Displaying gathered facts structured for the report generator.
⬇ output_json (ReportData format)
{
"entity_name": "5140367967",
"entity_full_name": "5140367967",
"subject_context": {
"5140367967": {
"name": "5140367967",
"context": ""
}
},
"facts_by_category": {},
"facts_by_subject": {},
"facts_by_relation": {},
"total_cost": {
"task_costs": [],
"total_override": 0.0552823
},
"screening_tasks": [
{
"task_id": "6acdec73-25fa-489b-b06f-9b82cc934d4f",
"subject_type": "ENTITY",
"subject_name": "5140367967",
"subject_full_name": "5140367967",
"subject_node_id": "ad4e492c-b8bb-4081-ac52-5ecf40c2e1d9",
"context_description": "5140367967",
"context_data": {},
"search_state": {
"iterations": [
{
"iteration_number": 1,
"category": "CRIMINAL",
"prompt_text": "Przeprowadź screening adverse media dla podmiotu:\n**5140367967**\nKontekst pomocniczy: 5140367967, 5140367967, \n\nDla każdego etapu postępuj zgodnie z regułami:\n- Match entity names EXACTLY as provided.\n- Do NOT return phonetic, similar, or misspelled names.\n- Do NOT infer alternative spellings.\n- Do NOT normalize or autocorrect names.\n- If no exact match exists, return an empty result.\n- Do NOT suggest similar entities.\n- Use Kontekst pomocniczy to validate reasult.\n- Nie wnioskuj sam o podmiotach powiąznych. Powiązane podmioty są tylko \"Kontekst pomocniczy\"\n\n\nChcę mieć:\nETAPY:\nSzukaj adverse media dla 5140367967 w kategorii: \"Sprawy karne i postępowania prokuratorskie\n\nUwzględniaj tylko informacje dotyczące:\n- postępowań karnych\n- śledztw lub dochodzeń prowadzonych przez prokuraturę lub organy ścigania\n- zarzutów karnych, aktu oskarżenia, zatrzymań, aresztowań\n- przestępstw lub podejrzeń popełnienia przestępstwa\n\nNie uwzględniaj informacji dotyczących:\n- kar administracyjnych\n- decyzji regulatorów (np. GIIF, KNF, UOKiK, organy nadzorcze)\n- postępowań administracyjnych\n- sporów cywilnych lub gospodarczych\n- kontroli regulatora bez zarzutów karnych\n\nJeśli sprawa dotyczy wyłącznie sankcji administracyjnej lub naruszenia regulacyjnego, pomiń ją.\n\"\n\nIteracja: 1\nDotychczas sprawdzone kategorie: brak\n\n1. Skup się na podmiocie 5140367967 i powiązanych osobach/firmach.\n2. Znajdź konkretne fakty, daty, kwoty, numery spraw.\n\nZASADY:\n- Każde znalezisko MUSI być poparte cytatem ze źródła (raw_text)\n- NIE generuj informacji bez potwierdzenia w źródłach\n- NIE podsumowuj, NIE oceniaj ryzyka – to zrobi inny system\n- Podaj tylko FAKTY i ŹRÓDŁA\n- Jeżeli znajdziesz w artykule takie dane identyfikacyjne jak: data urodzenia, drugie imię, PESEL, NIP, KRS, REGON, zwróć je w polu context\n- source_urls: tylko jeden URL na finding; nie łącz wielu URL w jeden finding\n",
"response_text": "{\"findings\":[],\"no_findings_reason\":\"Brak wyników dla podmiotu 5140367967 w kategorii sprawy karne i postępowania prokuratorskie.\"}",
"findings_count": 0,
"facts_extracted": 0,
"cost": {
"input_tokens": 31759,
"output_tokens": 1415,
"total_tokens": 33174,
"web_searches": 2,
"visit_webpages": 0,
"browser_automations": 0,
"code_executions": 1,
"wolfram_alpha_executions": 0,
"cost_usd": 0.02161285
},
"information_gain": 0.0,
"timestamp": "2026-04-10T15:12:58.832357"
},
{
"iteration_number": 2,
"category": "CORRUPTION",
