Agente de IA para Gerenciamento de Carteira de Investimentos

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

Como criar um agente de IA que monitora e ajusta carteiras de investimento automaticamente.

Biblioteca de Prompts e Agentes

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 "Gerenciamento de Carteira de Investimentos", uma solução de automação projetada para monitorar e ajustar carteiras de investimento automaticamente com base em análises de mercado e objetivos dos clientes. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é garantir que as carteiras de investimento estejam sempre alinhadas com os objetivos dos clientes, realizando ajustes automáticos conforme necessário.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

Atualmente, gerenciar carteiras de investimento de forma eficiente e em tempo real é um desafio significativo. As dificuldades incluem:

  • Dificuldade em gerenciar carteiras de investimento de forma eficiente e em tempo real.
  • Necessidade de ajustes automáticos nas carteiras com base em mudanças de mercado e objetivos dos clientes.
  • Falta de ferramentas automatizadas para monitoramento e ajuste contínuo de carteiras.

Problemas Identificados

  • Monitoramento Contínuo: A necessidade de monitorar continuamente o mercado e os dados dos clientes para ajustes automáticos.
  • Análise de Oportunidades: Utilizar algoritmos de análise para identificar oportunidades de ajuste nas carteiras.
  • Alinhamento com Objetivos: Garantir que as carteiras estejam sempre alinhadas com os objetivos de investimento dos clientes.

3. Impactos Esperados

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

  • Eficiência no Gerenciamento: Melhorar a eficiência na gestão de carteiras de investimento.
  • Reatividade ao Mercado: Aumentar a capacidade de resposta a mudanças de mercado.
  • Alinhamento Contínuo: Assegurar que os investimentos permaneçam alinhados com os objetivos dos clientes.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para gerenciamento de carteira de investimentos monitora continuamente o mercado e ajusta automaticamente as carteiras de acordo com os objetivos dos clientes. 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 gerenciamento de carteiras de investimento.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por 7 agentes de IA. O processo inicia com a preparação de parâmetros de monitoramento e termina com a redação de uma comunicação ao cliente sobre os ajustes realizados.

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

Agentes Função Principal
Agente de Preparação de Parâmetros de Monitoramento (RF 1) Gerar parâmetros de monitoramento com base no perfil e objetivos dos clientes.
Agente de Execução de Consultas em Banco de Dados (RF 2) Recuperar perfis, objetivos e carteiras dos clientes do banco de dados.
Agente de Execução de Chamada à API (Mercado) (RF 3) Obter cotações e indicadores de mercado dos ativos monitorados.
Agente de Busca Online (RF 4) Buscar notícias e eventos relevantes sobre ativos e setores monitorados.
Agente de Consolidação e Detecção de Sinais (RF 5) Consolidar dados para identificar oportunidades de ajuste e sua severidade.
Agente de Planejamento de Ajuste de Carteira (RF 6) Produzir proposta de nova alocação e lista de ordens sugeridas.
Agente de Redação de Comunicação ao Cliente (RF 7) Redigir comunicação ao cliente explicando a proposta de ajuste e próximos passos.

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.

Ver Agente na Prototipe AI

6. Requisitos Funcionais

RF 1. Agente de Preparação de Parâmetros de Monitoramento

1.1 Tarefa do Agente

Gerar, a partir do perfil e objetivos dos clientes, o conjunto de parâmetros, limites e universo de ativos a serem monitorados, bem como frequências de coleta e critérios de disparo.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados dos clientes, incluindo perfil de risco, objetivos de investimento, horizonte de tempo e restrições específicas.

