Agente de IA para Emissão de Relatórios de Crédito Personalizados

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

Como criar um agente de IA que gera relatórios de crédito personalizados com base em dados financeiros e históricos de transações.

1. Propósito e Escopo

Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados e demais requisitos funcionais para o agente de IA "Emissão de Relatórios de Crédito Personalizados", uma solução projetada para gerar relatórios de crédito personalizados com base em dados financeiros e históricos de transações. 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 o input de dados financeiros e históricos de transações em relatórios compreensíveis, ajustando o formato e conteúdo conforme a necessidade do cliente, reduzindo drasticamente o trabalho manual e o tempo gasto nesse processo.

2. Contexto e Problema

Problemas Específicos

A criação de relatórios de crédito que atendam às necessidades específicas de diferentes clientes apresenta dificuldades significativas. O processo manual para compilar e formatar dados financeiros e históricos de transações em relatórios compreensíveis é demorado e sujeito a erros. Além disso, há uma necessidade constante de adaptar os relatórios para refletir mudanças nas circunstâncias financeiras dos clientes.

  • Dificuldade em criar relatórios de crédito que atendam às necessidades específicas de diferentes clientes.
  • Processo manual e demorado para compilar e formatar dados financeiros e históricos de transações em relatórios compreensíveis.
  • Necessidade de adaptação constante dos relatórios para refletir mudanças nas circunstâncias financeiras dos clientes.

3. Impactos Esperados

A implementação deste agente de IA visa alcançar os seguintes resultados:

  • Reduzir o tempo de geração de relatórios em pelo menos 70%.
  • Personalizar o conteúdo dos relatórios para atender às necessidades específicas de cada cliente.
  • Aumentar a precisão na análise e compilação dos dados financeiros e históricos de transações.
  • Automatizar a atualização dos relatórios para refletir mudanças nas circunstâncias financeiras dos clientes.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para emissão de relatórios de crédito personalizados coleta dados financeiros e históricos de transações, aplica algoritmos de IA para analisar e compilar esses dados em relatórios personalizados, ajustando o formato e conteúdo conforme as preferências e necessidades específicas de cada cliente. 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 emissão de relatórios de crédito personalizados.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por 8 agentes de IA. O processo inicia com a coleta de dados financeiros e termina com a geração de um relatório de crédito personalizado pronto para ser enviado ao cliente.

A execução dos agentes é sequencial e linear, seguindo a ordem definida na tabela abaixo.

Agentes Função Principal
Agente de Preparação de Coleta e Mapeamento de Fontes (RF 1) Definir escopo da coleta, mapear fontes e preparar os parâmetros/payloads para recuperação de dados financeiros e históricos de transações.
Agente de Execução de Chamada à API (RF 2) Realizar chamadas às APIs das fontes mapeadas para obter dados financeiros e históricos de transações.
Agente de Consolidação e Normalização de Dados Financeiros (RF 3) Normalizar e unificar os dados brutos em um esquema canônico, deduplicando e enriquecendo com métricas base.
Agente de Análise de Risco de Crédito (RF 4) Produzir análise de risco, métricas e insights com base no dataset canônico.
Agente de Geração de Relatório Base (RF 5) Transformar a análise em um relatório base estruturado.
Agente de Personalização de Relatórios (RF 6) Ajustar conteúdo, granularidade e formato conforme preferências e necessidades do cliente.
Agente de Verificação de Conformidade e Privacidade (RF 7) Garantir aderência a requisitos de privacidade, consentimento e conformidade regulatória antes da disponibilização.
Agente de Atualização e Versionamento de Relatórios (RF 8) Atualizar relatórios periodicamente para refletir mudanças nas circunstâncias financeiras, mantendo versionamento e diffs.

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 Preparação de Coleta e Mapeamento de Fontes

1.1 Tarefa do Agente

Definir escopo da coleta, mapear fontes e preparar os parâmetros/payloads para recuperação de dados financeiros e históricos de transações.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um identificador do cliente, escopo do período, consentimentos vigentes, lista de fontes disponíveis e preferências de relatório.

