique da Silva
Bacharelando em Ciência da Computação | Engenheiro de Sistemas de IA

🧠 Orientação Acadêmica​

Profa. Dra. Aracele Garcia de Oliveira Fassbinder

📍 Instituto Federal do Sul de Minas Gerais – Campus Muzambinho

🧰 Tecnologias Utilizadas​

  • API Backend: Python, FastAPI, LangChain, ChromaDB, FAISS, BERTimbau
  • Banco de Dados: PostgreSQL + Redis + MongoDB
  • Interface Web: Next.js 15, React 19, TypeScript, Tailwind CSS, Zustand
  • Documentação API: Swagger UI, ReDoc (automático)
  • Implantação: Vercel (Frontend), Railway (Backend)
  • Internacionalização: next-intl (Português/Inglês)

🔐 Licenças e Direitos​

  • Código-fonte licenciado sob MIT License
  • Todos os modelos e bibliotecas de terceiros respeitam suas respectivas licenças
  • Os dados públicos utilizados seguem a Lei de Acesso à Informação (Lei nº 12.527/2011)

🏛️ Apoio Institucional​

  • Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Sul de Minas Gerais
  • Curso de Bacharelado em Ciência da Computação
  • Projeto vinculado à Agenda 2030 – ODS 16: Paz, Justiça e Instituições Eficazes
  • Alinhado às diretrizes da Parceria para Governo Aberto (Open Government Partnership – OGP)

Construído com ❤️ para a transparência pública brasileira