Agente de IA para Gestão de Recursos em Leitos de Observação

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

Como criar um agente de IA que otimiza a gestão de recursos, como equipamentos e pessoal.

1. Propósito e Escopo

Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados, ferramentas como chamadas a sistemas externos, consulta a documentos e demais requisitos funcionais para o Fluxo de Agentes "Gestão de Recursos em Leitos de Observação", uma solução de automação projetada para otimizar a gestão de recursos como equipamentos e pessoal em unidades de saúde. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é monitorar a utilização de recursos em tempo real, sugerir alocações eficientes de equipamentos e pessoal, e prover insights para otimizar a gestão de recursos nos leitos de observação.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

A gestão de recursos nos leitos de observação enfrenta desafios como:

  • Ineficiência na gestão de recursos nos leitos de observação.
  • Falta de otimização na alocação de equipamentos e pessoal.

Estes problemas resultam em subutilização de equipamentos, sobrecarga de pessoal e impacto na qualidade do atendimento aos pacientes.


Problemas Identificados

  • Subutilização de recursos: Equipamentos e pessoal não estão sendo alocados de forma otimizada, resultando em desperdício de recursos valiosos.
  • Sobrecarga de pessoal: Em algumas unidades, a carga de trabalho dos profissionais de saúde está acima do ideal, comprometendo a qualidade do atendimento.
  • Falta de visibilidade em tempo real: A ausência de dados atualizados sobre a utilização de recursos dificulta a tomada de decisões informadas.

3. Impactos Esperados

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

  • Otimizar a alocação de recursos em tempo real, melhorando a eficiência operacional.
  • Reduzir a sobrecarga de trabalho dos profissionais de saúde, promovendo um ambiente de trabalho mais equilibrado.
  • Aumentar a qualidade do atendimento aos pacientes ao garantir que os recursos necessários estejam disponíveis quando e onde forem necessários.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para gestão de recursos em leitos de observação monitora a utilização de recursos em tempo real, sugere alocações eficientes e provê insights para otimizar a gestão de recursos. 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 recursos de leitos de observação.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por 6 agentes de IA. O processo inicia com a preparação dos parâmetros de monitoramento e termina com a sugestão de alocação de recursos.

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

Agentes Função Principal
Agente Preparador de Parâmetros de Monitoramento (RF 1) Definir parâmetros de consulta e normalização para monitorar recursos em tempo real.
Agente de Execução de Chamada à API - Monitoramento de Recursos (RF 2) Realizar chamada ao Sistema de Gerenciamento Hospitalar para obter dados de utilização de recursos.
Agente de Normalização e Cálculo de Utilização (RF 3) Normalizar o retorno da API e calcular métricas de utilização por unidade e recurso.
Agente de Detecção e Priorização de Alertas (RF 4) Identificar gargalos e priorizar alertas operacionais com base nas métricas de utilização.
Agente Preparador de Parâmetros de Alocação (RF 5) Construir os insumos para sugestões de alocação considerando necessidades e excedentes entre unidades.
Agente de Sugestão de Alocação de Recursos (RF 6) Sugerir realocações eficientes de equipamentos e pessoal.

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 usuário receberá. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.

6. Requisitos Funcionais

RF 1. Agente Preparador de Parâmetros de Monitoramento

1.1 Tarefa do Agente

Definir parâmetros de consulta e normalização para monitorar recursos em tempo real nos leitos de observação.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados sobre as unidades de observação e os parâmetros desejados para monitoramento de recursos.

# 2. Objetivo
Definir os parâmetros necessários para monitorar recursos em tempo real, incluindo unidades alvo, janela de tempo, capacidade de referência, e políticas de alerta.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Se "janela_minutos" não for informada, definir "periodo_minutos" = 15.
- Se "unidades_alvo" vier vazia, definir "unidades" = ["Observação Adulto"].
- Garantir que "limiares.critico" > "limiares.atencao"; caso contrário, ajustar para "critico" = 0.9 e "atencao" = 0.7.
- Para cada tipo de recurso definido em "capacidade_referencia" ausente no retorno da API, preencher capacidade com 0 e marcar flag "recurso_nao_reportado" = true no processamento posterior.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
  "payload_api": {
    "endpoint": "/monitoramento/recursos",
    "parametros": {
      "unidades": ["Observação Adulto", "Observação Pediátrica"],
      "periodo_minutos": 15
    }
  },
  "regras_normalizacao": {
    "chaves_obrigatorias": ["unidade", "recurso", "tipo", "em_uso", "disponivel", "capacidade"],
    "mapa_tipos": {"equip": "equipamento", "staff": "pessoal"}
  },
  "limiares": {
    "critico": 0.9,
    "atencao": 0.7
  }
} 
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 configuração 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 JSON na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
  • Tipo do input: O input inicial para o fluxo é um arquivo JSON contendo as configurações 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 texto com até 5.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um arquivo JSON contendo os parâmetros de monitoramento configurados.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "payload_api": {
        "endpoint": "/monitoramento/recursos",
        "parametros": {
          "unidades": ["Observação Adulto", "Observação Pediátrica"],
          "periodo_minutos": 15
        }
      },
      "regras_normalizacao": {
        "chaves_obrigatorias": ["unidade", "recurso", "tipo", "em_uso", "disponivel", "capacidade"],
        "mapa_tipos": {"equip": "equipamento", "staff": "pessoal"}
      },
      "limiares": {
        "critico": 0.9,
        "atencao": 0.7
      }
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 1.000 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: Não utiliza.
  • 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 Chamada à API - Monitoramento de Recursos (RF 2).