"prompt_text": "Przeprowadź screening adverse media dla podmiotu:\n**5140367967**\nKontekst pomocniczy: 5140367967, 5140367967, \n\nDla każdego etapu postępuj zgodnie z regułami:\n- Match entity names EXACTLY as provided.\n- Do NOT return phonetic, similar, or misspelled names.\n- Do NOT infer alternative spellings.\n- Do NOT normalize or autocorrect names.\n- If no exact match exists, return an empty result.\n- Do NOT suggest similar entities.\n- Use Kontekst pomocniczy to validate reasult.\n- Nie wnioskuj sam o podmiotach powiąznych. Powiązane podmioty są tylko \"Kontekst pomocniczy\"\n\n\nChcę mieć:\nETAPY:\nSzukaj adverse media dla 5140367967 w kategorii: \"Korupcja, łapownictwo i przestępstwa korupcyjne.\n\nUwzględniaj tylko informacje, które wskazują na:\n- podejrzenie korupcji lub łapownictwa w spółce,\n- śledztwo lub dochodzenie dotyczące korupcji prowadzone przez prokuraturę lub organy ścigania,\n- postawienie zarzutów korupcyjnych osobie powiązanej ze spółką (np. członkowi zarządu, pracownikowi, właścicielowi),\n- akt oskarżenia, zatrzymanie lub skazanie w sprawie korupcyjnej,\n- sprzedajność urzędniczą z udziałem STS lub jego kluczowych osób,\n- nadużycia finansowe, \n- oszustwa gospodarcze, \n- wyłudzenia, \n- przestępstwa na rynku kapitałowym (wykorzystanie informacji poufnej, manipulacje kursem, wprowadzanie inwestorów w błąd, poważne naruszenia obowiązków informacyjnych), jeśli są łączone z zarzutami nadużyć lub przestępstw gospodarczych.\n\nNie uwzględniaj informacji dotyczących:\n- kar administracyjnych lub sankcji regulatorów (np. GIIF, KNF, UOKiK),\n- postępowań administracyjnych lub naruszeń regulacyjnych,\n- kar finansowych nałożonych przez organy nadzorcze,\n- ogólnych nieprawidłowości lub sporów biznesowych, które nie dotyczą korupcji,\n- czysto technicznych naruszeń AML (np. brak wyznaczenia osoby, brak procedury)\n\nKonflikt kategorii (CRIMINAL vs CORRUPTION vs GOVERNANCE):\n- jeżeli zdarzenie ma charakter zarówno karny, jak i korupcyjny (np. insider trading, poważne oszustwo gospodarcze), to traktuj je jako CORRUPTION, ale nie twórz osobnego dodatkowego rekordu tylko po to, by duplikować CRIMINAL.\n- jeżeli zdarzenie dotyczy wyłącznie kary administracyjnej za brak procedur AML (bez zarzutu oszustwa/korupcji)\n\nDodawaj wynik tylko wtedy, gdy artykuł jasno wskazuje na **korupcję lub zarzuty korupcyjne**, a nie jedynie na naruszenie przepisów lub sankcję administracyjną.\n\"\n\nIteracja: 2\nDotychczas sprawdzone kategorie: CRIMINAL\n\n1. Skup się na podmiocie 5140367967 i powiązanych osobach/firmach.\n2. Znajdź konkretne fakty, daty, kwoty, numery spraw.\n\nZASADY:\n- Każde znalezisko MUSI być poparte cytatem ze źródła (raw_text)\n- NIE generuj informacji bez potwierdzenia w źródłach\n- NIE podsumowuj, NIE oceniaj ryzyka – to zrobi inny system\n- Podaj tylko FAKTY i ŹRÓDŁA\n- Jeżeli znajdziesz w artykule takie dane identyfikacyjne jak: data urodzenia, drugie imię, PESEL, NIP, KRS, REGON, zwróć je w polu context\n- source_urls: tylko jeden URL na finding; nie łącz wielu URL w jeden finding\n",
"response_text": "",
"findings_count": 0,
"facts_extracted": 0,
"cost": {
"input_tokens": 0,
"output_tokens": 0,
"total_tokens": 0,
"web_searches": 0,
