Agente de IA para Atualização de Dados Escolares

14 de December de 2025 • Tempo de leitura: 5 min

Como criar um agente de IA que auxilia na atualização de informações de alunos e turmas.

1. Propósito e Escopo

Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados, ferramentas como chamadas a sistemas externos e demais requisitos funcionais para o Fluxo de Agentes "Atualização de Dados Escolares", uma solução projetada para garantir que os registros acadêmicos estejam sempre atualizados. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo é automatizar a coleta e atualização de dados de alunos e turmas, implementar verificações para garantir a consistência e precisão dos dados atualizados e notificar administradores sobre atualizações pendentes ou inconsistências detectadas.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

As instituições de ensino enfrentam desafios significativos na manutenção de dados acadêmicos atualizados. As principais dificuldades incluem:

  • Desatualização frequente de informações de alunos e turmas.
  • Processos manuais e demorados para a atualização de dados.
  • Risco de erros e inconsistências nos registros acadêmicos.

O processo atual é amplamente manual, envolvendo a coleta e inserção de dados em sistemas acadêmicos, o que consome tempo valioso dos administradores e está sujeito a erros humanos.


Problemas Identificados

  • Consumo de tempo: A atualização manual de dados consome recursos significativos dos administradores.
  • Erros e inconsistências: A natureza manual do processo aumenta o risco de erros nos registros acadêmicos.
  • Falta de automação: A ausência de um sistema automatizado torna o processo ineficiente e propenso a atrasos.

3. Impactos Esperados

A implementação deste fluxo de automação visa alcançar os seguintes resultados:

  • Reduzir o tempo de atualização de dados em pelo menos 70%.
  • Aumentar a precisão dos registros acadêmicos, minimizando erros e inconsistências.
  • Automatizar notificações para administradores sobre atualizações pendentes ou inconsistências detectadas.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para atualização de dados escolares automatiza a coleta e atualização de informações de alunos e turmas, garantindo a precisão e consistência dos registros acadêmicos. 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 gestão de dados escolares.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por vários agentes de IA. O processo inicia com a definição de parâmetros de coleta de dados e termina com a notificação de administradores sobre o status das atualizações.

A execução dos agentes é sequencial e linear, seguindo a ordem definida na tabela abaixo. O fluxo inclui etapas condicionais que são executadas apenas se critérios específicos forem atendidos, conforme detalhado após a tabela.

Agentes Função Principal
Agente Preparador de Parâmetros de Coleta de Dados Escolares (RF 1) Definir escopo e parâmetros de coleta para obter dados de alunos e turmas nas fontes oficiais.
Agente de Execução de Chamada à API - Coleta de Dados (RF 2) Executar chamadas às APIs/fonte de dados para coletar registros de alunos e turmas conforme payloads preparados.
Agente de Consolidação e Normalização de Dados Escolares (RF 3) Unificar datasets de múltiplas fontes, padronizar formatos e preparar um dataset único de alunos e turmas.
Agente de Validação de Consistência e Qualidade de Dados Escolares (RF 4) Aplicar regras de qualidade, integridade e consistência para decidir se o dataset pode seguir para atualização.
Agente de Execução de Chamada à API - Obter Estado Atual (RF 5) Resgatar o estado atual de alunos e turmas no SIS para comparação e cálculo de delta.
Agente de Cálculo de Delta e Preparação de Atualizações (RF 6) Comparar dataset normalizado com o estado atual do SIS e preparar operações de inserção, atualização e inativação.
Agente de Execução de Chamada à API - Atualização de Registros (RF 7) Executar as operações do plano de mudanças no SIS (inserts, updates, inativacoes).
Agente de Geração de Notificações e Resumo Operacional (RF 8) Produzir resumos para administradores sobre o que foi atualizado e sobre pendências/inconsistências.
Agente de Execução de Chamada à API - Envio de Notificações (RF 9) Disparar notificações para os canais configurados (e-mail, webhook, chat corporativo).