# 2. Objetivo
Gerar o conjunto de parâmetros de monitoramento, incluindo limites e universo de ativos a serem monitorados, frequências de coleta e critérios de disparo, de acordo com o perfil e objetivos dos clientes.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Defina drift_relativo como |peso_atual - peso_benchmark_ou_alvo| / max(peso_benchmark_ou_alvo, 0.0001) × 100.
- Configure drift_relativo limite padrão em 20% e exigência adicional de drift_abs_pp_min de 1 pp.
- Configure janela mínima entre rebalanceamentos usando preferencia_rebalanceamento.janela_dias do cliente (padrão 30).
- Mapas de limites de volatilidade anual por perfil: conservador 6%, moderado 12%, arrojado 20%.
- Defina tracking error anual máximo em 3% por padrão.
- Estabeleça thresholds de evento: queda_ativo_dia 7%, queda_indice_dia 3%, choque_fx_dia 3%.
- O universo de monitoramento deve ser a união dos ativos em carteira, benchmark(s) e ativos indicados em preferencias_globais, excluindo ativos_proibidos e setores_proibidos por cliente.
- Arredonde percentuais a 2 casas e frequências em segundos como múltiplos de 60.
- Em caso de conflito entre limites globais e do cliente, prevalece o do cliente.
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 de perfil e objetivos dos clientes via API. Na fase de testes, os dados serão enviados pelo agente diretamente por upload de um 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 dados estruturados em JSON, que detalham o perfil e objetivos dos clientes.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber dados nos formatos: .json, .csv.
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de dados estruturados com até 10.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo os parâmetros de monitoramento gerados, incluindo ativos a serem monitorados, frequências de coleta, janelas de cálculo e limites de alerta.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
     {"parametros_status": "pronto", "ativos_monitorar": ["ticker"], "frequencia_coleta_seg": 300, "janelas_calculo": {"vol_dias": 60, "te_dias": 60, "drawdown_dias": 30}, "limites_alerta": {"drift_rel_pct": 20.0, "drift_abs_pp_min": 1.0, "vol_max_anual_pct": {"conservador": 6.0, "moderado": 12.0, "arrojado": 20.0}, "tracking_error_max_anual_pct": 3.0, "queda_ativo_dia_pct": 7.0, "queda_indice_dia_pct": 3.0, "choque_fx_dia_pct": 3.0}, "regras_alinhamento": {"ativo_restrito_exclui_ordem": true, "classe_rf_limite_conservador_pct": 80.0}, "map_cliente_ticker": [{"id_cliente": "string", "tickers": ["ticker"]}]}
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 2.500 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: Utiliza lógica interna para cálculos de drift e volatilidade.
  • 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 Consultas em Banco de Dados (RF 2).

RF 2. Agente de Execução de Consultas em Banco de Dados

2.1 Tarefa do Agente

Realizar conexão com o repositório de clientes para recuperar perfis, objetivos, carteiras atuais e histórico de rebalanceamentos.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # Este agente não precisa de instruções para chamadas ao LLM, pois sua única função é executar a consulta ao banco de dados cujos parâmetros ele já recebe pronto.
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 parâmetros prontos para execução da consulta ao banco de dados.
  • 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 2.000 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo os dados recuperados do banco de dados, incluindo perfis, objetivos e carteiras dos clientes.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
     {"clientes": [{"id_cliente": "string", "perfil_risco": "string", "objetivos": ["string"], "horizonte": "string", "restricoes": {}, "benchmark": "string", "carteira_atual": [{"ativo": "ticker", "peso_pct": 12.34}], "ultimo_rebalance_dt": "YYYY-MM-DD", "limites_concentracao": {}}]}
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho estimado em 3.000 caracteres.

2.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: Não se aplica (execução de consulta)
  • Temperatura: Não se aplica

2.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Conecta-se ao banco de dados de clientes para recuperar informações.

2.3.5 Memória

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Execução de Chamada à API (Mercado) (RF 3).

RF 3. Agente de Execução de Chamada à API (Mercado)

3.1 Tarefa do Agente

Obter cotações, OHLCV, indicadores de mercado, curvas de juros e taxas de câmbio dos ativos monitorados.

3.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # Este agente não precisa de instruções para chamadas ao LLM, pois sua única função é executar a chamada à API cujo payload ele já recebe pronto.
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 parâmetros prontos para execução da chamada à API de mercado.
  • 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 2.000 caracteres.

3.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo as cotações, OHLCV, indicadores de mercado, curvas de juros e taxas de câmbio dos ativos monitorados.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
     {"precos": [{"ticker": "string", "ultimo": 12.34, "moeda": "BRL", "timestamp": "ISO"}], "ohlcv": [{"ticker": "string", "data": "YYYY-MM-DD", "o": 0, "h": 0, "l": 0, "c": 0, "v": 0}], "curvas_juros": [{"moeda": "BRL", "prazos": [{"tenor": "2Y", "taxa_pct_aa": 11.2}]}], "fx": [{"par": "USDBRL", "ultimo": 5.1234, "timestamp": "ISO"}]}
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho estimado em 4.000 caracteres.

3.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: Não se aplica (execução de consulta)
  • Temperatura: Não se aplica

3.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Conecta-se à API de mercado para obter dados financeiros.

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 Busca Online (RF 4).

3.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Busca Online (RF 4).

RF 4. Agente de Busca Online

4.1 Tarefa do Agente

Realizar buscas online para obter notícias e eventos relevantes (corporativos e macroeconômicos) sobre os ativos e setores monitorados.

4.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # Este agente não precisa de instruções para chamadas ao LLM, pois sua única função é executar a busca online com parâmetros que ele já recebe pronto.
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 parâmetros prontos para execução da busca online.
  • 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 1.500 caracteres.

4.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo notícias e eventos relevantes sobre os ativos e setores monitorados.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
     {"noticias": [{"titulo": "string", "fonte": "string", "publicado_em": "ISO", "url": "string", "trecho": "string", "ticker_relacionado": "string"}]}
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho estimado em 2.000 caracteres.

