Agente de Auditoria Orçamentária: Text-to-SQL & GraphRAG
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📌 Principais Conclusões (Key Takeaways)
- O Objetivo: Construir um agente autônomo de IA para auditar US$ 500 bilhões em gastos públicos anuais, rastreando licitações e desarticulando fraudes de superfaturamento e cartéis de empresas de fachada.
- Prevenção Arquitetural: Eliminação de alucinações numéricas delegando cálculos a um motor Text-to-SQL Determinístico, enquanto o mapeamento de conluios foi isolado em um Grafo de Conhecimento (GraphRAG) em arquitetura Dual-Brain.
- Bugs Reais Resolvidos: (1) Resolução da fragmentação de nomes e endereços de empresas com o
EntityResolver; (2) Identificação de fracionamento temporal de contratos via janelas deslizantes de 30 dias; (3) Superação da desconfiança de auditores integrando gerador de dossiês XAI vinculado a leis e precedentes.- Resultados: 11 suítes de testes de regressão aprovadas com 100% de sucesso, identificando cartel de US$ 38.5M KRW e 70% de vazamento em despesas indiretas.