PRD-044 — Agentic Compliance Control Automation Fabric

1. Objetivo

O PRD-044 transforma os requisitos e controles definidos nos PRDs-042 e 043 em controles operacionais continuamente verificáveis.

Até agora:

Regulation
   ↓
Requirement
   ↓
Control
   ↓
Evidence
   ↓
Compliance

A partir deste PRD:

Requirement
   ↓
Control Objective
   ↓
Control Definition
   ↓
Control Test
   ↓
Data / Event / Capability
   ↓
Evaluation
   ↓
Evidence
   ↓
Compliance
   ↓
Remediation
   ↓
Verification

O objetivo é que o sistema consiga detectar automaticamente situações de não conformidade antes, durante e depois da execução das atividades.

2. Princípio Fundamental

Sempre que um requisito puder ser convertido em uma condição objetiva verificável, o sistema deverá preferir monitoramento automatizado e contínuo em vez de depender exclusivamente de inspeção manual.

3. O que é um Controle Automatizado

Um controle automatizado é uma definição que permite verificar uma condição de conformidade utilizando dados confiáveis do sistema.

Exemplo:

Requirement:
Employee must have valid training.

Control:
Verify training.validUntil >= currentDate.

Input:
Training record

Result:
PASS / FAIL

4. Controle Manual vs Automatizado

Tipo	Execução
Manual	Pessoa verifica
Automatizado	Sistema verifica
Híbrido	Sistema detecta + humano decide

Exemplo híbrido:

Agent
 ↓
detects anomaly
 ↓
human reviewer
 ↓
decision

5. Control Objective

Todo controle deverá possuir um objetivo claro:

interface ControlObjective {
  objectiveId: string;

  name: string;

  description: string;

  requirementRefs: string[];

  expectedOutcome: string;
}

Exemplo:

Ensure every active Work Permit
is associated with employees whose
mandatory training is valid.

6. Control Definition

interface AutomatedControl {
  controlId: string;

  tenantId: string;

  objectiveId: string;

  name: string;

  type:
    | "PREVENTIVE"
    | "DETECTIVE"
    | "CORRECTIVE";

  executionMode:
    | "EVENT"
    | "SCHEDULED"
    | "ON_DEMAND"
    | "PRE_OPERATION"
    | "POST_OPERATION";

  testDefinition: ControlTestDefinition;

  evidenceDefinition: EvidenceDefinition;

  status: ControlStatus;
}

7. Control Test

O teste define objetivamente o que significa passar.

interface ControlTestDefinition {
  inputRefs: string[];

  conditions: ControlCondition[];

  expectedResult: "PASS" | "FAIL";

  evaluationMode:
    | "ALL"
    | "ANY"
    | "THRESHOLD";
}

8. Control Assertion

Uma assertion representa uma condição que precisa ser verdadeira.

training.validUntil >= now

ou:

workPermit.status != RELEASED
OR
training.status == VALID

9. Example

const control = {
  controlId: "control.workPermit.trainingValidity",
  assertion: {
    field: "training.validUntil",
    operator: "GTE",
    value: "$NOW"
  }
};

10. Control Evaluation

Fluxo:

TRIGGER
 ↓
COLLECT INPUT
 ↓
VALIDATE INPUT
 ↓
EXECUTE ASSERTIONS
 ↓
CALCULATE RESULT
 ↓
GENERATE EVIDENCE
 ↓
UPDATE COMPLIANCE

11. Deterministic Execution

Controles objetivos deverão utilizar:

SQL
API
JSON rules
expression engine
state queries
event conditions

antes de utilizar LLM.

12. LLM Boundary

O LLM poderá ajudar quando o controle exigir interpretação não estruturada.

Exemplo:

document
 ↓
LLM extraction
 ↓
candidate fact
 ↓
validation
 ↓
control

Mas:

O LLM não deve ser a única prova de um controle crítico.