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 a instituição de ensino receberá. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.

6. Requisitos Funcionais

RF 1. Agente Preparador de Parâmetros de Coleta de Dados Escolares

1.1 Tarefa do Agente

Definir escopo e parâmetros de coleta para obter dados de alunos e turmas nas fontes oficiais (SIS e sistemas auxiliares).

1.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo uma solicitação para preparar parâmetros de coleta de dados escolares. Este pedido inclui informações sobre o período de referência e as unidades escolares.

# 2. Objetivo
Definir escopo e parâmetros de coleta para obter dados de alunos e turmas nas fontes oficiais (SIS e sistemas auxiliares).

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Se campos_desejados estiver vazio, definir um conjunto mínimo por tipo: alunos:[id_aluno, matricula, cpf, nome_completo, data_nascimento, email, telefone, endereco, status_academico], turmas:[id_turma, codigo_turma, ano, periodo, curso, turno, capacidade, status].
- Gerar paginação padrão: tamanho_pagina=500, pagina_inicial=1, salvo se input trouxer outra.
- Incluir periodo_referencia em todos os payloads; se ausente, inferir pelo mês atual e marcar periodo_inferido=true no output.
- Não incluir segredos no output; apenas chaves de referência a credenciais.
- Para filtros por unidade, incluir unidade_id em todos os payloads; se múltiplas unidades, gerar um payload por unidade.
- Sinalizar necessidade_de_fontes_auxiliares=true se tipos_de_dado incluir emails/telefones e SIS não for fonte canônica desses campos. 
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 JSON de escopo de coleta via API. Na fase de testes, o fluxo será iniciado pelo envio manual dos dados, que serão enviados para o agente diretamente por upload do JSON na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
  • Tipo do input: O input inicial para o fluxo é um JSON contendo informações sobre o período de referência e unidades escolares.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato: .json.
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 5.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo payloads de requisição prontos para execução, por fonte, com parâmetros detalhados.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     [{
      "fonte":"SIS",
      "endpoint":"/alunos",
      "metodo":"GET",
      "parametros":{
        "periodo":"2025-1",
        "filtros":{},
        "campos":{
          "id_aluno",
          "matricula",
          "cpf",
          "nome_completo"
        }
      }
    }] 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 2.000 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

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Execução de Chamada à API - Coleta de Dados (RF 2).

RF 2. Agente de Execução de Chamada à API - Coleta de Dados

2.1 Tarefa do Agente

Executar chamadas às APIs/fonte de dados para coletar registros de alunos e turmas conforme payloads preparados.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo uma lista de payloads prontos para execução, que incluem endpoints, parâmetros, paginação e cabeçalhos de autenticação.

# 2. Objetivo
Executar chamadas às APIs/fonte de dados para coletar registros de alunos e turmas conforme payloads preparados.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Realizar chamadas às APIs para cada payload preparado, respeitando a paginação e cabeçalhos de autenticação.
- Armazenar os dados brutos coletados junto com metadados de coleta, como timestamp e total de registros.
- Caso ocorram erros durante a coleta, registrar e sinalizar para revisão. 
2.3 Configurações do Agente

2.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão bem-sucedida do agente anterior (RF 1).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input uma lista de payloads prontos para execução.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato: .json.
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 10.000 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um conjunto de datasets brutos por fonte e por tipo, com metadados de coleta.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "alunos": [
        {"id_aluno": "123", "nome_completo": "João Silva"}
      ],
      "metadados": {"timestamp": "2025-12-14T07:08:00Z", "total_registros": 1}
    } 
  • Número de caracteres esperado: O output gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 3.000 caracteres.

2.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

2.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta documentos externos.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: O agente deve executar chamadas às APIs conforme os payloads recebidos.

2.3.5 Memória

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Consolidação e Normalização de Dados Escolares (RF 3).

RF 3. Agente de Consolidação e Normalização de Dados Escolares

3.1 Tarefa do Agente

Unificar datasets de múltiplas fontes, padronizar formatos e preparar um dataset único de alunos e turmas.

