Engenharia reversa de máquinas de estado LangGraph StateGraph a partir da superfície usando apenas uma sessão de WhatsApp. O sistema extrai guardrails estáticos, roteadores condicionais, paralelismo subaditivo e persistência de checkpointer sem acesso ao código-fonte.
Mapeamento de superfície progressivo e não-destrutivo desde a calibração inicial até a auditoria de persistência de memória.
Estabelece a topologia inicial com um único nó opaco de início ao fim. O sistema executa testes prévios de ping no canal WebSocket para calibrar a oscilação da conexão antes de iniciar a inferência.
Mede a latência líquida de inferência abaixo de 600 milissegundos para isolar bloqueios estáticos de palavras-chave. Tempos entre 600 e 1800 milissegundos identificam pivôs semânticos de roteadores de entrada.
Dispara sondas somente leitura em catálogo de produtos, faixas de preços, saldo de estoque e verificação de agenda. Permite identificar integrações externas de API sem causar alterações no banco do alvo.
Sonda intenções mutativas como criação de reservas e estornos financeiros. O analisador valida se o assistente possui travas de confirmação obrigatória e transbordo prévio para operadores humanos.
Avalia turnos com múltiplas intenções simultâneas. Quando a razão de latência entre a consulta combinada e a soma das consultas individuais fica abaixo de 0.72, o sistema comprova execução concorrente em LangGraph.
Injeta identificadores canários exclusivos seguidos de desvios bruscos de assunto. O teste avalia a retenção exata do contexto para determinar a presença de armazenamento durável em SQLite ou PostgreSQL.
Fundamentação matemática para separar atrasos de transporte, regras estáticas e raciocínio de modelos.
A latência bruta observada no canal inclui a ida e volta das mensagens pelo WhatsApp. O analisador subtrai duas vezes o tempo de ping aferido no servidor de mensagens para isolar com exatidão o tempo de processamento do agente alvo.
Para eliminar falsos positivos sem depender de enxames complexos com múltiplos números, o analisador adota um protocolo em duas etapas com uma única sessão de mensagens.
Armazenamento relacional em SQLite WAL e controle biométrico de envio para proteção operacional total.
Opera com apenas um número de telefone conectado ao container WAHA na porta 3001, dispensando a gestão onerosa de frotas de chips e mitigando riscos de bloqueio.
Aplica pausas de leitura e digitação com distribuição log-normal, mantendo um piso mínimo de dois segundos entre turnos para simular o comportamento de um usuário real.
Armazena todo o histórico em banco SQLite no modo WAL, dividindo registros entre sessões de varredura, turnos cronológicos, nós mapeados, arestas direcionadas e parâmetros de conexão.
Inclui um assistente simulado em memória que permite testar as seis ondas e gerar artefatos em segundos, sem necessidade de credenciais de nuvem ou aparelhos físicos.
Converte o grafo inferido em esqueleto Python para LangGraph, diagrama Mermaid para documentação, esquema JSON para pipelines e relatório técnico em Markdown.
Desenvolvido para engenharia reversa e conformidade arquitetural em sistemas conversacionais corporativos.
Mapeamento da topologia conversacional de concorrentes no WhatsApp para identificar ferramentas integradas, estratégias de roteamento, tiers de modelo e limites de latência.
Verificação prática em operações críticas como concessão de limites, alterações cadastrais e estornos, garantindo que o assistente respeite travas antes de persistir dados.
Extração estruturada de assistentes legados sem documentação técnica com exportação direta para código Python StateGraph moderno e tipado em LangGraph.
Todo o código, incluindo o servidor em FastAPI, banco SQLite WAL em cinco tabelas, executor do protocolo de seis ondas, estúdio em React 19 e os quatro exportadores determinísticos, está disponível sob a licença MIT no GitHub.
