Agente de IA para Avaliação de Feedback de Alunos

Consolidar, limpar e padronizar feedbacks de alunos, enriquecendo com metadados úteis para análises posteriores.

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 feedbacks de 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 de um arquivo CSV na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
• Tipo do input: O input inicial para o fluxo é um conjunto de feedbacks de alunos sobre cursos e professores.
• Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber arquivos CSV com colunas: feedback_id, aluno_id (opcional), curso_id, curso_nome (opcional), professor_nome (opcional), data (YYYY-MM-DD ou DD/MM/YYYY), canal (opcional), texto.
• 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 JSON estruturado contendo feedbacks normalizados com metadados enriquecidos, prontos para análise subsequente.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   {"feedbacks_normalizados": [{"feedback_id": "string", "curso_id": "string", "curso_nome": "string", "professor_nome": "string", "data_iso": "YYYY-MM-DD", "canal": "string", "idioma": "pt|en|es|...", "texto_original": "string", "texto_limpo": "string", "sentimento_polaridade": -1.0, "sentimento_magnitude": 0.0, "tem_evidencia_objetiva": true, "possui_dado_insuficiente": false}]} 

• Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 5.000 caracteres, dependendo da quantidade de feedbacks processados.

1.3.3 Parâmetros de Geração

• Modelo: GPT-5
• Temperatura: 0.6

1.3.4 Ferramentas do Agente

• Documentos: Não consulta documentos externos.
• Calculadora: Utiliza lógica interna para calcular sentimentos e normalizações.
• 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 Classificação por Temas e Categorias (RF 2).

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Classificação por Temas e Categorias (RF 2).

Classificar cada feedback em um esquema temático padronizado, permitindo análise por curso, professor e assunto.

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 JSON estruturado contendo feedbacks normalizados com metadados enriquecidos.
• 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.

2.3.2 Especificação do Output

• Formato de output: O output deve ser um JSON estruturado contendo feedbacks classificados por temas e categorias, prontos para análise de padrões e tendências.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   {"feedbacks_classificados": [{"feedback_id": "string", "tema_primario": "string", "subtemas": ["string"], "categorias_auxiliares": ["string"], "evidencias_textuais": ["trecho literal curto"], "confianca_classificacao": 0.0, "racional_classificacao": "string"}], "taxonomia_utilizada": {"temas": ["Conteúdo e Programa", "Didática e Clareza", "Ritmo e Carga de Trabalho", "Materiais e Recursos", "Plataforma e Usabilidade", "Avaliações e Feedback do Professor", "Suporte/Tutoria", "Interação e Comunidade", "Logística e Horários", "Infraestrutura (presencial)", "Inclusão e Acessibilidade", "Comunicação e Tom"]}} 

• Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 6.000 caracteres, dependendo da quantidade e complexidade dos feedbacks processados.

2.3.3 Parâmetros de Geração

• Modelo: GPT-5
• Temperatura: 0.6

2.3.4 Ferramentas do Agente

• Documentos: Não consulta documentos externos.
• Calculadora: Utiliza lógica interna para classificação e categorização.
• Busca Online: Não utiliza.
• Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

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 Identificação de Padrões e Tendências (RF 3).

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Identificação de Padrões e Tendências (RF 3).

Descobrir padrões agregados, tópicos emergentes e tendências temporais a partir dos feedbacks classificados.

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 JSON estruturado contendo feedbacks classificados por temas e categorias.
• 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.

3.3.2 Especificação do Output

• Formato de output: O output deve ser um JSON estruturado contendo um sumário de padrões, tópicos emergentes e tendências temporais identificadas nos feedbacks.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   {"sumario_padroes": {"frequencias_por_tema": [{"tema": "string", "qtd": 0, "perc": 0.0}], "top_subtemas": [{"subtema": "string", "qtd": 0, "perc": 0.0}], "tendencias_temporais": [{"tema": "string", "periodo": "YYYY-MM", "qtd": 0, "direcao": "alta|queda|estavel"}], "topicos_emergentes": [{"label": "string", "descricao": "string", "representantes_feedback_id": ["id1", "id2"]}], "citacoes_representativas": [{"tema": "string", "feedback_id": "string", "trecho": "string"}]} } 

• Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser informativo, com um tamanho estimado em torno de 7.000 caracteres, dependendo da quantidade e complexidade dos padrões identificados.

3.3.3 Parâmetros de Geração

• Modelo: GPT-5
• Temperatura: 0.6

3.3.4 Ferramentas do Agente

• Documentos: Não consulta documentos externos.
• Calculadora: Utiliza lógica interna para identificação de padrões e tendências.
• Busca Online: Não utiliza.
• Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

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 Priorização de Áreas Críticas (RF 4).

3.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Priorização de Áreas Críticas (RF 4).