3.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados brutos coletados de múltiplas fontes, incluindo metadados de coleta.

# 2. Objetivo
Unificar datasets de múltiplas fontes, padronizar formatos e preparar um dataset único de alunos e turmas.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Definir chaves naturais: aluno: (matricula) preferencial; fallback: (cpf); se ambos ausentes, gerar inconsistencia_chave.
- Normalizações: datas em ISO-8601 (YYYY-MM-DD); emails em minúsculas e trim; telefones no formato E.164 quando possível; nomes próprios title case preservando acentuação; status em enum: {ativo, inativo, trancado, concluido}.
- Resolver conflitos multi-fonte por precedência: SIS > fonte_secundaria; manter campo_origem para cada atributo prevalente.
- Remover duplicados pelo conjunto de chaves naturais; se colisão de chaves com atributos divergentes, marcar conflito_atributo detalhando campos em desacordo.
- Validar referencial: para cada aluno com vinculo_turma, a turma correspondente deve existir em turmas_normalizadas; caso contrário, registrar orfandade_turma com id_aluno e referencia de turma. 
3.3 Configurações do Agente

3.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão bem-sucedida do agente anterior (RF 2).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber dados brutos coletados por fonte, incluindo metadados de coleta.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato: .json.
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 15.000 caracteres.

3.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um dataset normalizado contendo alunos e turmas, com dicionário de campos e relatorio de mapeamento por fonte.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "alunos_normalizados": [
        {"matricula": "2025001", "nome_completo": "Ana Souza"}
      ],
      "relatorio_de_mapeamento": {"fonte": "SIS", "total_registros": 1}
    } 
  • Número de caracteres esperado: O output gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 5.000 caracteres.

3.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

3.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta documentos externos.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

3.3.5 Memória

3.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Validação de Consistência e Qualidade de Dados Escolares (RF 4).

RF 4. Agente de Validação de Consistência e Qualidade de Dados Escolares

4.1 Tarefa do Agente

Aplicar regras de qualidade, integridade e consistência para decidir se o dataset pode seguir para atualização.

4.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um dataset normalizado de alunos e turmas, juntamente com um dicionário de campos e chaves naturais.

# 2. Objetivo
Aplicar regras de qualidade, integridade e consistência para decidir se o dataset pode seguir para atualização.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Campos obrigatórios: aluno:{matricula OU cpf, nome_completo, status_academico}; turma:{codigo_turma, ano, periodo, status}.
- Duplicidade: sinalizar duplicados por chave natural; priorizar registro com fonte=SIS; manter os demais em registros_duplicados.
- Integridade referencial aluno->turma: toda referência inexistente em turmas_normalizadas é orfandade_turma (severidade=alta).
- Consistências de formato: email válido (regex padrão), telefone E.164 ou marcar invalido; datas plausíveis (data_nascimento <= hoje-3 anos).
- Regras de severidade: alta se existirem orfandade_turma ou >0% de alunos sem chave natural; média se conflitos_atributo>0 ou >5% emails/telefones inválidos; baixa para demais.
- Definir prontopara_atualizacao=true somente se severidade_maxima == baixa e não há campos_obrigatorios_faltantes em chaves naturais; pendencias_detectadas = !prontopara_atualizacao. 
4.3 Configurações do Agente

4.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão bem-sucedida do agente anterior (RF 3).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber um dataset normalizado de alunos e turmas, juntamente com um dicionário de campos.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato: .json.
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 8.000 caracteres.

4.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um relatório de validação com detalhes sobre a qualidade e consistência dos dados.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "prontopara_atualizacao": true,
      "pendencias_detectadas": false,
      "severidade_maxima": "baixa"
    } 
  • Número de caracteres esperado: O output gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 1.000 caracteres.

4.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

4.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta documentos externos.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

4.3.5 Memória

4.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Execução de Chamada à API - Obter Estado Atual (RF 5).

