1. Propósito e Escopo
Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados, consulta a documentos e demais requisitos funcionais para o Agente de IA "Acompanhamento de Desenvolvimento Infantil", uma solução projetada para analisar registros de progresso dos alunos em escolas de ensino básico e infantil. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.
O objetivo principal é transformar registros dispersos em insights valiosos sobre o desenvolvimento cognitivo, social e emocional das crianças, permitindo um acompanhamento mais detalhado e contínuo por parte de educadores e pais.
2. Contexto e Problema
Cenário Atual
As escolas de ensino básico e infantil enfrentam desafios significativos no acompanhamento detalhado do desenvolvimento infantil. Dificuldades em identificar padrões de desenvolvimento cognitivo, social e emocional nas crianças são comuns devido à falta de um sistema integrado que analise registros de progresso de forma contínua e detalhada.
Problemas Identificados
- Falta de acompanhamento contínuo: Registros de progresso muitas vezes ficam dispersos e não são analisados de forma integrada.
- Dificuldade em identificar padrões: Sem uma análise centralizada, padrões importantes de desenvolvimento podem passar despercebidos.
- Relatórios não personalizados: Relatórios gerados sem insights acionáveis e personalizados para cada criança.
3. Impactos Esperados
A implementação deste agente de IA visa alcançar os seguintes resultados:
- Melhorar o acompanhamento do desenvolvimento infantil com insights contínuos e detalhados.
- Identificar padrões de desenvolvimento cognitivo, social e emocional de forma mais eficaz.
- Gerar relatórios personalizados para educadores e pais, facilitando intervenções precisas e oportunas.
4. Visão Geral da Solução
O agente de IA para acompanhamento de desenvolvimento infantil processa registros de progresso dos alunos, aplica regras para identificar áreas de progresso e necessidades de atenção, e fornece relatórios detalhados para educadores e pais. A seguir são detalhadas todas as regras de negócio e especificações funcionais necessárias para que esse agente atue como um assistente útil e autônomo no acompanhamento do desenvolvimento infantil.
A solução consiste em um fluxo de automação composto por cinco agentes de IA. O processo começa com a normalização e estruturação dos registros e termina com a geração de relatórios personalizados para educadores e pais.
| Agentes | Função Principal |
|---|---|
Agente de Normalização e Estruturação de Registros (RF 1)
| Unificar e estruturar registros de progresso escolar em um JSON padronizado por aluno. |
Agente de Análise e Geração de Insights de Desenvolvimento (RF 2)
| Avaliar o desenvolvimento por domínio para cada aluno e sintetizar recomendações acionáveis. |
Agente de Geração de Relatório para Educadores (RF 3)
| Gerar relatório técnico acessível a docentes com recomendações aplicáveis em sala. |
Agente de Geração de Relatório para Pais/Responsáveis (RF 4)
| Produzir relatório em linguagem simples e acolhedora para famílias. |
Agente de Validação de Consistência e Privacidade (RF 5)
| Verificar conformidade estrutural, consistência interna e respeito à privacidade dos outputs. |
5. Protótipos
Para proporcionar uma visão clara e tangível da solução proposta, criamos protótipos interativos que demonstram tanto o fluxo de trabalho dos agentes quanto o resultado final que o cliente receberá. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.
6. Requisitos Funcionais
RF 1. Agente de Normalização e Estruturação de Registros
1.1 Tarefa do Agente
Unificar e estruturar registros de progresso escolar em um JSON padronizado por aluno, consolidando observações, avaliações e metadados prontos para análise.
1.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um conjunto de registros acadêmicos e observacionais dos alunos. Este texto é o registro bruto das observações, avaliações e metadados dos alunos.
# 2. Objetivo
Unificar e estruturar registros de progresso escolar em um JSON padronizado por aluno, consolidando observações, avaliações e metadados prontos para análise.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Converter campos heterogêneos para chaves canônicas: aluno_id, nome, idade_meses (inteiro), serie, turma, data (YYYY-MM-DD), fonte, dominio_informado, dominio_canonico, texto, contexto, frequencia, nivel_apoio, evidencias (lista), instrumento, escala, valor/nota (numérico), id (string).