RF 2. Agente de Execução de Chamada à API - Monitoramento de Recursos

2.1 Tarefa do Agente

Realizar chamada ao Sistema de Gerenciamento Hospitalar para obter dados de utilização de recursos em tempo real.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo os parâmetros de monitoramento configurados pelo agente anterior.

# 2. Objetivo
Executar a chamada à API do Sistema de Gerenciamento Hospitalar para obter dados de utilização de recursos em tempo real.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Utilize os "parametros" do "payload_api" para realizar a chamada à API.
- Retorne os dados brutos recebidos sem alterações.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
  "dados_brutos": [
    {
      "unidade": "Observação Adulto",
      "recurso": "monitor",
      "tipo": "equip",
      "em_uso": 18,
      "disponivel": 2,
      "capacidade": 20
    },
    {
      "unidade": "Observação Adulto",
      "recurso": "enfermeiro",
      "tipo": "staff",
      "em_uso": 8,
      "disponivel": 2,
      "capacidade": 10
    }
  ]
} 
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 arquivo JSON contendo os parâmetros de monitoramento configurados.
  • 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 2.000 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um arquivo JSON contendo os dados brutos de utilização de recursos obtidos da API.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "dados_brutos": [
        {
          "unidade": "Observação Adulto",
          "recurso": "monitor",
          "tipo": "equip",
          "em_uso": 18,
          "disponivel": 2,
          "capacidade": 20
        }
      ]
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 1.000 caracteres.

2.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: Não se aplica (uso de ferramenta)

2.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta documentos externos.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: O agente deverá enviar os parâmetros de monitoramento para a API externa e retornar os dados brutos recebidos.

2.3.5 Memória

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Normalização e Cálculo de Utilização (RF 3).

RF 3. Agente de Normalização e Cálculo de Utilização

3.1 Tarefa do Agente

Normalizar o retorno da API e calcular métricas de utilização por unidade e recurso.

3.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados brutos de utilização de recursos obtidos via API.

# 2. Objetivo
Normalizar os dados recebidos e calcular métricas de utilização por unidade e recurso.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Converter campos "tipo" usando "regras_normalizacao.mapa_tipos" (equip -> equipamento, staff -> pessoal).
- Se "capacidade" = 0 e ("em_uso" + "disponivel") > 0, definir "capacidade" = "em_uso" + "disponivel".
- Calcular "taxa_utilizacao" = "em_uso" / max("capacidade", 1).
- Definir "status": se "taxa" >= "critico" => "critico"; se "taxa" >= "atencao" => "atencao"; caso contrário => "ok".
- Gerar "resumo_unidade.ocupacao_media" como média ponderada por capacidade de "taxa_utilizacao" por unidade.
- Marcar "dados_monitorados_disponiveis" = true quando existir pelo menos um item com "capacidade" > 0.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
  "utilizacao": [
    {
      "unidade": "Observação Adulto",
      "recurso": "monitor",
      "tipo": "equipamento",
      "em_uso": 18,
      "disponivel": 2,
      "capacidade": 20,
      "taxa_utilizacao": 0.9,
      "status": "critico"
    }
  ],
  "resumo_unidade": [
    {
      "unidade": "Observação Adulto",
      "ocupacao_media": 0.82
    }
  ],
  "dados_monitorados_disponiveis": true
} 
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 arquivo JSON contendo os dados brutos de utilização de recursos.
  • 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 3.000 caracteres.

3.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um arquivo JSON contendo as métricas de utilização normalizadas e o resumo por unidade.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "utilizacao": [
        {
          "unidade": "Observação Adulto",
          "recurso": "monitor",
          "tipo": "equipamento",
          "em_uso": 18,
          "disponivel": 2,
          "capacidade": 20,
          "taxa_utilizacao": 0.9,
          "status": "critico"
        }
      ],
      "resumo_unidade": [
        {
          "unidade": "Observação Adulto",
          "ocupacao_media": 0.82
        }
      ],
      "dados_monitorados_disponiveis": true
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 1.500 caracteres.

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 normalização e cálculo de métricas.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

3.3.5 Memória

3.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Detecção e Priorização de Alertas (RF 4).

RF 4. Agente de Detecção e Priorização de Alertas

4.1 Tarefa do Agente

Identificar gargalos e priorizar alertas operacionais com base nas métricas de utilização.

4.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo métricas de utilização normalizadas por unidade e recurso.