RF 5. Agente de Execução de Chamada à API - Obter Estado Atual

5.1 Tarefa do Agente

Resgatar o estado atual de alunos e turmas no SIS para comparação e cálculo de delta.

5.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo parâmetros de consulta prontos, incluindo informações sobre o período de referência e unidades escolares.

# 2. Objetivo
Resgatar o estado atual de alunos e turmas no SIS para comparação e cálculo de delta.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Realizar consultas às APIs do SIS utilizando os parâmetros fornecidos.
- Registrar o estado atual dos dados coletados, incluindo metadados como timestamp e fonte.
- Se ocorrerem erros, registrar e sinalizar para revisão. 
5.3 Configurações do Agente

5.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão bem-sucedida do agente anterior (RF 4).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber parâmetros de consulta prontos.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato: .json.
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 5.000 caracteres.

5.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um snapshot atual do SIS contendo alunos e turmas, com metadados de coleta.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "alunos_atual": [
        {"id_aluno": "123", "nome_completo": "João Silva"}
      ],
      "metadados": {"timestamp": "2025-12-14T07:08:00Z", "total_registros": 1}
    } 
  • Número de caracteres esperado: O output gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 3.000 caracteres.

5.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

5.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta documentos externos.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: O agente deve executar consultas às APIs do SIS conforme os parâmetros recebidos.

5.3.5 Memória

5.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Cálculo de Delta e Preparação de Atualizações (RF 6).

RF 6. Agente de Cálculo de Delta e Preparação de Atualizações

6.1 Tarefa do Agente

Comparar dataset normalizado com o estado atual do SIS e preparar operações de inserção, atualização e inativação.

6.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um dataset normalizado validado e um snapshot atual do SIS.

# 2. Objetivo
Comparar dataset normalizado com o estado atual do SIS e preparar operações de inserção, atualização e inativação.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Matching por chaves naturais definidas; se não coincidir, considerar novo registro (insert).
- Atualizações: incluir somente campos que mudaram; nunca sobrescrever campos protegidos (ex.: historico_academico) se presentes no snapshot; marcar tentativa_bloqueada se houver.
- Inativação: alunos/turmas presentes no SIS e ausentes no dataset do período ativo devem ir para inativacoes, exceto se status no dataset indicar 'ativo' em outra turma (não inativar aluno).
- Idempotência: incluir hash_do_payload por registro para evitar reenvio idêntico.
- Respeitar limites: dividir lote em blocos de 500 operações no output. 
6.3 Configurações do Agente

6.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão bem-sucedida do agente anterior (RF 5).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber um dataset normalizado validado e um snapshot atual do SIS.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato: .json.
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 10.000 caracteres.

6.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um plano de mudanças em JSON, incluindo operações de inserção, atualização e inativação.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "inserts": [
        {"matricula": "2025002", "nome_completo": "Carlos Lima"}
      ],
      "updates": [
        {"antes": {"matricula": "2025001", "nome_completo": "Ana Souza"}, "depois": {"nome_completo": "Ana Maria Souza"}}
      ],
      "inativacoes": [
        {"matricula": "2025003"}
      ]
    } 
  • Número de caracteres esperado: O output gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 5.000 caracteres.

6.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

6.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta documentos externos.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

6.3.5 Memória

6.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Execução de Chamada à API - Atualização de Registros (RF 7).

RF 7. Agente de Execução de Chamada à API - Atualização de Registros

7.1 Tarefa do Agente

Executar as operações do plano de mudanças no SIS (inserts, updates, inativacoes).

7.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um plano de mudanças com lotes paginados, incluindo operações de inserção, atualização e inativação.

# 2. Objetivo
Executar as operações do plano de mudanças no SIS (inserts, updates, inativacoes).

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Executar operações de atualização conforme plano de mudanças, respeitando a paginação e autenticação.
- Registrar resultados de execução, incluindo sucessos, falhas e rejeições com detalhes do SIS.
- Sinalizar operações falhas para revisão e possível reexecução. 
7.3 Configurações do Agente

7.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão bem-sucedida do agente anterior (RF 6).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber um plano de mudanças com lotes paginados.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato: .json.
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 8.000 caracteres.