13. Control Inputs

Entradas podem vir de:

Business API
Database
State Fabric
Event Fabric
External Gateway
Knowledge Fabric
Document
Sensor
Inspection
Human Input

14. Input Trust

Cada input deverá possuir:

source
authority
freshness
observedAt
version
provenance

integrados ao PRD-029.

15. Input Validation

Antes do teste:

exists?
correct type?
correct tenant?
fresh?
authorized?
complete?

16. Missing Input

Se faltar uma informação necessária:

CONTROL_RESULT = UNKNOWN

e não:

PASS

17. Control Result

interface ControlEvaluation {
  evaluationId: string;

  controlId: string;

  tenantId: string;

  evaluatedAt: string;

  status:
    | "PASS"
    | "FAIL"
    | "UNKNOWN"
    | "NOT_APPLICABLE"
    | "ERROR";

  inputRefs: string[];

  evidenceRefs: string[];

  reasonCodes: string[];

  version: string;
}

18. PASS

Significa que:

all required assertions
were verified

19. FAIL

Significa que:

required condition
was objectively violated

20. UNKNOWN

Significa:

system lacks sufficient evidence

Isso é diferente de:

FAIL

21. ERROR

Significa que a avaliação não conseguiu ser executada.

Exemplo:

LMS unavailable

Resultado:

ERROR

e o Exception Management do PRD-024 será acionado.

22. NOT_APPLICABLE

Somente quando o Applicability Engine do PRD-042 determinar explicitamente que o controle não se aplica.

23. Control Frequency

Um controle poderá executar:

REAL_TIME
PER_EVENT
HOURLY
DAILY
WEEKLY
MONTHLY
ON_DEMAND
PRE_OPERATION
POST_OPERATION

24. Continuous Control

Para controles críticos:

Event
 ↓
Immediate Evaluation

Exemplo:

TrainingExpired
 ↓
WorkPermitTrainingControl
 ↓
FAIL

25. Scheduled Control

Controles periódicos poderão executar:

Every day at 02:00

com o Temporal Fabric.

26. Pre-Operation Control

Antes de uma Capability:

workPermit.release

o sistema poderá verificar:

training valid
risk assessed
approval valid
required inspection completed

27. Compliance Gate

Arquitetura:

CAPABILITY
    ↓
COMPLIANCE GATE
    ↓
CONTROL EVALUATION
    ↓
POLICY
    ↓
AUTHORIZATION
    ↓
EXECUTION

28. Preventive Control

Impede a operação.

Exemplo:

Training invalid
 ↓
DENY
 ↓
workPermit.release

29. Detective Control

Não impede inicialmente, mas detecta:

Operation executed
 ↓
Control
 ↓
FAIL

30. Corrective Control

Pode iniciar uma ação autorizada:

FAIL
 ↓
Remediation Workflow

31. Control Dependency

Controles poderão depender de outros:

Control A
 ↓
Control B
 ↓
Control C

O sistema deverá detectar ciclos.

32. Control DAG

Training Control
       ↓
Work Permit Eligibility
       ↓
Work Permit Release

33. Control Execution Graph

Controles independentes poderão executar em paralelo:

             ┌── Training
Work Permit ─┼── Risk
             ├── Approval
             └── Inspection

34. Control Priorities

CRITICAL
HIGH
MEDIUM
LOW

Controles críticos terão precedência.

35. Control Criticality

Criticality deverá considerar:

regulatory severity
+
business impact
+
safety impact
+
population affected
+
irreversibility

36. Control Effectiveness

O sistema deverá distinguir:

CONTROL_DESIGNED
CONTROL_IMPLEMENTED
CONTROL_OPERATING
CONTROL_EFFECTIVE

37. Control Health

HEALTHY
DEGRADED
FAILING
UNKNOWN
DISABLED

38. Control Drift

Exemplo:

Requirement:
unchanged

Control:
implementation changed

Expected behavior:
no longer guaranteed

Resultado:

CONTROL_DRIFT

39. Control Coverage

Métrica:

requirements_with_controls
/
applicable_requirements

40. Evidence Coverage

Outra métrica:

controls_with_valid_evidence
/
active_controls

41. Automation Coverage

automated_controls
/
total_controls

42. Continuous Compliance Coverage

O sistema deverá produzir:

100% requirements mapped
92% controls automated
96% controls monitored
98% evidence fresh

43. Evidence Collector

O Control Fabric poderá possuir coletores especializados.

interface EvidenceCollector {
  collectorId: string;

  sourceType: string;

  inputSchema: JSONSchema;

  collect(
    context: ControlExecutionContext
  ): Promise<CollectedEvidence>;
}

44. Evidence Collection

Fluxo:

Control
 ↓
Collector
 ↓
Business API
 ↓
Normalized Evidence
 ↓
Evidence Store

45. Evidence Reuse

Uma evidência válida poderá ser reutilizada por vários controles:

Training Record
 ├── Control A
 ├── Control B
 └── Control C

46. Evidence Freshness Policy

Cada controle poderá definir:

maxAge = 24h

Se a evidência tiver:

age > 24h

resultado:

STALE

47. Read-After-Write

Após uma correção:

Remediation
 ↓
Write
 ↓
Read-after-write
 ↓
Control Evaluation

48. Verification

Nunca considerar uma remediação concluída apenas porque uma API retornou 200.

O controle deverá ser reexecutado.

49. Automated Remediation

Controles poderão declarar:

interface RemediationDefinition {
  capabilityId: string;

  allowedConditions: string[];

  requiresConfirmation: boolean;

  verificationControlId: string;
}

50. Remediation Safety

O Agent só poderá executar remediation se:

Capability registered
+
Policy allowed
+
Authority valid
+
Risk allowed
+
Input valid

51. Example

Training expired
 ↓
Remediation:
notify employee

pode ser automatizável.

Mas:

Training expired
 ↓
Suspend employee access

poderá exigir política e aprovação humana, dependendo do contexto.

52. Compensating Controls

Se um controle principal estiver indisponível:

Primary Control
       ↓
Unavailable
       ↓
Compensating Control

somente se previamente autorizado.

53. No Improvised Compensation

O Agent não poderá dizer:

“Como o controle não funcionou, vou considerar este outro suficiente.”

A compensação deverá estar registrada.

54. Control Exception

Uma falha poderá ser temporariamente aceita através de uma exceção formal.

Control FAIL
 ↓
Exception Request
 ↓
Policy
 ↓
Approval
 ↓
Temporary Exception

55. Exception Expiration

Toda exceção deverá possuir:

effectiveFrom
effectiveUntil

56. Automatic Expiration

Ao expirar:

ExceptionExpired
 ↓
Control reactivated
 ↓
Evaluation

57. Control Failure Event

Quando um controle falhar:

ControlFailed

será publicado no Event Fabric.

58. Event Consumers

Podem reagir:

Compliance
Attention
Workflow
Proactive Intelligence
Goal
Incident Management
Audit

59. Compliance Reaction

ControlFailed
 ↓
ComplianceGap

60. Proactive Reaction

ControlAtRisk
 ↓
Attention

61. Incident Reaction

Se o impacto for crítico:

ControlFailed
 ↓
Incident

via PRD-024.

62. Goal Reaction

Se um Goal depender daquele controle:

Goal
 ↓
AT_RISK

63. Responsibility Reaction

PRD-041 identifica:

Responsible
Accountable

64. Notification

PRD-038 encaminha:

ACTION_REQUIRED

ao responsável.