- Normalizar rótulos livres para o conjunto canônico: [cognitivo, socioemocional, emocional, linguagem, motricidade_fina, motricidade_grossa].
- Normalizar todas as datas para ISO (YYYY-MM-DD). Definir metadados.periodo_avaliado.inicio = menor data válida e fim = maior data válida encontradas para o aluno.
- Considerar duplicado quando (aluno_id, data, instrumento, dominio_canonico) coincidirem. Selecionar a instância com maior completude (maior número de campos não nulos); concatenar textos complementares com "; ".
- Preservar escala declarada. Quando ausente, inferir entre: 0–4 (rubricas), 0–10 ou 0–100 conforme palavras-chave.
- Atribuir id único para cada observacao/avaliacao no formato prefixo sequencial (obs_0001, av_0001) por aluno, respeitando a ordem cronológica ascendente.
# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
"alunos": [
{
"aluno_id": "A123",
"nome": "Nome da Criança",
"idade_meses": 72,
"serie": "1º ano",
"turma": "A",
"metadados": {
"escola": "",
"periodo_avaliado": {"inicio": "2025-02-01", "fim": "2025-06-30"},
"fontes_presentes": ["professor_regente", "coordenacao", "familia"]
},
"observacoes": [
{
"id": "obs_0001",
"data": "2025-03-12",
"fonte": "professor_regente",
"dominio_informado": "linguagem",
"dominio_canonico": "linguagem",
"texto": "Leu sílabas simples com apoio.",
"contexto": "sala",
"frequencia": "as_vezes",
"nivel_apoio": "apoio_leve",
"evidencias": ["foto_atividade_123.jpg"],
"pontuacao_instrumento": {"instrumento": "Rubrica Leitura 1º ano", "escala": "0-4", "valor": 2}
}
],
"avaliacoes": [
{
"id": "av_0001",
"data": "2025-04-05",
"instrumento": "Prova Diagnóstica Matemática",
"escala": "0-100",
"nota": 65,
"dominio_canonico": "cognitivo"
}
],
"mapeamento_dominios": {
"cognitivo": [],
"socioemocional": [],
"emocional": [],
"linguagem": [],
"motricidade_fina": [],
"motricidade_grossa": []
}
}
]
} 1.3 Configurações do Agente
1.3.1 Especificação do Input
- Mecanismo de Acionamento: Este agente é o ponto de partida do fluxo e deve ser acionado pelo envio de um conjunto de registros acadêmicos e observacionais dos alunos via API. Na fase de testes, o fluxo será iniciado pelo envio manual dos dados, que serão enviados para o agente diretamente por upload dos arquivos na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
- Tipo do input: O input inicial para o fluxo é um conjunto de registros acadêmicos e observacionais dos alunos.
-
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs nos formatos:
.csv,.xlsx,.txt,.docx,.pdf. - Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 100.000 caracteres.
1.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um arquivo no formato JSON padronizado por aluno, contendo observações, avaliações e metadados prontos para análise.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "alunos": [ { "aluno_id": "A123", "nome": "Nome da Criança", "idade_meses": 72, "serie": "1º ano", "turma": "A", "metadados": { "escola": "", "periodo_avaliado": {"inicio": "2025-02-01", "fim": "2025-06-30"}, "fontes_presentes": ["professor_regente", "coordenacao", "familia"] }, "observacoes": [ { "id": "obs_0001", "data": "2025-03-12", "fonte": "professor_regente", "dominio_informado": "linguagem", "dominio_canonico": "linguagem", "texto": "Leu sílabas simples com apoio.", "contexto": "sala", "frequencia": "as_vezes", "nivel_apoio": "apoio_leve", "evidencias": ["foto_atividade_123.jpg"], "pontuacao_instrumento": {"instrumento": "Rubrica Leitura 1º ano", "escala": "0-4", "valor": 2} } ], "avaliacoes": [ { "id": "av_0001", "data": "2025-04-05", "instrumento": "Prova Diagnóstica Matemática", "escala": "0-100", "nota": 65, "dominio_canonico": "cognitivo" } ], "mapeamento_dominios": { "cognitivo": [], "socioemocional": [], "emocional": [], "linguagem": [], "motricidade_fina": [], "motricidade_grossa": [] } } ] } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho estimado em torno de 10.000 caracteres.