7.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um resultado de execução por lote, incluindo sucessos, falhas e rejeições.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "sucesso": [
        {"matricula": "2025002", "status": "inserido"}
      ],
      "falhas": [
        {"matricula": "2025003", "erro": "dados insuficientes"}
      ]
    } 
  • Número de caracteres esperado: O output gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 3.000 caracteres.

7.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

7.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta documentos externos.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: O agente deve executar operações de atualização conforme os planos de mudança recebidos.

7.3.5 Memória

7.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Geração de Notificações e Resumo Operacional (RF 8).

RF 8. Agente de Geração de Notificações e Resumo Operacional

8.1 Tarefa do Agente

Produzir resumos para administradores sobre o que foi atualizado e sobre pendências/inconsistências.

8.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo relatórios de validação, métricas do plano de mudanças e resultados de execução.

# 2. Objetivo
Produzir resumos para administradores sobre o que foi atualizado e sobre pendências/inconsistências.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Sempre incluir: totals (inserts, updates, inativacoes, falhas), taxa_sucesso, top_5_erros_comuns.
- Se pendencias_detectadas=true, destacar blocos por severidade e responsáveis recomendados (ex.: secretaria, TI).
- Montar assunto/título com periodo_referencia e unidade.
- Se taxa_sucesso<95%, incluir recomendacao de reprocessamento com escopo mínimo.
- Gerar payloads separados por canal (email, webhook) sem segredos. 
8.3 Configurações do Agente

8.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão bem-sucedida do agente anterior (RF 7).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber relatórios de validação, métricas do plano de mudanças e resultados de execução.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato: .json.
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 5.000 caracteres.

8.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser mensagens estruturadas para administradores, incluindo resumos de execução e pendências.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "resumo_execucao": "Atualizações concluídas com sucesso. Taxa de sucesso: 98%.",
      "pendencias_resumidas": "Nenhuma pendência crítica detectada.",
      "recomendacoes": "Reprocessar dados de contato em unidade X."
    } 
  • Número de caracteres esperado: O output gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 2.000 caracteres.

8.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

8.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta documentos externos.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

8.3.5 Memória

8.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Execução de Chamada à API - Envio de Notificações (RF 9).

RF 9. Agente de Execução de Chamada à API - Envio de Notificações

9.1 Tarefa do Agente

Disparar notificações para os canais configurados (e-mail, webhook, chat corporativo).

9.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo payloads prontos para cada canal com destinatários e conteúdo.

# 2. Objetivo
Disparar notificações para os canais configurados (e-mail, webhook, chat corporativo).

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Executar o envio de notificações conforme payloads preparados, registrando confirmações por canal.
- Garantir que todas as notificações sejam enviadas para os destinatários corretos, com conteúdo adequado.
- Em caso de falha, registrar e sinalizar para revisão. 
9.3 Configurações do Agente

9.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão bem-sucedida do agente anterior (RF 8).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber payloads prontos para cada canal com destinatários e conteúdo.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato: .json.
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 3.000 caracteres.

9.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser confirmações de envio por canal, incluindo status e ids de mensagem.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "email": {"status": "enviado", "id_mensagem": "abc123"},
      "webhook": {"status": "enviado", "id_mensagem": "def456"}
    } 
  • Número de caracteres esperado: O output gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 1.000 caracteres.

9.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

9.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta documentos externos.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: O agente deve executar o envio de notificações conforme os payloads recebidos.

9.3.5 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 é o entregável final e não é passada para outros agentes internos.

9.3.6 Regras de Orquestração e Transição

A execução deste agente finaliza o fluxo. As confirmações de envio são o resultado que deve ser disponibilizado ao usuário.

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