65. Control SLA

Um controle poderá possuir:

evaluationSLA
remediationSLA
verificationSLA

66. SLA Integration

PRD-037 deverá controlar:

failureAt
dueAt
breachAt
escalationAt

67. Control Escalation

Control Failed
 ↓
Responsible
 ↓ SLA
Supervisor
 ↓
Accountable

68. Control Ownership

PRD-041 fornece:

controlOwner
controlAccountable

69. Resource Integration

PRD-039 poderá fornecer recursos para controles manuais:

qualified inspector
available reviewer

70. Manual Control

Um controle manual poderá ser representado:

CONTROL
 ↓
TASK
 ↓
HUMAN
 ↓
EVIDENCE
 ↓
CONTROL RESULT

71. Hybrid Control

SYSTEM
 ↓
detect anomaly
 ↓
HUMAN REVIEW
 ↓
decision

72. Human Attestation

Uma pessoa poderá fornecer uma declaração.

Porém:

USER_ATTESTATION

deverá possuir trust level próprio e nunca ser confundida automaticamente com uma evidência objetiva.

73. Control Evidence Integrity

Quando possível, evidências deverão possuir:

hash
source version
timestamp
entity version
collector version

74. Reproducibility

Uma avaliação deverá poder ser reproduzida:

Control Version
+
Input Versions
+
Policy Version
+
Knowledge Version

75. Control Versioning

Control v1
 ↓
Control v2

Uma avaliação histórica continua associada à versão original.

76. Control Change

Uma alteração de controle deverá utilizar PRD-043.

Control Changed
 ↓
Impact Analysis
 ↓
Evaluation
 ↓
Release

77. Automated Test Generation

A partir de um Control Definition, o sistema poderá gerar testes:

PASS
FAIL
UNKNOWN
STALE
TENANT_MISMATCH
INVALID_INPUT

78. Example Test

Training valid → PASS

Training expired → FAIL

Training missing → UNKNOWN

Training belongs to another employee → FAIL

LMS unavailable → ERROR

79. Security Tests

Também:

cross-tenant evidence
unauthorized source
tampered evidence
expired credential
forged event
replayed event

80. Replay Protection

Eventos utilizados para controles deverão respeitar o Event Fabric:

eventId
eventVersion
causationId
timestamp

e deduplicação.

81. Control Execution Idempotency

const idempotencyKey =
  `${controlId}:${entityId}:${evaluationWindow}`;

Isso evita avaliações duplicadas desnecessárias.

82. Large Scale Evaluation

Para milhares de entidades:

Control
 ↓
Partition
 ↓
Batch
 ↓
Parallel Evaluation
 ↓
Aggregate

83. Adaptive Execution

PRD-034 poderá ajustar:

batch size
concurrency
retry
timeout

mas nunca alterar:

control logic
regulatory requirement
policy

84. Failure Handling

Se o coletor falhar:

Evidence Collector
 ↓
TIMEOUT
 ↓
Retry
 ↓
Circuit Breaker
 ↓
UNKNOWN/ERROR

85. No False Compliance

Regra fundamental:

ERROR
≠
PASS

UNKNOWN
≠
PASS

86. Control Circuit Breaker

Quando uma fonte estiver indisponível:

LMS
 ↓
many failures
 ↓
Circuit OPEN

O sistema evita sobrecarregar a fonte.

87. Recovery

Circuit OPEN
 ↓
Health Check
 ↓
RECOVERED
 ↓
Circuit CLOSED

88. Stale Control

Se não houver nova evidência dentro da janela:

CONTROL = UNKNOWN

ou outro estado definido pela policy.

89. Compliance State Projection

Os resultados dos controles alimentarão:

Compliance State

do PRD-042.

90. Entity Compliance

Uma entidade poderá ter:

interface EntityComplianceState {
  entityId: string;

  status: ComplianceState;

  controlsPassed: number;

  controlsFailed: number;

  controlsUnknown: number;

  criticalFailures: number;

  evaluatedAt: string;
}

91. Work Permit Compliance

Exemplo:

WP-1001

Training       PASS
Risk           PASS
Inspection     PASS
Approval       PASS
PPE             PASS

Overall:
COMPLIANT

92. Critical Failure

Training       PASS
Risk           FAIL [CRITICAL]
Inspection     PASS
Approval       PASS

Resultado:

NON_COMPLIANT

independentemente de um score agregado elevado.