"visit_webpages": 0,
"browser_automations": 0,
"code_executions": 0,
"wolfram_alpha_executions": 0,
"cost_usd": 0.0
},
"information_gain": 0.0,
"timestamp": "2026-04-10T15:14:11.761606",
"error_message": "<failed_attempts>\n\n<generation number=\"1\">\n<exception>\n Error code: 429 - {'error': {'message': 'Rate limit reached for model `meta-llama/llama-4-scout-17b-16e-instruct` in organization `org_01kd5hte0zfn7v8twkyh2ebpqv` service tier `on_demand` on tokens per minute (TPM): Limit 300000, Used 298478, Requested 8316. Please try again in 1.3588s. ', 'type': 'compound', 'code': 'rate_limit_exceeded'}}\n</exception>\n<completion>\n None\n</completion>\n</generation>\n\n<generation number=\"2\">\n<exception>\n Error code: 429 - {'error': {'message': 'Rate limit reached for model `meta-llama/llama-4-scout-17b-16e-instruct` in organization `org_01kd5hte0zfn7v8twkyh2ebpqv` service tier `on_demand` on tokens per minute (TPM): Limit 300000, Used 291999, Requested 9652. Please try again in 330.2ms. ', 'type': 'compound', 'code': 'rate_limit_exceeded'}}\n</exception>\n<completion>\n None\n</completion>\n</generation>\n\n</failed_attempts>\n\n<last_exception>\n Error code: 429 - {'error': {'message': 'Rate limit reached for model `meta-llama/llama-4-scout-17b-16e-instruct` in organization `org_01kd5hte0zfn7v8twkyh2ebpqv` service tier `on_demand` on tokens per minute (TPM): Limit 300000, Used 291999, Requested 9652. Please try again in 330.2ms. ', 'type': 'compound', 'code': 'rate_limit_exceeded'}}\n</last_exception>"
},
{
"iteration_number": 3,
"category": "GOVERNANCE",
"prompt_text": "Przeprowadź screening adverse media dla podmiotu:\n**5140367967**\nKontekst pomocniczy: 5140367967, 5140367967, \n\nDla każdego etapu postępuj zgodnie z regułami:\n- Match entity names EXACTLY as provided.\n- Do NOT return phonetic, similar, or misspelled names.\n- Do NOT infer alternative spellings.\n- Do NOT normalize or autocorrect names.\n- If no exact match exists, return an empty result.\n- Do NOT suggest similar entities.\n- Use Kontekst pomocniczy to validate reasult.\n- Nie wnioskuj sam o podmiotach powiąznych. Powiązane podmioty są tylko \"Kontekst pomocniczy\"\n\n\nChcę mieć:\nETAPY:\nSzukaj adverse media dla 5140367967 w kategorii: \"GOVERNANCE\"\n\nIteracja: 3\nDotychczas sprawdzone kategorie: CRIMINAL, CORRUPTION\n\n1. Skup się na podmiocie 5140367967 i powiązanych osobach/firmach.\n2. Znajdź konkretne fakty, daty, kwoty, numery spraw.\n\nZASADY:\n- Każde znalezisko MUSI być poparte cytatem ze źródła (raw_text)\n- NIE generuj informacji bez potwierdzenia w źródłach\n- NIE podsumowuj, NIE oceniaj ryzyka – to zrobi inny system\n- Podaj tylko FAKTY i ŹRÓDŁA\n- Jeżeli znajdziesz w artykule takie dane identyfikacyjne jak: data urodzenia, drugie imię, PESEL, NIP, KRS, REGON, zwróć je w polu context\n- source_urls: tylko jeden URL na finding; nie łącz wielu URL w jeden finding\n",
"response_text": "{\"findings\":[],\"no_findings_reason\":\"No adverse media findings for the entity '5140367967' in the category 'GOVERNANCE'.\"}",
"findings_count": 0,
"facts_extracted": 0,
"cost": {
"input_tokens": 16461,
"output_tokens": 768,
"total_tokens": 17229,
"web_searches": 1,
"visit_webpages": 0,
