Displaying gathered facts structured for the report generator.
⬇ output_json (ReportData format)
{
"entity_name": "MAGDALENA STAROŃ",
"entity_full_name": "MAGDALENA STAROŃ",
"subject_context": {
"MAGDALENA STAROŃ": {
"name": "MAGDALENA STAROŃ",
"context": ""
}
},
"facts_by_category": {},
"facts_by_subject": {},
"facts_by_relation": {},
"total_cost": {
"task_costs": [],
"total_override": 0.01307525
},
"screening_tasks": [
{
"task_id": "5f10b801-2e79-4c29-81f6-2e1805525b8f",
"subject_type": "ENTITY",
"subject_name": "MAGDALENA STAROŃ",
"subject_full_name": "MAGDALENA STAROŃ",
"subject_node_id": "6311522d-e152-452a-9f7d-3ca46707c583",
"context_description": "MAGDALENA STAROŃ",
"context_data": {},
"search_state": {
"iterations": [
{
"iteration_number": 1,
"category": "ADVERSE_MEDIA",
"prompt_text": "Przeprowadź screening adverse media dla podmiotu:\n**MAGDALENA STAROŃ**\nKontekst pomocniczy: MAGDALENA STAROŃ, MAGDALENA STAROŃ, \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 MAGDALENA STAROŃ w kategorii: \"Negatywne doniesienia medialne\n\nUwzględniaj tylko informacje dotyczące:\n- postępowania prokuratorskie lub sądowe\n- afery\n- nieprawidłowości zarządcze i audyty \n- kary administracyjne, finansowe lub inne sankcje nałożone przez organy regulacyjne\n- negatywnych opinii o pracownikach i klientach\n- negatywnych opinii o byłych pracownikach i klientach\n\nNie uwzględniaj informacji dotyczących:\n- ogólnych informacji z rejestrów publicznych lub stron typu rejestr.io\n- oficjalnych stron internetowych badanego podmiotu.\n\"\n\nIteracja: 1\nDotychczas sprawdzone kategorie: brak\n\n1. Skup się na podmiocie MAGDALENA STAROŃ 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 MAGDALENA STAROŃ.\"}",
"findings_count": 0,
"facts_extracted": 0,
"cost": {
"input_tokens": 29130,
"output_tokens": 762,
"total_tokens": 29892,
"web_searches": 1,
"visit_webpages": 0,
"browser_automations": 0,
"code_executions": 0,
"wolfram_alpha_executions": 0,
"cost_usd": 0.0128267
},
"information_gain": 0.0,
"timestamp": "2026-04-11T09:35:53.827192"
}
],
"categories_checked": [
"ADVERSE_MEDIA"
],
"findings": [],
"facts": [],
"cumulative_cost": 0.0128267,
"information_gain_history": [
0.0
],
"stop_reason": "No facts found after 1 iterations. Stopping early.",
"stopped_at": "2026-04-11T09:35:53.827389",
"failed_iterations": 0,
"errors": []
}
}
],
"total_facts": 0,
"total_findings": 0,
"structure_summary": "Na podstawie przekazanego jedynie samego nazwiska \"MAGDALENA STAROŃ\" nie można określić struktury podmiotowej, łańcucha właścicielskiego, kluczowych osób zarządzających ani powiązanych podmiotów. Brak dodatkowych danych, takich jak nazwy spółek, rejestry, udziały czy informacje o beneficjentach, uniemożliwia sporządzenie analizy AML/KYC. W związku z tym nie ma elementów wymagających uwagi z perspektywy AML, ponieważ nie posiadamy wystarczających informacji o podmiocie."
}