1. Propósito e Escopo
Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados e demais requisitos funcionais para o Fluxo de Agentes "Análise de Dados de Benefícios", uma solução de automação projetada para interpretar dados de uso de benefícios e gerar insights sobre padrões de uso, visando otimizar a gestão de planos. 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 dados estruturados em relatórios que forneçam insights acionáveis, ajudando na tomada de decisões estratégicas.
2. Contexto e Problema
Cenário Atual
Atualmente, a interpretação manual de grandes volumes de dados de uso de benefícios é demorada e propensa a erros. A falta de insights precisos e acionáveis dificulta a otimização da gestão de planos de benefícios.
Problemas Identificados
- Interpretação manual demorada: Analisar manualmente grandes volumes de dados consome tempo e recursos.
- Propensão a erros: O processo manual é suscetível a erros humanos, comprometendo a precisão dos insights.
- Falta de insights acionáveis: A ausência de relatórios claros e objetivos impede a tomada de decisões estratégicas eficazes.
3. Impactos Esperados
A implementação deste agente de IA visa alcançar os seguintes resultados:
- Reduzir o tempo de análise de dados de uso de benefícios em pelo menos 70%.
- Aumentar a precisão dos insights gerados, minimizando erros humanos.
- Fornecer insights acionáveis que facilitem a otimização da gestão de planos de benefícios.
4. Visão Geral da Solução
O agente de IA para análise de dados de benefícios interpreta automaticamente dados de uso de benefícios, identifica padrões e anomalias, e gera relatórios que fornecem insights acionáveis para otimizar a gestão de planos. A seguir são detalhadas todas as regras de negócio e especificações funcionais necessárias para que esse agente atue como um assistente útil e autônomo na análise de dados de benefícios.
A solução consiste em um fluxo de automação composto por um agente de IA. O processo inicia com o envio de dados estruturados e termina com a geração de relatórios detalhados.
| Agente | Função Principal |
|---|---|
Agente de Análise de Dados de Benefícios (RF 1)
| Analisar dados de uso de benefícios para identificar padrões e gerar insights acionáveis. |
Os dados de uso de benefícios chegam num arquivo de até 100 mil caracteres para um único agente que precisa de custo médio por benefício, variação de uso e detecção de anomalias. Um passo de cálculo agregado por coluna antes da leitura torna essas métricas confiáveis à medida que a base cresce.
5. Protótipos
Para proporcionar uma visão clara e tangível da solução proposta, criamos protótipos interativos que demonstram o fluxo de trabalho do agente e 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 Análise de Dados de Benefícios
1.1 Tarefa do Agente
Analisar automaticamente dados de uso de benefícios para identificar padrões e anomalias, gerando relatórios com insights acionáveis.
1.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo dados estruturados de uso de benefícios em formato CSV ou JSON. Esses dados contêm informações sobre o uso de diferentes tipos de benefícios por diversos usuários ao longo do tempo. # 2. Objetivo Analisar os dados para identificar padrões de uso, detectar anomalias e gerar relatórios que forneçam insights acionáveis para otimização da gestão de planos de benefícios. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Desenvolva algoritmos de IA para analisar automaticamente os dados, identificando padrões e anomalias. - Gere relatórios que forneçam insights acionáveis, destacando os principais achados. - Analise os dados de uso de benefícios para identificar padrões de uso frequentes e exceções. - Detecte anomalias nos dados que possam indicar fraudes ou uso indevido dos benefícios. - Classifique os dados por categoria de benefício e frequência de uso para facilitar a análise. - Calcule métricas chave, como custo médio por benefício e variação de uso ao longo do tempo. - Gere insights sobre quais benefícios são subutilizados e quais são mais populares entre os usuários. - Ofereça recomendações baseadas nos dados analisados para otimizar a gestão dos planos de benefícios. - Prepare os relatórios de forma clara e concisa, destacando os principais achados e recomendações.
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 dados estruturados via API. Na fase de testes, o fluxo será iniciado pelo envio manual dos dados, que serão enviados para o agente diretamente por upload de um arquivo CSV ou JSON na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
- Tipo do input: O input inicial para o fluxo são dados estruturados de uso de benefícios.
-
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber dados nos formatos:
.csv,.json. - 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 relatório formatado em **Markdown**. A estrutura deve incluir uma introdução, uma seção de principais achados, uma análise detalhada por categoria de benefício e recomendações finais.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
**Relatório de Análise de Dados de Benefícios** ### Principais Achados: - O benefício X é o mais utilizado, com um custo médio de Y por uso. - Anomalias detectadas no uso do benefício Z podem indicar fraudes. ### Análise Detalhada: 1. Categoria A: ... 2. Categoria B: ... ### Recomendações: - Aumentar a oferta do benefício X. - Revisar o uso do benefício Z para evitar fraudes.
- Número de caracteres esperado: O texto final deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 5.000 caracteres, podendo variar conforme a complexidade da análise.
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.
- Visibilidade da Resposta: A resposta gerada por este agente é o relatório final e não é passada para outros agentes internos.
1.3.6 Regras de Orquestração e Transição
A execução deste agente finaliza o fluxo. O relatório gerado é o resultado que deve ser disponibilizado ao usuário.