4.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: Não se aplica (execução de busca)
  • Temperatura: Não se aplica

4.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Conecta-se a fontes online para obter notícias e eventos.
  • Sistemas Externos: Não utiliza.

4.3.5 Memória

4.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Consolidação e Detecção de Sinais (RF 5).

RF 5. Agente de Consolidação e Detecção de Sinais

5.1 Tarefa do Agente

Consolidar dados de clientes, mercado e notícias para identificar, de forma determinística, se há oportunidade de ajuste e qual a severidade.

5.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados consolidados de clientes, mercado e notícias, além dos parâmetros de monitoramento.

# 2. Objetivo
Identificar oportunidades de ajuste nas carteiras de investimento e determinar a severidade dessas oportunidades.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Calcule drift_rel_pct por cliente e ativo: |peso_atual - peso_alvo_ou_benchmark| / max(peso_alvo_ou_benchmark, 0.0001) × 100; sinalize drift_excedido quando drift_rel_pct ≥ parametros.limites_alerta.drift_rel_pct e |peso_atual - peso_alvo| em pp ≥ drift_abs_pp_min.
- A volatilidade anualizada da carteira deve ser estimada usando retorno diário dos últimos janelas_calculo.vol_dias e soma ponderada com covariâncias aproximadas via correlação histórica entre ativos monitorados; se vol_carteira_anual_pct > limite por perfil do cliente, sinalize risco_excedido.
- Estime tracking error anual vs benchmark indicado usando mesma janela e sinalize se > tracking_error_max_anual_pct.
- Sinalize evento_material quando ocorrer pelo menos um entre: (i) queda diária de um ativo ≥ limites_alerta.queda_ativo_dia_pct; (ii) queda diária de índice de referência ≥ limites_alerta.queda_indice_dia_pct; (iii) choque de FX diário ≥ limites_alerta.choque_fx_dia_pct; (iv) presença de duas ou mais notícias de fontes distintas contendo termos de impacto (ex.: downgrade, guidance negativo, investigação, recall, default, intervenção).
- Classifique severidade: alta se houver 2+ gatilhos críticos (queda_ativo/indice/FX ou risco_excedido), ou drawdown_30d_pct > 5%; média se apenas um gatilho crítico; baixa para demais casos.
- Sinalize janela_rebalanceamento se hoje − ultimo_rebalance_dt ≥ preferencia_rebalanceamento.janela_dias.
- Nunca inclua ativos em ativos_afetados se estiverem em restricoes.
- Determine recomendacao_tipo: rebalanceamento_passivo se drift_excedido sem risco_excedido; realocacao_estrategica se risco_excedido ou mudança persistente (evento_material + tracking error elevado); hedge se severidade alta para moderado/arrojado; nenhuma caso contrário.
- Preencha campos numéricos com 4 casas decimais e percentuais em escala 0–100.
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 dados consolidados de clientes, mercado e notícias, além dos parâmetros de monitoramento.
  • 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 JSON identificando se há oportunidade de ajuste, a severidade e os motivos.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
     {"oportunidade_ajuste": true, "severidade": "baixa|media|alta", "motivos": ["drift_excedido", "risco_excedido", "evento_material", "janela_rebalanceamento", "aporte_ou_resgate"], "clientes_afetados": ["id_cliente"], "ativos_afetados": ["ticker"], "metricas": {"drifts": [{"id_cliente": "string", "ticker": "string", "peso_atual_pct": 0.00, "peso_alvo_ou_bench_pct": 0.00, "drift_rel_pct": 0.00}], "vol_carteira_anual_pct": [{"id_cliente": "string", "vol_pct": 0.00}], "tracking_error_anual_pct": [{"id_cliente": "string", "te_pct": 0.00}], "drawdown_30d_pct": [{"id_cliente": "string", "dd_pct": 0.00}]}, "recomendacao_tipo": "nenhuma|rebalanceamento_passivo|realocacao_estrategica|hedge", "prazo_recomendado_dias": 0}
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho estimado em 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 cálculos de drift e volatilidade.
  • 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 Planejamento de Ajuste de Carteira (RF 6).

5.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Planejamento de Ajuste de Carteira (RF 6).

RF 6. Agente de Planejamento de Ajuste de Carteira

6.1 Tarefa do Agente

Produzir proposta de nova alocação e lista de ordens sugeridas, respeitando objetivos, restrições, limites de risco e custos.

6.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um sinal indicando oportunidade de ajuste, severidade e motivos, além de dados de clientes e mercado.