1.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
1.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta documentos externos.
- Calculadora: Não utiliza.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.
1.3.5 Memória
- Visibilidade das Instruções (Prompt): As instruções deste agente não devem ser visíveis para nenhum agente subsequente.
- Visibilidade da Resposta: A resposta gerada por este agente deve ser visível para o Agente de Análise e Geração de Insights de Desenvolvimento (RF 2).
1.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Análise e Geração de Insights de Desenvolvimento (RF 2).
RF 2. Agente de Análise e Geração de Insights de Desenvolvimento
2.1 Tarefa do Agente
Avaliar o desenvolvimento por domínio para cada aluno, identificar progressos, necessidades de atenção, tendências e prioridades, e sintetizar recomendações acionáveis.
2.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um objeto JSON padronizado produzido pelo Agente de Normalização e Estruturação de Registros, com chave raiz "alunos" contendo observacoes, avaliacoes e metadados.
# 2. Objetivo
Avaliar o desenvolvimento por domínio para cada aluno, identificar progressos, necessidades de atenção, tendências e prioridades, e sintetizar recomendações acionáveis.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Para cada domínio canônico com evidências, classificar em {adiantado, esperado, atencao}. Critérios orientadores: adiantado quando desempenho ≥ p75 da escala ou evidências de autonomia consistente em múltiplos contextos.
- Atribuir pesos: avaliacao = 0,6; observacao professor_regente = 0,3; outras fontes = 0,1. Calcular escore composto por domínio quando existir mapeamento de notas a 0–100.
- Exigir pelo menos 2 pontos no tempo para inferir tendência; delta_90d = diferença entre média dos últimos 30 dias e média dos 60 dias anteriores.
- Definir regressao_pontual quando delta_90d < -10 pontos após período anterior com média > média anual.
- Se desempenho variar por contexto, mencionar na justificativa e preferir recomendações situacionais para o contexto de maior dificuldade.
- Para cada domínio com classificacao = atencao, gerar 1–3 recomendações específicas e viáveis.
# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
"insights_por_aluno": [
{
"aluno_id": "A123",
"resumo": "Progresso consistente em linguagem; atenção para autorregulação.",
"status_dominios": {
"cognitivo": {"classificacao": "esperado", "justificativa": "Notas 60–70/100 e resolução de problemas observada"},
"socioemocional": {"classificacao": "atencao", "justificativa": "Dificuldades em turnos de fala reportadas em 3 contextos"},
"emocional": {"classificacao": "atencao", "justificativa": "Apoio moderado necessário em transições"}
},
"tendencias": {
"linguagem": {"delta_90d": "+12", "unidade": "pontos_escala_0_100", "confianca": "media"}
},
"flags_risco": ["regressao_pontual_emocional", "baixa_consistencia_observacional"],
"recomendacoes_priorizadas": [
{"acao": "Rotinas de transição com pistas visuais", "contexto": "sala", "prioridade": 1, "justificativa": "Crises em mudanças 2x/semana"},
{"acao": "Grupos cooperativos com papéis definidos", "contexto": "sala", "prioridade": 2, "justificativa": "Aprimorar turnos de fala"}
],
"proximos_passos_sugeridos": {"monitorar": ["autorregulação em transições", "cooperação em grupo"], "reavaliar_em": "2026-02-15"}
}
],
"visao_geral_turma": {
"coorte": {
"n_alunos": 25,
"distribuicao_por_status": {
"cognitivo": {"adiantado": 4, "esperado": 17, "atencao": 4},
"socioemocional": {"adiantado": 3, "esperado": 15, "atencao": 7},
"emocional": {"adiantado": 2, "esperado": 18, "atencao": 5}
},
"top_needs": ["autorregulação", "turnos de fala"],
"top_progressos": ["consciência fonêmica", "contagem até 100"]
}
}
} 2.3 Configurações do Agente
2.3.1 Especificação do Input
- Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 1).
- Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input um objeto JSON padronizado produzido pelo Agente de Normalização e Estruturação de Registros.
-
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato:
.json(JSON). - Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 12.000 caracteres.
2.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um arquivo no formato JSON contendo insights por aluno e visão geral da turma.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "insights_por_aluno": [ { "aluno_id": "A123", "resumo": "Progresso consistente em linguagem; atenção para autorregulação.", "status_dominios": { "cognitivo": {"classificacao": "esperado", "justificativa": "Notas 60–70/100 e resolução de problemas observada"}, "socioemocional": {"classificacao": "atencao", "justificativa": "Dificuldades em turnos de fala reportadas em 3 contextos"}, "emocional": {"classificacao": "atencao", "justificativa": "Apoio moderado necessário em transições"} }, "tendencias": { "linguagem": {"delta_90d": "+12", "unidade": "pontos_escala_0_100", "confianca": "media"} }, "flags_risco": ["regressao_pontual_emocional", "baixa_consistencia_observacional"], "recomendacoes_priorizadas": [ {"acao": "Rotinas de transição com pistas visuais", "contexto": "sala", "prioridade": 1, "justificativa": "Crises em mudanças 2x/semana"}, {"acao": "Grupos cooperativos com papéis definidos", "contexto": "sala", "prioridade": 2, "justificativa": "Aprimorar turnos de fala"} ], "proximos_passos_sugeridos": {"monitorar": ["autorregulação em transições", "cooperação em grupo"], "reavaliar_em": "2026-02-15"} } ], "visao_geral_turma": { "coorte": { "n_alunos": 25, "distribuicao_por_status": { "cognitivo": {"adiantado": 4, "esperado": 17, "atencao": 4}, "socioemocional": {"adiantado": 3, "esperado": 15, "atencao": 7}, "emocional": {"adiantado": 2, "esperado": 18, "atencao": 5} }, "top_needs": ["autorregulação", "turnos de fala"], "top_progressos": ["consciência fonêmica", "contagem até 100"] } } } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 8.000 caracteres.
2.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
2.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta.
- Calculadora: Utiliza lógica interna para calcular tendências e classificações.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Não utiliza.
2.3.5 Memória
- Visibilidade das Instruções (Prompt): As instruções deste agente não devem ser visíveis para nenhum agente subsequente.
- Visibilidade da Resposta: A resposta gerada por este agente deve ser visível para o Agente de Geração de Relatório para Educadores (RF 3) e o Agente de Geração de Relatório para Pais/Responsáveis (RF 4).
2.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Geração de Relatório para Educadores (RF 3).
RF 3. Agente de Geração de Relatório para Educadores
3.1 Tarefa do Agente
Gerar relatório técnico acessível a docentes, com recomendações aplicáveis em sala, evidências rastreáveis e visão de coorte para planejamento pedagógico.
3.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um objeto JSON com "insights_por_aluno" e "visao_geral_turma" produzido pelo Agente de Análise e Geração de Insights de Desenvolvimento, acrescido de {"report_audience": "educadores"}.
# 2. Objetivo
Gerar relatório técnico acessível a docentes, com recomendações aplicáveis em sala, evidências rastreáveis e visão de coorte para planejamento pedagógico.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Para cada recomendação, citar pelo menos um id de observacao/avaliacao e a data correspondente.
- Estruturar por seções com títulos, listas e subseções claras. Limitar o resumo executivo a 120 palavras.
- Exibir prioridades por aluno (1–3) e quadro geral de prioridades da turma com até 5 itens mais frequentes.