"browser_automations": 0,
"code_executions": 0,
"wolfram_alpha_executions": 0,
"cost_usd": 0.01092995
},
"information_gain": 0.0,
"timestamp": "2026-04-10T15:14:43.485679"
},
{
"iteration_number": 4,
"category": "REPUTATIONAL",
"prompt_text": "Przeprowadź screening adverse media dla podmiotu:\n**5140367967**\nKontekst pomocniczy: 5140367967, 5140367967, \n\nDla każdego etapu postępuj zgodnie z regułami:\n- Match entity names EXACTLY as provided.\n- Do NOT return phonetic, similar, or misspelled names.\n- Do NOT infer alternative spellings.\n- Do NOT normalize or autocorrect names.\n- If no exact match exists, return an empty result.\n- Do NOT suggest similar entities.\n- Use Kontekst pomocniczy to validate reasult.\n- Nie wnioskuj sam o podmiotach powiąznych. Powiązane podmioty są tylko \"Kontekst pomocniczy\"\n\n\nChcę mieć:\nETAPY:\nSzukaj adverse media dla 5140367967 w kategorii: \"REPUTATIONAL\"\n\nIteracja: 4\nDotychczas sprawdzone kategorie: CRIMINAL, CORRUPTION, GOVERNANCE\n\n1. Skup się na podmiocie 5140367967 i powiązanych osobach/firmach.\n2. Znajdź konkretne fakty, daty, kwoty, numery spraw.\n\nZASADY:\n- Każde znalezisko MUSI być poparte cytatem ze źródła (raw_text)\n- NIE generuj informacji bez potwierdzenia w źródłach\n- NIE podsumowuj, NIE oceniaj ryzyka – to zrobi inny system\n- Podaj tylko FAKTY i ŹRÓDŁA\n- Jeżeli znajdziesz w artykule takie dane identyfikacyjne jak: data urodzenia, drugie imię, PESEL, NIP, KRS, REGON, zwróć je w polu context\n- source_urls: tylko jeden URL na finding; nie łącz wielu URL w jeden finding\n",
"response_text": "{\"findings\":[],\"no_findings_reason\":\"No adverse media findings for the entity '5140367967' in the REPUTATIONAL category.\"}",
"findings_count": 0,
"facts_extracted": 0,
"cost": {
"input_tokens": 12597,
"output_tokens": 826,
"total_tokens": 13423,
"web_searches": 1,
"visit_webpages": 0,
"browser_automations": 0,
"code_executions": 0,
"wolfram_alpha_executions": 0,
"cost_usd": 0.01038515
},
"information_gain": 0.0,
"timestamp": "2026-04-10T15:15:30.306078"
},
{
"iteration_number": 5,
"category": "POLITICAL_EXPOSURE",
"prompt_text": "Przeprowadź screening adverse media dla podmiotu:\n**5140367967**\nKontekst pomocniczy: 5140367967, 5140367967, \n\nDla każdego etapu postępuj zgodnie z regułami:\n- Match entity names EXACTLY as provided.\n- Do NOT return phonetic, similar, or misspelled names.\n- Do NOT infer alternative spellings.\n- Do NOT normalize or autocorrect names.\n- If no exact match exists, return an empty result.\n- Do NOT suggest similar entities.\n- Use Kontekst pomocniczy to validate reasult.\n- Nie wnioskuj sam o podmiotach powiąznych. Powiązane podmioty są tylko \"Kontekst pomocniczy\"\n\n\nChcę mieć:\nETAPY:\nSzukaj adverse media dla 5140367967 w kategorii: \"POLITICAL_EXPOSURE\"\n\nIteracja: 5\nDotychczas sprawdzone kategorie: CRIMINAL, CORRUPTION, GOVERNANCE, REPUTATIONAL\n\n1. Skup się na podmiocie 5140367967 i powiązanych osobach/firmach.\n2. Znajdź konkretne fakty, daty, kwoty, numery spraw.\n\nZASADY:\n- Każde znalezisko MUSI być poparte cytatem ze źródła (raw_text)\n- NIE generuj informacji bez potwierdzenia w źródłach\n- NIE podsumowuj, NIE oceniaj ryzyka – to zrobi inny system\n- Podaj tylko FAKTY i ŹRÓDŁA\n- Jeżeli znajdziesz w artykule takie dane identyfikacyjne jak: data urodzenia, drugie imię, PESEL, NIP, KRS, REGON, zwróć je w polu context\n- source_urls: tylko jeden URL na finding; nie łącz wielu URL w jeden finding\n",