Pontuar e ordenar problemas identificados segundo severidade, frequência, abrangência e risco, destacando áreas críticas de melhoria.

4.3.1 Especificação do Input

• Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 3).
• Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input um JSON estruturado contendo um sumário de padrões e feedbacks classificados.
• 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.

4.3.2 Especificação do Output

• Formato de output: O output deve ser um JSON estruturado contendo um backlog priorizado de áreas críticas de melhoria, com pontuação e ordenação claras.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   {"backlog_priorizado": [{"item_id": "string", "tema": "string", "subtema": "string", "descricao_problema": "string", "severidade": "bloqueante|grave|moderada|leve", "frequencia_perc": 0.0, "abrangencia_cursos": 0, "abrangencia_professores": 0, "sentimento_negativo_medio": -1.0, "risco_reputacional": "alto|medio|baixo", "prioridade_score": 0.0, "prioridade_nivel": 1, "evidencias_feedback_id": ["string", "string"]}]} 

• Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em torno de 8.000 caracteres, dependendo da quantidade e complexidade das áreas críticas identificadas.

4.3.3 Parâmetros de Geração

• Modelo: GPT-5
• Temperatura: 0.6

4.3.4 Ferramentas do Agente

• Documentos: Não consulta documentos externos.
• Calculadora: Utiliza lógica interna para pontuação e priorização.
• Busca Online: Não utiliza.
• Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

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 Geração de Recomendações de Melhoria (RF 5).

4.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Geração de Recomendações de Melhoria (RF 5).

Propor ações concretas e mensuráveis para endereçar os itens priorizados, com foco em impacto pedagógico e viabilidade.

5.3.1 Especificação do Input

• Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 4).
• Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input um JSON estruturado contendo um backlog priorizado de áreas críticas de melhoria.
• 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.

5.3.2 Especificação do Output

• Formato de output: O output deve ser um JSON estruturado contendo recomendações de melhoria para cada item priorizado, com ações concretas e mensuráveis.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   {"recomendacoes": [{"item_id": "string", "tema": "string", "acao_proposta": "string", "tipo_acao": "quick_win|estrutural", "owner_sugerido": "Professor|Coordenação|Equipe de Conteúdo|Suporte/TI|Acessibilidade|Tutoria", "passos": ["string"], "prazo_sugerido": "2 semanas|30 dias|60 dias", "metricas_sucesso": ["string"], "dependencias": ["string"], "riscos_mitigacao": ["string"]}]} 

• Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em torno de 7.000 caracteres, dependendo da quantidade e complexidade das recomendações propostas.

5.3.3 Parâmetros de Geração

• Modelo: GPT-5
• Temperatura: 0.6

5.3.4 Ferramentas do Agente

• Documentos: Não consulta documentos externos.
• Calculadora: Utiliza lógica interna para definição de prazos e métricas.
• Busca Online: Não utiliza.
• Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

5.3.5 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 Relatório Executivo de Feedbacks (RF 6).

5.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Relatório Executivo de Feedbacks (RF 6).

Consolidar resultados em um relatório executivo em markdown para stakeholders, destacando prioridades e plano de ação.

6.3.1 Especificação do Input

• Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 5).
• Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input um JSON estruturado contendo um sumário de padrões, recomendações de melhoria e backlog priorizado.
• 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.

6.3.2 Especificação do Output

• Formato de output: O output deve ser um relatório em formato Markdown, consolidando os resultados e destacando prioridades e plano de ação.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   # Relatório Executivo — Avaliação de Feedbacks de Alunos
  
  ## Proprietária do Projeto
  - Cheila Portela
  
  ## Sumário Executivo
  - Principais dores e seu impacto
  - Itens críticos priorizados
  - Ganhos esperados com as ações
  
  ## Métricas-Chave
  - Distribuição por tema e subtema (top 5)
  - Tendências por mês (se disponível)
  - Sentimento médio por tema
  
  ## Principais Problemas e Prioridades
  - Lista dos itens nível 1–2 com descrição, evidências (feedback_ids) e racional de priorização
  
  ## Recomendações de Melhoria
  - Para cada item priorizado: ação proposta, owner, tipo (quick win/estrutural), prazo, métricas de sucesso
  
  ## Tópicos Emergentes
  - Novos padrões detectados e monitoramento sugerido
  
  ## Metodologia
  - Taxonomia utilizada, regras de classificação e critérios de priorização
  
  ## Anexos
  - Tabelas detalhadas e citações representativas 

• Número de caracteres esperado: O relatório final em Markdown deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 10.000 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: Utiliza lógica interna para consolidação de dados e formatação de relatório.
• Busca Online: Não utiliza.
• Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

6.3.5 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.

6.3.6 Regras de Orquestração e Transição

A execução deste agente finaliza o fluxo. O relatório gerado é o resultado que deve ser disponibilizado aos stakeholders.