93. Control Aggregation

O algoritmo de agregação deverá suportar:

ALL
ANY
THRESHOLD
WEIGHTED
CRITICAL_OVERRIDE

94. Critical Override

Exemplo:

ALL controls pass
OR
critical control fails

Neste último caso:

NON_COMPLIANT

95. Compliance Dashboard

O dashboard deverá mostrar:

Controls
 ├── Healthy
 ├── Failing
 ├── Unknown
 ├── Stale
 └── Disabled

96. Control Health Dashboard

Indicadores:

Control Pass Rate
Failure Rate
Unknown Rate
Evidence Freshness
Mean Time to Detect
Mean Time to Remediate
Mean Time to Verify

97. Automation Dashboard

Automated Controls
Manual Controls
Hybrid Controls
Automation Coverage
Evidence Automation Coverage

98. Control Quality

O sistema deverá medir:

false positive
false negative
manual override
review rejection
repeated failures

99. Human Override

Um usuário autorizado poderá contestar:

Control Result

mas o resultado original deverá permanecer preservado.

100. Override Model

interface ControlOverride {
  overrideId: string;

  evaluationId: string;

  requestedBy: PrincipalRef;

  approvedBy?: PrincipalRef;

  reason: string;

  evidenceRefs: string[];

  effectiveUntil?: string;

  status: string;
}

101. Override Audit

Nunca sobrescrever:

FAIL

para:

PASS

sem manter a avaliação original.

O correto é:

Original Result = FAIL
Override = ACCEPTED
Effective Compliance = EXCEPTION

102. Control Certification

Controles críticos deverão poder ser certificados:

DRAFT
 ↓
TESTED
 ↓
REVIEWED
 ↓
CERTIFIED
 ↓
ACTIVE

103. Control Retirement

Um controle poderá ser:

DEPRECATED
 ↓
DISABLED
 ↓
RETIRED

somente quando os requisitos associados estiverem adequadamente tratados.

104. No Orphan Requirements

O sistema deverá detectar:

Requirement
 ↓
NO CONTROL

como:

CONTROL_COVERAGE_GAP

105. No Orphan Controls

Também:

Control
 ↓
NO REQUIREMENT

poderá ser marcado:

UNMAPPED_CONTROL

para revisão.

106. Control Graph

Requirement
   │
   ▼
Control
   │
   ├── Owner
   ├── Evidence
   ├── Capability
   ├── Policy
   ├── Workflow
   └── Verification

107. Agent Query

O usuário poderá perguntar:

“Quais controles protegem esse requisito?”

O Agent consulta o Knowledge Graph.

108. Another Query

“Qual controle falhou para este Work Permit?”

Fluxo:

WorkPermit
 ↓
Compliance State
 ↓
Failed Controls
 ↓
Evidence

109. Another Query

“Por que esse controle está desconhecido?”

Resposta:

Control:
Training Validity

Status:
UNKNOWN

Reason:
LMS unavailable for 37 minutes.

Last valid evidence:
2026-09-01 14:22

110. Natural Language Remediation

“Corrija os casos que estão fora de conformidade.”

O sistema deverá:

Identify Gaps
 ↓
Classify
 ↓
Resolve Responsibility
 ↓
Build Plan
 ↓
Policy
 ↓
Confirmation if needed
 ↓
Execute
 ↓
Verify

Nunca deverá executar uma correção em massa simplesmente porque a frase é genérica.

111. Batch Protection

Para:

“Corrija todos.”

o sistema deverá calcular:

affectedCount
risk
blastRadius

e solicitar confirmação quando aplicável.

112. Multi-Agent

Agentes especializados poderão colaborar:

Compliance Agent
      ↓
Risk Agent
      ↓
Training Agent
      ↓
Workflow Agent

utilizando PRD-031.

