PrototipeAI | Agente de IA para Gestão de Empréstimos de Livros

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 "Gestão de Empréstimos de Livros", uma solução de automação projetada para gerenciar o processo de empréstimo e devolução de livros em bibliotecas. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é automatizar o registro de empréstimos e devoluções, enviar lembretes automáticos sobre prazos de devolução e atualizar o status dos empréstimos em tempo real, garantindo precisão e organização.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

O processo atual de gestão de empréstimos de livros em bibliotecas enfrenta diversos desafios que impactam a eficiência e a organização:

Processo manual e demorado de registro de empréstimos e devoluções de livros.
Esquecimento dos alunos em devolver os livros no prazo, gerando multas e desorganização.
Dificuldade em manter um controle atualizado do status dos livros emprestados.

Esses desafios resultam em ineficiências operacionais e insatisfação dos usuários, além de prejudicar a organização e o controle dos acervos.

3. Impactos Esperados

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

Aumentar a eficiência no processo de empréstimo e devolução de livros.
Reduzir o número de atrasos e multas por devoluções tardias.
Manter o controle atualizado do status dos livros emprestados em tempo real.
Melhorar a satisfação dos usuários com um sistema mais organizado e eficiente.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para gestão de empréstimos de livros automatiza o registro de empréstimos e devoluções, envia lembretes automáticos sobre prazos de devolução e atualiza o status dos empréstimos em tempo real. 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 empréstimos de livros.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por 13 agentes de IA. O processo inicia com a preparação da consulta de disponibilidade de livros e termina com o registro da devolução de livros e encerramento do empréstimo.

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 de Preparação de Consulta de Disponibilidade de Livro` (RF 1)	Receber uma solicitação de empréstimo e preparar o payload de consulta de disponibilidade do exemplar.
`Agente de Execução de Chamada à API - Consulta de Disponibilidade` (RF 2)	Realizar chamada à API do Sistema de Biblioteca para obter disponibilidade do livro/exemplar solicitado.
`Agente de Preparação de Registro de Empréstimo` (RF 3)	Preparar o payload para criar um empréstimo quando houver disponibilidade confirmada.
`Agente de Execução de Chamada à API - Criação de Empréstimo` (RF 4)	Realizar chamada à API do Sistema de Biblioteca para registrar o novo empréstimo.
`Agente Analítico de Agendamento de Lembretes de Empréstimo` (RF 5)	Gerar programação estruturada de lembretes do empréstimo recém-criado.
`Agente de Preparação de Consulta de Empréstimos para Lembrete Diário` (RF 6)	Preparar a consulta diária de empréstimos com lembretes a enviar na data corrente.
`Agente de Execução de Chamada à API - Consulta de Lembretes Pendentes` (RF 7)	Realizar a chamada à API para recuperar a lista de lembretes a enviar hoje.
`Agente Analítico de Geração e Padronização de Mensagens de Lembrete` (RF 8)	Padronizar e personalizar as mensagens por canal e preparar o lote de disparo.
`Agente de Preparação de Consulta de Empréstimo para Devolução` (RF 9)	Preparar o payload para recuperar dados completos de um empréstimo a ser devolvido.
`Agente de Execução de Chamada à API - Consulta de Empréstimo` (RF 10)	Executar a chamada ao sistema para recuperar os detalhes do empréstimo antes da devolução.
`Agente Analítico de Decisão de Multa e Preparação de Expressão de Cálculo` (RF 11)	Decidir o valor de multa com base na política e dias de atraso e preparar a expressão matemática para cálculo determinístico.
`Agente de Execução de Cálculo de Multa` (RF 12)	Realizar o cálculo do valor de multa utilizando serviço de cálculo externo.
`Agente de Preparação de Registro de Devolução` (RF 13)	Preparar o payload para registrar a devolução do livro e atualizar o status do empréstimo em tempo real.

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 Consulta de Disponibilidade de Livro

1.1 Tarefa do Agente

Receber uma solicitação de empréstimo e preparar o payload de consulta de disponibilidade do exemplar no sistema da biblioteca.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente

Regra 1: Validar obrigatoriamente livro_id (não vazio). Se exemplar_id estiver presente e não vazio, incluir exemplar_id em params; caso contrário, omitir exemplar_id do params.
Regra 2: Não incluir dados do aluno no payload desta etapa; o output deve conter exclusivamente endpoint, method, params (apenas campos definidos) e body vazio.
Regra 3: Normalizar tipos: todos os IDs como string; não incluir campos nulos/undefined nem chaves extras.
Regra 4: Este passo é pré-requisito para registro de empréstimo (automatização do processo); se livro_id estiver ausente, não gerar payload e sinalizar falha internamente (sem expor em output).

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 uma solicitação de empréstimo 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 JSON contendo os dados da solicitação de empréstimo.
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 1.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

Formato de output: O output deve ser um JSON contendo o endpoint, método e parâmetros para consulta de disponibilidade.

Exemplo de Estrutura de Output:

{"endpoint":"/livros/disponibilidade","method":"GET","params":{"livro_id":"","exemplar_id":""},"body":{}}

Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 300 caracteres.

1.3.3 Parâmetros de Geração

Modelo: GPT-5
Temperatura: 0.7

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 - Consulta de Disponibilidade (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 - Consulta de Disponibilidade (RF 2).

RF 2. Agente de Execução de Chamada à API - Consulta de Disponibilidade

2.1 Tarefa do Agente

Realizar chamada à API do Sistema de Biblioteca para obter disponibilidade do livro/exemplar solicitado.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente

Agente dedicado exclusivamente à execução da chamada à API com o payload recebido. Não há instruções adicionais de LLM para este agente.

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 um JSON contendo o endpoint, método e parâmetros para consulta de disponibilidade.
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 300 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

Formato de output: O output deve ser um JSON indicando a disponibilidade do livro/exemplar.