Agente de IA para Gestão de Filas de Espera

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

Como criar um agente de IA que gerencia listas de espera para matrículas, atualizando automaticamente o status dos candidatos e informando os responsáveis.

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 Filas de Espera", uma solução de automação projetada para gerenciar listas de espera para matrículas em instituições educacionais. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é otimizar a gestão de filas de espera, atualizando automaticamente o status dos candidatos e informando os responsáveis, de forma a garantir eficiência e transparência no processo de matrícula.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

As instituições educacionais frequentemente enfrentam desafios na gestão de listas de espera para matrículas, o que pode causar frustração entre pais e responsáveis devido à falta de atualizações regulares sobre o status dos candidatos.

Atualmente, a gestão dessas listas é geralmente ineficiente, com pouca transparência e comunicação inadequada com os responsáveis, resultando em um processo de matrícula caótico e insatisfatório para todos os envolvidos.


Problemas Identificados

  • Gestão ineficiente de filas de espera: A falta de um sistema automatizado leva a atrasos e erros na atualização do status dos candidatos.
  • Falta de atualizações regulares: Pais e responsáveis ficam sem informações claras sobre o andamento da matrícula, gerando frustração e insegurança.

3. Impactos Esperados

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

  • Melhorar a eficiência na gestão de listas de espera para matrículas.
  • Fornecer atualizações regulares e automáticas sobre o status dos candidatos, aumentando a transparência.
  • Reduzir a frustração de pais e responsáveis, melhorando a comunicação e o processo de matrícula.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para gestão de filas de espera processa dados dos candidatos, aplica regras de priorização e elegibilidade e atualiza automaticamente o status dos candidatos, notificando os responsáveis sobre mudanças importantes. 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 listas de espera para matrículas.

A solução consiste em dois agentes de IA principais que trabalham em conjunto para gerenciar as filas de espera e comunicar-se com os responsáveis.

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

Agentes Função Principal
Agente de Priorização e Elegibilidade da Fila de Espera (RF 1) Calcular o score de prioridade e aplicar regras de elegibilidade para cada candidato na lista de espera.
Agente de Atualização de Status e Geração de Notificações (RF 2) Consolidar mudanças de status válidas e notificar os responsáveis pelos candidatos.

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 os responsáveis receberão. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.

6. Requisitos Funcionais

RF 1. Agente de Priorização e Elegibilidade da Fila de Espera

1.1 Tarefa do Agente

Receber a fotografia completa da fila (candidatos, capacidades e políticas), calcular o score de prioridade por série/turno, aplicar regras de elegibilidade, identificar ofertas a expirar/expiradas e produzir uma proposta de transições de status com justificativas e prazos.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo uma lista completa dos candidatos em lista de espera para matrícula, junto com as capacidades e políticas de priorização definidas pela administração escolar.

# 2. Objetivo
Calcular o score de prioridade por série/turno, aplicar regras de elegibilidade, identificar ofertas a expirar/expiradas e propor transições de status com justificativas e prazos.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Calcule scores e posições separadamente por combinação exata de série e turno.
- Inclua no ranqueamento apenas candidatos com status "aguardando" ou "pré-oferta".
- Calcule o tempo de espera e normalize-o para cada série/turno.
- Aplique critérios de priorização com base nos pesos definidos (irmão matriculado, zona preferencial, etc.).
- Proponha transições de status com base em ofertas expiradas e novas ofertas disponíveis.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
  "resumo_execucao_parcial": {
    "data_processamento": "YYYY-MM-DDTHH:mm:ssZ",
    "series_processadas": ["string"],
    "total_candidatos": number
  },
  "fila_priorizada": [
    {
      "id": "string",
      "serie": "string",
      "turno": "string",
      "score": number,
      "posicao": number
    }
  ],
  "capacidade_apos_expiracoes": [
    {
      "serie": "string",
      "turno": "string",
      "vagas_disponiveis": number
    }
  ],
  "transicoes_propostas": [
    {
      "id": "string",
      "status_anterior": "string",
      "novo_status": "pre_oferta|oferta_enviada|aguardando|oferta_expirada|manter",
      "motivo": "string",
      "prazo_resposta": "YYYY-MM-DDTHH:mm:ssZ|null"
    }
  ]
} 
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 completos da lista de espera 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 informações detalhadas dos candidatos e políticas de priorização.
  • 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 50.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON estruturado contendo o resumo da execução, a fila priorizada, a capacidade após expirações e as transições propostas.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "resumo_execucao_parcial": {
        "data_processamento": "YYYY-MM-DDTHH:mm:ssZ",
        "series_processadas": ["string"],
        "total_candidatos": number
      },
      "fila_priorizada": [
        {
          "id": "string",
          "serie": "string",
          "turno": "string",
          "score": number,
          "posicao": number
        }
      ],
      "capacidade_apos_expiracoes": [
        {
          "serie": "string",
          "turno": "string",
          "vagas_disponiveis": number
        }
      ],
      "transicoes_propostas": [
        {
          "id": "string",
          "status_anterior": "string",
          "novo_status": "pre_oferta|oferta_enviada|aguardando|oferta_expirada|manter",
          "motivo": "string",
          "prazo_resposta": "YYYY-MM-DDTHH:mm:ssZ|null"
        }
      ]
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 5.000 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: Utiliza lógica interna para cálculos de priorização e elegibilidade.
  • 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 Atualização de Status e Geração de Notificações (RF 2).