113. Decision Intelligence

Quando houver ambiguidade:

Compliance Evidence
 ↓
Decision Engine
 ↓
REQUIRES_REVIEW

114. Organizational Responsibility

PRD-041 determina:

Control Responsible
Control Accountable

115. Attention

PRD-038 determina:

who needs to know
when
through which channel

116. Goal

PRD-036 pode acompanhar:

Compliance Goal
 ↓
Control Failures
 ↓
Goal Progress

117. Workflow

PRD-019 pode executar:

Failure
 ↓
Remediation Workflow
 ↓
Verification

118. Event Fabric

Eventos fundamentais:

ControlEvaluationStarted
ControlEvaluationCompleted
ControlPassed
ControlFailed
ControlUnknown
ControlError
ControlBecameStale
ControlRecovered
ControlDisabled

119. Audit

Cada avaliação deverá registrar:

controlId
controlVersion
tenantId
entityId
inputs
evidence
policyVersion
result
reasonCodes
evaluatedAt

120. Security

O Control Engine deverá impedir:

cross-tenant reads
unauthorized evidence
arbitrary capability execution
unregistered collectors
policy bypass

121. External Sources

Qualquer fonte externa deverá passar pelo PRD-025.

Control
 ↓
External Capability
 ↓
Gateway
 ↓
External System
 ↓
Verified Response

122. Credential Security

O Control Engine nunca recebe diretamente:

API_SECRET
PASSWORD
PRIVATE_KEY

Recebe apenas uma referência segura.

123. Performance

Objetivo para controle determinístico simples:

P50 < 50ms
P95 < 200ms

quando os dados necessários estiverem disponíveis localmente.

124. Event-Driven Performance

Para eventos críticos:

Event
 ↓
Control evaluation

deverá ocorrer com baixa latência e sem depender de LLM.

125. Cost Optimization

Prioridade:

State
 ↓
Database
 ↓
Cache
 ↓
Event
 ↓
Rule Engine
 ↓
LLM only if necessary

126. First Vertical Slice

Work Permit Training Control

Controle:

control.workPermit.trainingValidity

127. Input

WorkPermit
Employee
Training
CurrentTime

128. Assertion

training.valid == true
AND
training.validUntil >= currentTime

129. Trigger

O controle será executado:

WorkPermitCreated
WorkPermitUpdated
TrainingUpdated
TrainingExpired
WorkPermitReleaseRequested
ScheduledScan

130. Preventive Gate

Antes de:

workPermit.release

executar:

TrainingValidityControl

131. PASS

Training valid

→ permite continuar para Policy/Authorization.

132. FAIL

Training expired

→ bloqueia a operação quando definido pela policy.

133. UNKNOWN

Training unavailable

→ não assumir conformidade.

A Policy determinará se:

BLOCK

ou:

REQUIRES_REVIEW

134. Remediation

Se FAIL:

Compliance Gap
 ↓
Training Coordinator
 ↓
Attention
 ↓
Remediation

135. Verification

Após atualização:

TrainingUpdated
 ↓
Control
 ↓
PASS
 ↓
Compliance
 ↓
Work Permit

136. Acceptance Criteria

137. Resultado Arquitetural

O sistema passa a possuir um verdadeiro Continuous Compliance Control Loop:

                 REQUIREMENT
                      │
                      ▼
                CONTROL OBJECTIVE
                      │
                      ▼
                 CONTROL TEST
                      │
                      ▼
             ┌────────┴────────┐
             ▼                 ▼
          EVENT              SCHEDULE
             │                 │
             └────────┬────────┘
                      ▼
                INPUT COLLECTION
                      │
                      ▼
                CONTROL ENGINE
                      │
             ┌────────┼────────┐
             ▼        ▼        ▼
           PASS      FAIL    UNKNOWN
             │        │        │
             ▼        ▼        ▼
        COMPLIANT     GAP     REVIEW
                      │
                      ▼
                 RESPONSIBILITY
                      │
                      ▼
                  REMEDIATION
                      │
                      ▼
                  VERIFICATION
                      │
                      ▼
                    PASS

A arquitetura agora deixa de apenas avaliar conformidade periodicamente e passa a funcionar como um sistema de Continuous Control Monitoring, no qual eventos, mudanças de estado e operações críticas podem disparar controles automaticamente.