"response_text": "{\"findings\":[],\"no_findings_reason\":\"No adverse media findings for the entity '5140367967' in the POLITICAL_EXPOSURE category were identified in the sources searched. The search returned only general information about adverse media screening and PEPs, without any specific mention of the exact entity number 5140367967.\"}",
"findings_count": 0,
"facts_extracted": 0,
"cost": {
"input_tokens": 20617,
"output_tokens": 1010,
"total_tokens": 21627,
"web_searches": 1,
"visit_webpages": 0,
"browser_automations": 0,
"code_executions": 0,
"wolfram_alpha_executions": 0,
"cost_usd": 0.01169855
},
"information_gain": 0.0,
"timestamp": "2026-04-10T15:15:59.774965"
}
],
"categories_checked": [
"CRIMINAL",
"CORRUPTION",
"GOVERNANCE",
"REPUTATIONAL",
"POLITICAL_EXPOSURE"
],
"findings": [],
"facts": [],
"cumulative_cost": 0.054626499999999995,
"information_gain_history": [
0.0,
0.0,
0.0,
0.0
],
"stop_reason": "Max iterations reached: 5 >= 5",
"stopped_at": "2026-04-10T15:15:59.775156",
"failed_iterations": 1,
"errors": [
"Iteration 2 (CORRUPTION): <failed_attempts>\n\n<generation number=\"1\">\n<exception>\n Error code: 429 - {'error': {'message': 'Rate limit reached for model `meta-llama/llama-4-scout-17b-16e-instruct` in organization `org_01kd5hte0zfn7v8twkyh2ebpqv` service tier `on_demand` on tokens per minute (TPM): Limit 300000, Used 298478, Requested 8316. Please try again in 1.3588s. ', 'type': 'compound', 'code': 'rate_limit_exceeded'}}\n</exception>\n<completion>\n None\n</completion>\n</generation>\n\n<generation number=\"2\">\n<exception>\n Error code: 429 - {'error': {'message': 'Rate limit reached for model `meta-llama/llama-4-scout-17b-16e-instruct` in organization `org_01kd5hte0zfn7v8twkyh2ebpqv` service tier `on_demand` on tokens per minute (TPM): Limit 300000, Used 291999, Requested 9652. Please try again in 330.2ms. ', 'type': 'compound', 'code': 'rate_limit_exceeded'}}\n</exception>\n<completion>\n None\n</completion>\n</generation>\n\n</failed_attempts>\n\n<last_exception>\n Error code: 429 - {'error': {'message': 'Rate limit reached for model `meta-llama/llama-4-scout-17b-16e-instruct` in organization `org_01kd5hte0zfn7v8twkyh2ebpqv` service tier `on_demand` on tokens per minute (TPM): Limit 300000, Used 291999, Requested 9652. Please try again in 330.2ms. ', 'type': 'compound', 'code': 'rate_limit_exceeded'}}\n</last_exception>"
]
}
}
],
"total_facts": 0,
"total_findings": 0,
"structure_summary": "Na podstawie dostępnych danych nie można określić struktury podmiotowej dla numeru 5140367967. W przekazanym opisie nie znajdują się informacje o właścicielach, zarządzie, podmiotach zależnych ani powiązaniach, które umożliwiłyby sporządzenie szczegółowego obrazu struktury. W związku z brakiem danych nie można wskazać łańcucha właścicielskiego, kluczowych osób zarządzających ani elementów wymagających uwagi z perspektywy AML. Konieczne jest uzyskanie dodatkowych informacji, aby przeprowadzić rzetelną analizę."
}