# 2. Objetivo
Definir escopo da coleta, mapear fontes e preparar os parâmetros/payloads para recuperação de dados financeiros e históricos de transações.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Valide consentimento_vigente == true para cada fonte antes de incluir em fontes_selecionadas.
- Restrinja data_inicial e data_final ao máximo permitido por cada fonte (ex.: 24 meses) e normalize em ISO-8601.
- Defina campos_requeridos incluindo: identificador_conta, moeda, valor, data_transacao, tipo_transacao, saldo_apos, contraparte, categoria, status, limite_credito, parcelas, atraso_dias.
- Gere chaves_de_conciliacao: [id_transacao || (hash(identificador_conta, data_transacao, valor, contraparte))].
- Para cada fonte, produza um payload com endpoint, headers (incluindo token), query_params e paginação (page_size, cursor_inicial=null).
- Se preferências não informarem período, defina período padrão de 12 meses.
- Sinalize em parâmetros_por_fonte.filtros: excluir_status=["reversed","cancelled"], incluir_status=["posted","settled"].
- Inclua no output um campo estrategia_paginacao: "cursor" ou "offset" conforme a fonte. 
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 identificador do cliente e escopo do período via API. Na fase de testes, o fluxo será iniciado pelo envio manual dos dados, que serão enviados para o agente diretamente por upload na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
  • Tipo do input: O input inicial para o fluxo é um conjunto de dados estruturados (JSON) contendo o identificador do cliente, escopo do período, consentimentos vigentes, lista de fontes disponíveis e preferências de relatório.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber dados estruturados no formato: .json.
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 10.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um objeto JSON com: fontes_selecionadas[], parâmetros_por_fonte{}, campos_requeridos[], chaves_de_conciliacao[], e payloads_prontos_para_execucao[].
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "fontes_selecionadas": ["banco_A", "banco_B"],
      "parâmetros_por_fonte": {
        "banco_A": {
          "filtros": {
            "excluir_status": ["reversed", "cancelled"],
            "incluir_status": ["posted", "settled"]
          }
        }
      },
      "campos_requeridos": ["identificador_conta", "moeda", "valor", "data_transacao"],
      "chaves_de_conciliacao": ["hash1", "hash2"],
      "payloads_prontos_para_execucao": [
        {
          "endpoint": "https://api.bancoA.com/transactions",
          "headers": {"Authorization": "Bearer token"},
          "query_params": {"page_size": 100},
          "estrategia_paginacao": "cursor"
        }
      ]
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 1.500 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 Execução de Chamada à API (RF 2).

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

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

RF 2. Agente de Execução de Chamada à API

2.1 Tarefa do Agente

Realizar chamadas às APIs das fontes mapeadas para obter dados financeiros e históricos de transações.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo payloads prontos para execução contendo endpoint, headers, query_params e estratégia de paginação.

# 2. Objetivo
Realizar chamadas às APIs das fontes mapeadas para obter dados financeiros e históricos de transações.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Para cada payload, faça a chamada à API correspondente usando os detalhes fornecidos.
- Garanta que a paginação seja respeitada conforme a estratégia definida (cursor ou offset).
- Em caso de erro na chamada, registre o erro para análise manual e prossiga com as demais fontes.
- Compile os dados recebidos em arrays de transacoes, limites, saldos e metadados de paginação por fonte.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
  "dados_brutos_por_fonte": {
    "banco_A": {
      "transacoes": [...],
      "limites": [...],
      "saldos": [...],
      "metadados_paginacao": {...}
    }
  }
} 
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 com payloads prontos para execução, contendo endpoint, headers, query_params e estratégia de paginação.
  • 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 objeto JSON contendo arrays de transacoes, limites, saldos e metadados de paginação por fonte.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "dados_brutos_por_fonte": {
        "banco_A": {
          "transacoes": [...],
          "limites": [...],
          "saldos": [...],
          "metadados_paginacao": {...}
        }
      }
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 5.000 caracteres.

2.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

2.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Faz chamadas a sistemas externos para recuperar dados financeiros.

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 Financeiros (RF 3).

RF 3. Agente de Consolidação e Normalização de Dados Financeiros

3.1 Tarefa do Agente

Normalizar e unificar os dados brutos em um esquema canônico, deduplicando e enriquecendo com métricas base.