138. Evidência de Implementação

O engine puro em packages/agentic/src/compliance/control-automation-governance.ts implementa avaliação determinística ALL, ANY, THRESHOLD, WEIGHTED e CRITICAL_OVERRIDE; resultados PASS, FAIL, UNKNOWN, ERROR e NOT_APPLICABLE; confiança, integridade e freshness da evidência; gates preventivos e posteriores; compensação explícita sem reescrever o resultado original; batches limitados; projeção de coverage, health e drift; e preview seguro de remediação em linguagem natural. Todo retorno mantém authorityGranted=false e authorizesExecution=false.

A migration D1 0118_control_automation_governance.sql adiciona objetivos, collectors, profiles/assertions, compensações, avaliações, gates, monitores, snapshots de portfolio, eventos e dispatches tenant-scoped. Versões, hashes, conteúdo de evidência, resultados intermediários e finais e referências de integração ficam persistidos para replay histórico exato. Os ledgers críticos são append-only por triggers D1.

As 10 APIs de governance em /control-automation/governance/* registram objetivos e collectors por referência de credencial, configuram controles e dependências, avaliam evidência registrada, geram gates, monitores e remediações governadas, projetam health/portfolio, expõem histórico e grafo e aceitam apenas preview natural. Cada avaliação produz receipts para Compliance, Responsibility, Attention, Workflow, Goal, Decision, Resource, External Gateway, State, Policy, Temporal, Event e Audit sem conceder autoridade operacional.

139. Evidência de Verificação

O gate focado terminou com 67 testes e o gate de exceções com 236. O predeploy passou com 297 testes e confirmou 12 resources, nove capabilities e 27 bindings. A regressão integral terminou com 447 arquivos aprovados, um arquivo ignorado, 7.209 testes aprovados e 10 skips preexistentes; o typecheck integral também passou. O dry-run Wrangler gerou bundle de 4.521,15 KiB, gzip de 750,47 KiB, com todos os bindings reconhecidos.

O replay D1 limpo terminou em 118/118. A migration remota executou 46 comandos e o D1 de produção confirmou 118 migrations, 11 tabelas de governance, 22 triggers e 16 índices relacionados a controles.

140. Evidência Cloudflare

O Worker elioria-agente foi publicado na versão dcc2e403-2c9b-4e67-aea6-cf7128f2112b; os quatro Workflows ficaram reconciliados na mesma publicação e /health respondeu HTTP 200 no endpoint canônico com Durable Objects, D1, KV, R2, Vectorize e Queue disponíveis.

A canary de produção tenant e97ad047-f7f3-4d23-80e6-94d525d12406 comprovou dois controles ativos e três assertions no vertical Work Permit + Training; UNKNOWN para evidência stale, FAIL/DENY para treinamento vencido, ERROR para collector indisponível e PASS/CONTINUE_TO_POLICY após renovação. A compensação permaneceu explícita com compliance efetiva EXCEPTION; remediation ficou PENDING_APPROVAL e o override humano REQUESTED, sem autoaprovação.

O mesmo ensaio confirmou portfolio HEALTHY com coverage de controle, automação, continuidade e evidência em 100%; cinco avaliações historicamente reproduzíveis; 65 receipts em 13 fabrics; três ledgers imutáveis contra tamper; isolamento entre tenants; acesso anônimo negado; cleanup PostgreSQL em zero; authorityGranted=false; e authorizesExecution=false.

A referência pública foi publicada em https://9eb1c478.elioria-sst-x-docs.pages.dev (alias da branch feat-agentic-prd-00-49). As páginas do route module e do engine retornaram HTTP 200 como text/html, com 7.928 e 7.960 bytes. O OpenAPI retornou HTTP 200 como application/json, 444.082 bytes, e listou os 10 endpoints de control automation governance. Os mesmos artefatos e tamanhos foram confirmados pelo alias da branch.