- Evitar jargões clínicos; quando inevitáveis, adicionar breve definição entre parênteses.
- Garantir que os itens apresentados derivem diretamente do JSON de insights, sem extrapolações clínicas ou diagnósticos.
# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
# Relatório de Desenvolvimento – Educadores
## Resumo executivo
- Turma: -
- Período: a
- Principais necessidades:
- Principais progressos:
## Visão geral da turma
- Distribuição por domínio (adiantado/esperado/atenção)
- Alertas recorrentes:
## Relatórios por aluno
### (ID: )
- Idade (meses):
- Status por domínio:
- Tendências (90 dias):
- Recomendações priorizadas:
1. — contexto: — justificativa (obs/av: )
- Próximos passos: monitorar ; reavaliar em
## Anexo (Instrumentos e rubricas)
- Lista de instrumentos, escalas e critérios sintéticos
3.3 Configurações do Agente
3.3.1 Especificação do Input
- Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 2).
- Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input um objeto JSON com "insights_por_aluno" e "visao_geral_turma".
-
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato:
.json(JSON). - Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 15.000 caracteres.
3.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um relatório técnico em Markdown, acessível a docentes, com recomendações aplicáveis em sala, evidências rastreáveis e visão de coorte para planejamento pedagógico.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
# Relatório de Desenvolvimento – Educadores ## Resumo executivo - Turma:
- - Período: a - Principais necessidades: - Principais progressos: ## Visão geral da turma - Distribuição por domínio (adiantado/esperado/atenção) - Alertas recorrentes: ## Relatórios por aluno ### (ID: ) - Idade (meses): - Status por domínio: - Tendências (90 dias): - Recomendações priorizadas: 1. — contexto: — justificativa (obs/av: ) - Próximos passos: monitorar ; reavaliar em ## Anexo (Instrumentos e rubricas) - Lista de instrumentos, escalas e critérios sintéticos - Número de caracteres esperado: O relatório gerado terá um tamanho estimado em torno de 5.000 caracteres.
3.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
3.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta.
- Calculadora: Não utiliza.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Não utiliza.
3.3.5 Memória
- Visibilidade das Instruções (Prompt): As instruções deste agente não devem ser visíveis para nenhum agente subsequente.
- Visibilidade da Resposta: A resposta gerada por este agente deve ser visível para o Agente de Validação de Consistência e Privacidade (RF 5).
3.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Validação de Consistência e Privacidade (RF 5).
RF 4. Agente de Geração de Relatório para Pais/Responsáveis
4.1 Tarefa do Agente
Produzir relatório em linguagem simples e acolhedora para famílias, com sugestões práticas de atividades em casa alinhadas às necessidades identificadas.
4.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um objeto JSON com "insights_por_aluno" (um ou mais alunos, normalmente 1) produzido pelo Agente de Análise e Geração de Insights de Desenvolvimento, acrescido de {"report_audience": "pais"}.
# 2. Objetivo
Produzir relatório em linguagem simples e acolhedora para famílias, com sugestões práticas de atividades em casa alinhadas às necessidades identificadas.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Frases curtas, voz ativa, evitar termos técnicos; quando necessários, explicar em até 1 frase simples.
- Descrever o que a criança faz/mostra em situações concretas, evitando rótulos.
- Transformar recomendações em atividades com tempo, frequência e materiais simples; no máximo 4 atividades por aluno.
- Só usar dados do JSON de insights; não incluir notas internas ou dados sensíveis; manter tom positivo e colaborativo.
- Limitar o relatório de cada aluno a ~400–600 palavras.
# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
# Relatório de Acompanhamento – Famílias
Olá! Preparamos um resumo do desenvolvimento de no período a .
## Como está indo
- Pontos fortes:
- O que vamos apoiar nos próximos meses:
## Sugestões de atividades em casa
- Atividade 1: (10–15 min, 3x/sem)
- Atividade 2:
## Como acompanhar
- Sinais de progresso:
- Quando vamos rever:
## Fale conosco
- Espaço para comentários da família
4.3 Configurações do Agente
4.3.1 Especificação do Input
- Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 2).
- Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input um objeto JSON com "insights_por_aluno".
-
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato:
.json(JSON). - Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 10.000 caracteres.
4.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um relatório em Markdown, em linguagem simples e acolhedora, com sugestões práticas de atividades em casa.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
# Relatório de Acompanhamento – Famílias Olá! Preparamos um resumo do desenvolvimento de
no período a . ## Como está indo - Pontos fortes: - O que vamos apoiar nos próximos meses: ## Sugestões de atividades em casa - Atividade 1: (10–15 min, 3x/sem) - Atividade 2: ## Como acompanhar - Sinais de progresso: - Quando vamos rever: ## Fale conosco - Espaço para comentários da família - Número de caracteres esperado: O relatório gerado terá um tamanho estimado em torno de 4.000 caracteres.
4.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
4.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta.
- Calculadora: Não utiliza.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Não utiliza.
4.3.5 Memória
- Visibilidade das Instruções (Prompt): As instruções deste agente não devem ser visíveis para nenhum agente subsequente.
- Visibilidade da Resposta: A resposta gerada por este agente deve ser visível para o Agente de Validação de Consistência e Privacidade (RF 5).
4.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Validação de Consistência e Privacidade (RF 5).
RF 5. Agente de Validação de Consistência e Privacidade
5.1 Tarefa do Agente
Verificar conformidade estrutural, consistência interna e respeito à privacidade dos outputs anteriores antes de distribuição.
5.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo qualquer um dos outputs produzidos pelos agentes de relatório (educadores ou pais) acompanhado do JSON de insights correspondente.
# 2. Objetivo
Verificar conformidade estrutural, consistência interna e respeito à privacidade dos outputs anteriores antes de distribuição.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Confirmar presença das seções obrigatórias do relatório conforme expected_output do agente correspondente.
- Amostrar todas as recomendações e verificar se cada uma referencia pelo menos um id/data presente em insights_por_aluno do aluno correspondente.
- Checar se classificacoes listadas em relatórios existem e coincidem com status_dominios dos insights. Reportar divergências por aluno.
- Bloquear termos de dados sensíveis (telefone, endereço, documentos, diagnósticos). Se detectar, setar privacidade_ok = false e listar ocorrências.
- Definir pronto_para_envio = schema_ok AND rastreabilidade_ok AND privacidade_ok AND (itens_incorretos.length = 0).
# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
"validacao": {
"schema_ok": true,
"rastreabilidade_ok": true,
"privacidade_ok": true,
"itens_incorretos": [
{"tipo": "rastreabilidade", "descricao": "Recomendação sem referência a evidência", "aluno_id": "A123"}
],
"pronto_para_envio": true
}
} 5.3 Configurações do Agente
5.3.1 Especificação do Input
- Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão dos agentes anteriores (RF 3 ou RF 4).
- Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber qualquer um dos outputs produzidos pelos agentes de relatório (educadores ou pais) acompanhado do JSON de insights correspondente.
-
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato:
.json(JSON). - Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 15.000 caracteres.
5.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON indicando a conformidade estrutural, consistência interna e respeito à privacidade dos outputs anteriores.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "validacao": { "schema_ok": true, "rastreabilidade_ok": true, "privacidade_ok": true, "itens_incorretos": [ {"tipo": "rastreabilidade", "descricao": "Recomendação sem referência a evidência", "aluno_id": "A123"} ], "pronto_para_envio": true } } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 1.000 caracteres.
5.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
5.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta.
- Calculadora: Não utiliza.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Não utiliza.
5.3.5 Memória
- Visibilidade das Instruções (Prompt): As instruções não são visíveis para agentes subsequentes.
- Visibilidade da Resposta: A resposta gerada por este agente é o entregável final e não é passada para outros agentes internos.
5.3.6 Regras de Orquestração e Transição
A execução deste agente finaliza o fluxo. A validação gerada é o resultado que deve ser disponibilizado ao usuário.