3.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados brutos por fonte, campos requeridos, chaves de conciliação e metadados de coleta.

# 2. Objetivo
Normalizar e unificar os dados brutos em um esquema canônico, deduplicando e enriquecendo com métricas base.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Converta todas as datas para ISO-8601 e valores monetários para moeda_base definida (ex.: BRL) usando taxa_cambio_data; registre moeda_original e taxa_aplicada.
- Dedup: remova duplicatas por chaves_de_conciliacao; mantenha o mais recente por status prioridade: posted>settled>pending.
- Classifique transações em categorias normalizadas (ex.: credito_fatura, credito_pessoal, debito_automatico, salario, transferencia, compras_cartao, encargos, juros, tarifas) com base em descrições e MCC se houver.
- Calcule saldo_medio_mensal, variacao_saldo_mensal, ticket_medio_credito, ticket_medio_debito por conta.
- Compute utilization_credito = valor_utilizado/limite_credito por conta e geral (ponderado).
- Marque flags de qualidade: campos_faltantes%, taxas_cambio_faltantes, transacoes_com_status_invalido, moedas_incoerentes.
- Exclua transações com valor=0 e status em excluir_status; mantenha ajuste_contabil se identificado por descrição e valor negativo com reversão vinculada.
- Gere um índice de confiabilidade_dados (0-100) ponderando completude (40%), consistência (40%), atualidade (20%). 
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 dados brutos por fonte, campos requeridos, chaves de conciliação e 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 20.000 caracteres.

3.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um objeto JSON contendo o dataset canônico com: contas[], transacoes[], saldos_por_conta[], limites_por_conta[], e data_quality_summary.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "dataset_canonico": {
        "contas": [...],
        "transacoes": [...],
        "saldos_por_conta": [...],
        "limites_por_conta": [...],
        "data_quality_summary": {...}
      }
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 10.000 caracteres.

3.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

3.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta.
  • Calculadora: Utiliza lógica interna para normalização e cálculo de métricas financeiras.
  • 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 Análise de Risco de Crédito (RF 4).

3.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Análise de Risco de Crédito (RF 4).

RF 4. Agente de Análise de Risco de Crédito

4.1 Tarefa do Agente

Produzir análise de risco, métricas e insights com base no dataset canônico.

4.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo o dataset canônico com contas, transacoes, saldos, limites e data_quality_summary.

# 2. Objetivo
Produzir análise de risco, métricas e insights com base no dataset canônico.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Calcule DTI (divida_total/receita_mensal_estimada). Receita: média dos créditos recorrentes (salário/transferências identificadas) dos últimos 6 meses; divida_total: somatório de saldos devidos e parcelas futuras.
- Compute atraso_max_dias e qtd_atrasos_>30d nos últimos 12 meses; sinalize se >1 ocorrência.
- Utilization: média e pico nos últimos 3 meses; alerta se pico>90% ou média>70%.
- Estime probabilidade_inadimplencia_faixa: baixo/médio/alto com base em regras: if DTI>0.5 ou qtd_atrasos_>30d>=2 => alto; else if DTI 0.35-0.5 ou utilization_medio>70% => médio; caso contrário baixo.
- Defina capacidade_pagamento_mensal = receita_mensal_estimada - despesas_estimadas; despesas_estimadas: média de débitos recorrentes essenciais (aluguel, utilidades, alimentação) + parcela_media_dividas.
- Gere limites_sugeridos por produto (cartao, credito_pessoal) baseados em 2-4x capacidade_pagamento_mensal com redução de 30% em risco alto e 15% em risco médio.
- Inclua justificativas textuais referenciando indicadores e períodos usados.
- Aplique cortes se confiabilidade_dados<60: classifique risco como "inconclusivo" e peça dados adicionais em recomendacoes. 
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 3).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input um objeto JSON com o dataset canônico, contendo contas, transacoes, saldos, limites e data_quality_summary.
  • 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.

