Log: Intent and Security Orchestration Implementation

Data: 2026-04-20 Tópico: Implementação de Camada de Segurança e Classificação de Intenção no Grafo SDR

Contexto

Para garantir que o assistente SDR seja robusto contra "malandragem" (prompt injection) e mantenha o foco no agendamento, implementamos uma camada de segurança determinística no LangGraph.

Atividades Realizadas

1. Expansão do SDRState: Adicionados campos intent_type, security_flag e off_topic_count para rastreamento de estado de segurança.
2. IntentSecurityNode: Implementado nó inicial que atua como filtro, classificando a intenção do usuário e detectando tentativas de injeção de prompt via heurísticas (preparado para LLM/PydanticAI futuramente).
3. OffTopicResponderNode: Implementado "xerife" da conversa que incrementa um contador de desvios toda vez que o usuário sai do tópico de agendamento.
4. SecurityActionNode: Implementado botão de pânico que encerra a sessão de forma segura e dispara alertas críticos.
5. Sistema de Notificações: Criada infraestrutura básica de alertas em src/amon_claw/infrastructure/notifications/alerts.py que gera logs CRITICAL com o payload da ameaça (Tenant, Customer, Flag).
6. Integração no Grafo: Amarrada a lógica de roteamento condicional (should_continue) para garantir que o fluxo respeite as flags de segurança.

Resultados

• Determinismo: O robô não "entra na onda" de conversas fiadas após o limite definido (threshold).
• Segurança: Bloqueio imediato de prompts de injeção conhecidos.
• Observabilidade: Alertas críticos gerados automaticamente para auditoria de dev e dono do negócio.
• Testes: 100% de cobertura nos novos nós e testes de integração de fluxo completo passando.

Próximos Passos

• Evoluir as heurísticas do IntentSecurityNode para usar uma LLM dedicada ou modelo de classificação especializado.
• Integrar o sistema de notificações com canais externos (Slack/Email Webhooks).
• Implementar política de bloqueio temporário (ban) no banco de dados para IDs persistentes de ataque.