RF 2. Agente de Atualização de Status e Geração de Notificações

2.1 Tarefa do Agente

Consolidar as mudanças de status válidas, calcular prazos, montar mensagens por canal e produzir a saída final estruturada para aplicação no sistema acadêmico e comunicação com responsáveis.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo as transições propostas e a fila priorizada pelo agente anterior.

# 2. Objetivo
Consolidar as mudanças de status válidas, calcular prazos, montar mensagens por canal e produzir a saída final estruturada para aplicação no sistema acadêmico e comunicação com responsáveis.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Considere para atualização apenas transições cujo novo_status esteja em {"pre_oferta", "oferta_enviada", "oferta_expirada"}.
- Conte somente as transições efetivas na métrica total_atualizados.
- Calcule prazo_resposta quando aplicável e associe mensagens conforme o novo_status.
- Gere uma notificação por canal disponível no candidato (email e/ou sms).

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
  "resumo_execucao": {
    "data_processamento": "YYYY-MM-DDTHH:mm:ssZ",
    "series_processadas": ["string"],
    "total_candidatos": number,
    "total_atualizados": number
  },
  "fila_priorizada": [
    {
      "id": "string",
      "serie": "string",
      "turno": "string",
      "score": number,
      "posicao": number
    }
  ],
  "atualizacoes_status": [
    {
      "id": "string",
      "status_anterior": "string",
      "novo_status": "string",
      "motivo": "string",
      "prazo_resposta": "YYYY-MM-DDTHH:mm:ssZ|null"
    }
  ],
  "notificacoes": [
    {
      "id_candidato": "string",
      "canal": "email|sms",
      "destino": "string",
      "assunto": "string",
      "mensagem": "string",
      "template_id": "string",
      "contexto": {
        "nome_candidato": "string",
        "serie": "string",
        "turno": "string",
        "prazo_resposta": "YYYY-MM-DDTHH:mm:ssZ|null",
        "link_confirmacao": "string"
      }
    }
  ]
} 
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 JSON contendo as transições propostas e a fila priorizada.
  • 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 50.000 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON estruturado contendo o resumo da execução, as atualizações de status e as notificações geradas.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "resumo_execucao": {
        "data_processamento": "YYYY-MM-DDTHH:mm:ssZ",
        "series_processadas": ["string"],
        "total_candidatos": number,
        "total_atualizados": number
      },
      "fila_priorizada": [
        {
          "id": "string",
          "serie": "string",
          "turno": "string",
          "score": number,
          "posicao": number
        }
      ],
      "atualizacoes_status": [
        {
          "id": "string",
          "status_anterior": "string",
          "novo_status": "string",
          "motivo": "string",
          "prazo_resposta": "YYYY-MM-DDTHH:mm:ssZ|null"
        }
      ],
      "notificacoes": [
        {
          "id_candidato": "string",
          "canal": "email|sms",
          "destino": "string",
          "assunto": "string",
          "mensagem": "string",
          "template_id": "string",
          "contexto": {
            "nome_candidato": "string",
            "serie": "string",
            "turno": "string",
            "prazo_resposta": "YYYY-MM-DDTHH:mm:ssZ|null",
            "link_confirmacao": "string"
          }
        }
      ]
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 5.000 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: Utiliza lógica interna para cálculos de prazos e montagem de mensagens.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos diretamente, mas o output será utilizado para atualizações no sistema acadêmico e envio de notificações.

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

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

A execução deste agente finaliza o fluxo. A saída gerada deve ser utilizada para aplicar atualizações no sistema acadêmico e enviar notificações aos responsáveis.

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