4.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um objeto JSON com analise_credito contendo: indicadores_chave, sinais_de_alerta[], capacidade_pagamento, comportamento_pagamento, limites_sugeridos, faixas_de_risco, justificativas.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "analise_credito": {
        "indicadores_chave": {...},
        "sinais_de_alerta": [...],
        "capacidade_pagamento": {...},
        "comportamento_pagamento": {...},
        "limites_sugeridos": {...},
        "faixas_de_risco": {...},
        "justificativas": "..."
      }
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 5.000 caracteres.

4.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

4.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta.
  • Calculadora: Utiliza lógica interna para cálculos de risco e métricas financeiras.
  • 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 Geração de Relatório Base (RF 5).

4.3.6 Regras de Orquestração e Transição

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

RF 5. Agente de Geração de Relatório Base

5.1 Tarefa do Agente

Transformar a análise em um relatório base estruturado.

5.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo a analise_credito, dataset_canonico e preferências de seção e idioma.

# 2. Objetivo
Transformar a análise em um relatório base estruturado.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Estrutura mínima: capa (cliente_id, data, período_analisado), sumario_execucao, perfil_financeiro, analise_risco, indicadores_chave, recomendacoes, anexos (tabelas e gráficos em dados).
- Inclua todos os indicadores calculados, apresentando números com 2 casas decimais e moeda_base.
- Gere tabela de transacoes_resumo por categoria com contagem, valor_total, ticket_medio.
- Popule campo trilha_de_origem: lista de fontes utilizadas e intervalos.
- Preencha change_log inicial com [{versao:"1.0.0", alteracoes:["Relatório inicial"]}]. 
5.3 Configurações do Agente

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 objeto JSON com a analise_credito, dataset_canonico e preferências de seção e idioma.
  • 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.

5.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um objeto JSON com relatorio_base contendo metadados (versao, data_geracao), sumario_execucao, seções padrão e anexos-tabelas.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "relatorio_base": {
        "metadados": {
          "versao": "1.0.0",
          "data_geracao": "2025-12-05"
        },
        "sumario_execucao": "...",
        "secoes": {
          "perfil_financeiro": "...",
          "analise_risco": "...",
          "indicadores_chave": "...",
          "recomendacoes": "...",
          "anexos": "..."
        }
      }
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 5.000 caracteres.

5.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

5.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta.
  • Calculadora: Utiliza lógica interna para formatação e organização de dados financeiros.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não utiliza.

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 Personalização de Relatórios (RF 6).

5.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Personalização de Relatórios (RF 6).

RF 6. Agente de Personalização de Relatórios

6.1 Tarefa do Agente

Ajustar conteúdo, granularidade e formato conforme preferências e necessidades do cliente.

6.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo o relatorio_base, preferencias_cliente (idioma, formato_saida, nivel_detalhe, secoes_habilitadas[], mascaramento_dados, estilo_visual).

# 2. Objetivo
Ajustar conteúdo, granularidade e formato conforme preferências e necessidades do cliente.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- idioma: pt-BR por padrão; traduza rótulos e textos conforme preferências.
- nivel_detalhe: 'executivo' remove anexos detalhados e mantém sumário e KPIs; 'completo' mantém todas as seções; 'técnico' adiciona descrição de metodologia e campos de dados.
- secoes_habilitadas: inclua/exclua seções de acordo com a lista; mantenha sempre capa e sumario_execucao.
- mascaramento_dados: aplique máscara em identificadores (ex.: conta ****1234) quando mascaramento_dados=true.
- formato_saida: adeque a estrutura final; para Markdown, converta tabelas para listas tabuladas preservando números e unidades; para JSON, mantenha chaves canônicas.
- Estilos: aplique nomes de seções e ordering conforme preferências; se não houver, siga ordem padrão. 
6.3 Configurações do Agente

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 objeto JSON com o relatorio_base e preferencias_cliente (idioma, formato_saida, nivel_detalhe, secoes_habilitadas[], mascaramento_dados, estilo_visual).
  • 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 o relatorio_personalizado no formato solicitado (JSON, PDF-estruturado, Markdown) com seções e nível de detalhe ajustados.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "relatorio_personalizado": {
        "capa": "...",
        "sumario_execucao": "...",
        "secoes": {
          "perfil_financeiro": "...",
          "analise_risco": "..."
        }
      }
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 5.000 caracteres.

6.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

6.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não utiliza.