Em 2026-09-06, a regressão atual de grafo, overrides, governança, automação, health e remediações de controles passou com 27 testes. O typecheck do Agent passou novamente, e o health público do Worker confirmou runtime e bindings. A classificação PROVEN_CLOUDFLARE permanece sustentada pelo canário remoto registrado.

PRD-045 — Agentic Evidence & Audit Intelligence Fabric

O próximo passo lógico será aprofundar a evidência.

Já sabemos que um controle produz evidência, mas, em SST, será necessário responder de forma muito mais rigorosa:

“Qual evidência prova que esse requisito estava atendido?”

E, principalmente:

“Essa evidência é íntegra, suficiente, autêntica, contemporânea, rastreável e adequada para uma auditoria?”

O PRD-045 deverá criar a camada de:

SOURCE
 ↓
EVIDENCE
 ↓
PROVENANCE
 ↓
INTEGRITY
 ↓
AUTHENTICITY
 ↓
CHAIN OF CUSTODY
 ↓
EVIDENCE QUALITY
 ↓
EVIDENCE SUFFICIENCY
 ↓
AUDIT PACKAGE
 ↓
AUDIT / INSPECTION

Incluindo Evidence Registry, Evidence Lifecycle, Evidence Provenance, Evidence Integrity, Hashing, Digital Signatures, Chain of Custody, Evidence Classification, Evidence Retention, Evidence Expiration, Evidence Freshness, Evidence Sufficiency, Evidence Reliability, Evidence Corroboration, Conflicting Evidence, Evidence Bundles, Evidence Chains, Audit Packages, Audit Readiness, Point-in-Time Evidence, Immutable Evidence, Legal Hold, Retention Policies, Evidence Redaction, Sensitive Evidence, Tenant Isolation, Automated Evidence Collection, Evidence Gap Detection, Audit Trail, Auditor Workspace e geração automática de pacotes de evidências para auditorias e inspeções.

1. Objetivo​

2. Princípio Fundamental

3. O que é um Controle Automatizado

4. Controle Manual vs Automatizado

5. Control Objective

6. Control Definition

7. Control Test

8. Control Assertion

9. Example

10. Control Evaluation

11. Deterministic Execution

12. LLM Boundary

13. Control Inputs

14. Input Trust

15. Input Validation

16. Missing Input

17. Control Result

18. PASS

19. FAIL

20. UNKNOWN

21. ERROR

22. NOT_APPLICABLE

23. Control Frequency

24. Continuous Control

25. Scheduled Control

26. Pre-Operation Control

27. Compliance Gate

28. Preventive Control

29. Detective Control

30. Corrective Control

31. Control Dependency

32. Control DAG

33. Control Execution Graph

34. Control Priorities

35. Control Criticality

36. Control Effectiveness

37. Control Health

38. Control Drift

39. Control Coverage

40. Evidence Coverage

41. Automation Coverage

42. Continuous Compliance Coverage

43. Evidence Collector

44. Evidence Collection

45. Evidence Reuse

46. Evidence Freshness Policy

47. Read-After-Write

48. Verification

49. Automated Remediation

50. Remediation Safety

51. Example

52. Compensating Controls

53. No Improvised Compensation

54. Control Exception

55. Exception Expiration

56. Automatic Expiration

57. Control Failure Event

58. Event Consumers

59. Compliance Reaction

60. Proactive Reaction

61. Incident Reaction

62. Goal Reaction

63. Responsibility Reaction

64. Notification

65. Control SLA

66. SLA Integration

67. Control Escalation

68. Control Ownership

69. Resource Integration

70. Manual Control

71. Hybrid Control

72. Human Attestation

73. Control Evidence Integrity

74. Reproducibility

75. Control Versioning

76. Control Change

77. Automated Test Generation

78. Example Test

79. Security Tests

80. Replay Protection

1. Objetivo

Work Permit Training Control