# 2. Objetivo
Produzir uma proposta de nova alocação e lista de ordens sugeridas, respeitando os objetivos, restrições, limites de risco e custos dos clientes.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Respeite limites de concentração: nenhum ativo > 20% do patrimônio e nenhuma classe > 60% (exceto clientes conservadores: renda fixa até 80%).
- Exclua ativos proibidos, classes/setores restritos.
- Liquidez: não proponha ordem > 20% do volume médio diário de 20 dias do ativo; se VMD indisponível, limite a 2% do valor da carteira por ordem.
- Defina preço_referencia como último preço disponível; quantidade deve respeitar lote_min (ações 1, fundos 1 cota, RF nominal 1000).
- Critério de execução: selecione ordens que maximizem impacto_drift_reduzido_pp por unidade de custo (impacto/custo_estimado_pct), até reduzir drift agregado abaixo de 5% relativo ou até 10 ordens por cliente, o que ocorrer primeiro.
- Gate de custo: só incluir ordens cuja custo_estimado_pct < 0.5 × redução esperada do drift em pp.
- Tributação Brasil (sinalização): marque risco_tributario alto se ordens gerarem realização de ganho estimada acima da isenção mensal (ações R$20k) ou em fundos com IR no resgate; médio se incerteza; baixo caso contrário.
- Hedge: se severidade alta e perfil moderado/arrojado, pode propor hedge com índice/ETF até 10% do notional da carteira, com motivo "proteção drawdown".
- Calcule vol_esperada e te_esperado a partir de pesos_alvo e covariâncias aproximadas das últimas 60 sessões.
- Garanta que pesos_alvo somem 100% (±0,01 pp).
- Produza racional_resumido em no máximo 3 frases objetivas, sem prometer retornos.
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 um sinal de ajuste, além de dados de clientes e mercado.
  • 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.

6.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON com a proposta de nova alocação e lista de ordens sugeridas.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
     {"ajuste_realizado_proposta": true, "tipo_ajuste": "rebalanceamento_passivo|realocacao_estrategica|hedge", "alocacao_alvo_por_cliente": [{"id_cliente": "string", "pesos_alvo": [{"ativo": "ticker", "peso_pct": 0.00}]}], "ordens_propostas": [{"id_cliente": "string", "ativo": "ticker", "lado": "compra|venda", "quantidade": 0, "preco_referencia": 0.0000, "motivo": "string", "impacto_risco_delta_vol_pp": 0.0000, "impacto_drift_reduzido_pp": 0.0000, "custo_estimado_pct": 0.0000, "lote_min": 1}], "checagens_compliance": [{"id_cliente": "string", "limite_concentracao_ok": true, "limite_classe_ok": true, "liquidez_ok": true, "ativos_restritos_respeitados": true, "risco_tributario": "baixo|medio|alto"}], "estimativas_resultado": [{"id_cliente": "string", "vol_esperada_anual_pct": 0.00, "te_esperado_anual_pct": 0.00, "yield_ou_dividend_yield_pct": 0.00, "custo_total_pct": 0.00}], "racional_resumido": "string"}
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho estimado em 6.000 caracteres.

6.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

6.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta.
  • Calculadora: Utiliza lógica interna para cálculos de alocação e risco.
  • 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 Redação de Comunicação ao Cliente (RF 7).

RF 7. Agente de Redação de Comunicação ao Cliente

7.1 Tarefa do Agente

Redigir comunicação estruturada e clara ao cliente explicando a proposta de ajuste, motivos, impactos esperados e próximos passos para aprovação.

7.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo uma proposta de ajuste de carteira, incluindo ordens sugeridas e estimativas de resultado.

# 2. Objetivo
Redigir uma comunicação ao cliente explicando a proposta de ajuste, os motivos, os impactos esperados e os próximos passos para aprovação.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Use linguagem simples e objetiva, evitando jargões técnicos sem explicação.
- Não prometa retorno garantido.
- Explique os motivos conectando-os a objetivos e perfil do cliente.
- Inclua um resumo das principais mudanças (no máximo 5 bullets).
- Informe custos estimados e possíveis impactos de risco em termos compreensíveis.
- Inclua disclaimer regulatório padrão (ex.: rentabilidade passada não garante resultado futuro).
- Finalize com chamada clara para aprovação (ex.: "Aprovar proposta até DD/MM").
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 uma proposta de ajuste de carteira, incluindo ordens sugeridas e estimativas de resultado.
  • 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.

7.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo a comunicação ao cliente, estruturada conforme os requisitos.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
     {"mensagem": {"saudacao": "string", "resumo": "string", "mudancas_chave": [{"ativo": "ticker", "acao": "aumentar|reduzir|zerar|incluir", "impacto_esperado": "string"}], "impactos_esperados": {"risco": "string", "custo": "string", "rendimento": "string"}, "riscos_e_observacoes": ["string"], "disclaimer": "string", "cta_aprovacao": "string"}}
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho estimado em 3.500 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

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

7.3.6 Regras de Orquestração e Transição

A execução deste agente finaliza o fluxo. A comunicação gerada é o resultado que deve ser disponibilizado ao usuário.

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