6.3.5 Memória

6.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Verificação de Conformidade e Privacidade (RF 7).

RF 7. Agente de Verificação de Conformidade e Privacidade

7.1 Tarefa do Agente

Garantir aderência a requisitos de privacidade, consentimento e conformidade regulatória antes da disponibilização.

7.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo o relatorio_personalizado, metadados de consentimento, políticas aplicáveis (LGPD/privacidade), regras de compartilhamento.

# 2. Objetivo
Garantir aderência a requisitos de privacidade, consentimento e conformidade regulatória antes da disponibilização.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Verifique consentimento_ok: true somente se consentimentos abrangem todas as fontes e finalidades do relatório.
- Garanta PII mascarada quando exigido; sinalize pii_mascarada=true/false.
- Cheque escopo_dado_ok: todos os dados dentro do período consentido; se fora, remova ou resuma.
- Inclua restricoes_compartilhamento: ['uso_interno','cliente','auditoria'] conforme política recebida.
- Se qualquer verificação falhar, ajuste o relatório removendo seções sensíveis e preencha motivos_em_conformidade com detalhes. 
7.3 Configurações do Agente

7.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 6).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input um objeto JSON com o relatorio_personalizado, metadados de consentimento, políticas aplicáveis (LGPD/privacidade), regras de compartilhamento.
  • 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.

7.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser o relatorio_validado com campos de conformidade: consentimento_ok, pii_mascarada, escopo_dado_ok, restricoes_compartilhamento[].
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "relatorio_validado": {
        "consentimento_ok": true,
        "pii_mascarada": true,
        "escopo_dado_ok": true,
        "restricoes_compartilhamento": ["uso_interno", "cliente"]
      }
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 1.000 caracteres.

7.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

7.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não utiliza.

7.3.5 Memória

7.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Atualização e Versionamento de Relatórios (RF 8).

RF 8. Agente de Atualização e Versionamento de Relatórios

8.1 Tarefa do Agente

Atualizar relatórios periodicamente para refletir mudanças nas circunstâncias financeiras, mantendo versionamento e diffs.

8.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo o relatorio_validado atual, dataset_canonico_atual, relatorio_anterior (opcional), política_de_atualizacao (periodicidade, janelas).

# 2. Objetivo
Atualizar relatórios periodicamente para refletir mudanças nas circunstâncias financeiras, mantendo versionamento e diffs.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Se relatorio_anterior existir, calcule delta_metrico para KPIs principais (DTI, utilization, atrasos) e destaque variações >20% com sinalização.
- Incremento de versão: patch (x.y.Z) para ajustes de dados sem impacto em metodologia; minor (x.Y.0) quando novas seções/preferências; major (X.0.0) quando há mudança metodológica.
- status_atualizacao: 'sem_mudancas' quando deltas absolutos <1% e sem novas transações; caso contrário 'atualizado'.
- Mantenha referências de período_atualizado e fontes_atualizadas.
- Se politica_de_atualizacao indicar janela rolante (ex.: últimos 12 meses), recalcule métricas com janela ajustada. 
8.3 Configurações do Agente

8.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 7).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input um objeto JSON com o relatorio_validado atual, dataset_canonico_atual, relatorio_anterior (opcional), política_de_atualizacao (periodicidade, janelas).
  • 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.

8.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser o relatorio_atualizado com versao_incrementada, delta_metrico, status_atualizacao e change_log atualizado.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "relatorio_atualizado": {
        "versao_incrementada": "1.1.0",
        "delta_metrico": {...},
        "status_atualizacao": "atualizado",
        "change_log": [...]
      }
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 3.000 caracteres.

8.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

8.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta.
  • Calculadora: Utiliza lógica interna para cálculos de versionamento e diferenças métricas.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não utiliza.

8.3.5 Memória

  • Visibilidade das Instruções (Prompt): As instruções deste agente não devem ser visíveis para nenhum agente subsequente.
  • Visibilidade da Resposta: A resposta (relatorio_atualizado) é o entregável final e não é passada para outros agentes internos.

8.3.6 Regras de Orquestração e Transição

A execução deste agente finaliza o fluxo. O relatório atualizado é o resultado que deve ser disponibilizado ao usuário.

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