# 2. Objetivo
Identificar gargalos e priorizar alertas operacionais com base nas métricas de utilização.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Criar um alerta para cada item com "status" != "ok".
- Definir "nivel": mapear "status" para "nivel" (critico/atencao).
- Priorizar ordenando decrescentemente por "taxa_utilizacao"; em empate, priorizar "pessoal" sobre "equipamento".
- Gerar mensagem curta e específica no formato: " em  em % de utilização" arredondando para inteiro.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
  "alertas": [
    {
      "unidade": "Observação Adulto",
      "recurso": "monitor",
      "nivel": "critico",
      "taxa_utilizacao": 0.93,
      "mensagem": "Monitores em uso acima de 90%"
    }
  ]
} 
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 arquivo JSON contendo as métricas de utilização normalizadas.
  • 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 2.000 caracteres.

4.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um arquivo JSON contendo os alertas priorizados com base nas métricas de utilização.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "alertas": [
        {
          "unidade": "Observação Adulto",
          "recurso": "monitor",
          "nivel": "critico",
          "taxa_utilizacao": 0.93,
          "mensagem": "Monitores em uso acima de 90%"
        }
      ]
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 1.000 caracteres.

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 priorização de alertas.
  • 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 Preparador de Parâmetros de Alocação (RF 5).

4.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente Preparador de Parâmetros de Alocação (RF 5).

RF 5. Agente Preparador de Parâmetros de Alocação

5.1 Tarefa do Agente

Construir os insumos para sugestões de alocação considerando necessidades e excedentes entre unidades.

5.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo alertas priorizados e métricas de utilização por unidade e recurso.

# 2. Objetivo
Construir os insumos necessários para sugestões de alocação considerando necessidades e excedentes entre unidades.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Calcular "deficit" = max(ceil("taxa_utilizacao"*"capacidade") - "em_uso", 0) por recurso/unidade.
- Calcular "excedente" = max("disponivel" - ceil(0.1*"capacidade"), 0), preservando 10% de margem local.
- Incluir somente itens com "deficit" > 0 em "matriz_necessidades" e com "excedente" > 0 em "matriz_excedentes".
- Definir "prioridade_recursos" = ["pessoal","equipamento"].

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
  "matriz_necessidades": [
    {
      "unidade": "Observação Adulto",
      "recurso": "enfermeiro",
      "deficit": 1
    }
  ],
  "matriz_excedentes": [
    {
      "unidade": "Observação Pediátrica",
      "recurso": "monitor",
      "excedente": 2
    }
  ],
  "restricoes": {
    "tempo_max_deslocamento_min": 30,
    "prioridade_recursos": ["pessoal","equipamento"]
  }
} 
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 arquivo JSON contendo os alertas priorizados e métricas de utilização.
  • 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 3.000 caracteres.

5.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um arquivo JSON contendo as matrizes de necessidades e excedentes, além das restrições para alocação.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "matriz_necessidades": [
        {
          "unidade": "Observação Adulto",
          "recurso": "enfermeiro",
          "deficit": 1
        }
      ],
      "matriz_excedentes": [
        {
          "unidade": "Observação Pediátrica",
          "recurso": "monitor",
          "excedente": 2
        }
      ],
      "restricoes": {
        "tempo_max_deslocamento_min": 30,
        "prioridade_recursos": ["pessoal","equipamento"]
      }
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 1.500 caracteres.

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 cálculo de necessidades e excedentes.
  • 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 Sugestão de Alocação de Recursos (RF 6).

5.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Sugestão de Alocação de Recursos (RF 6).

RF 6. Agente de Sugestão de Alocação de Recursos

6.1 Tarefa do Agente

Sugerir realocações eficientes de equipamentos e pessoal para otimizar a operação dos leitos de observação.

6.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados sobre necessidades e excedentes de recursos, além das restrições de alocação.

# 2. Objetivo
Sugerir realocações eficientes de equipamentos e pessoal para otimizar a operação dos leitos de observação.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Gerar pares origem->destino priorizando: 1) destino com maior "taxa_utilizacao"; 2) origem com maior "excedente" do mesmo recurso; 3) menor deslocamento se informação existir em "restricoes".
- Sugerir "quantidade" = min("deficit_destino", "excedente_origem") por par.
- Nunca reduzir origem abaixo de 10% de margem (preservar "excedente" mínimo = ceil(0.1*"capacidade_origem")).
- Para "pessoal", respeitar razão regulatória se fornecida e priorizar skills equivalentes quando informadas nos dados; caso skill incompatível, descartar par.
- Excluir combinações reprovadas em "feedbacks_previos" com motivo ainda vigente no contexto (ex.: indisponibilidade recorrente) e registrar em "insights" a limitação.
- Calcular "impacto_previsto" reestimando "taxa_utilizacao" em origem e destino após a movimentação proposta.
- Ordenar "sugestoes" por redução esperada de risco no destino (critico→atencao→ok) e, em empate, por maior "impacto_previsto".
- Incluir justificativa curta com números de "deficit"/"excedente" utilizados no cálculo.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
  "sugestoes": [
    {
      "tipo": "pessoal",
      "recurso": "enfermeiro",
      "de": "Observação Pediátrica",
      "para": "Observação Adulto",
      "quantidade": 1,
      "justificativa": "Déficit de 1 profissional e excedente de 2 na origem",
      "impacto_previsto": {
        "taxa_origem": 0.72,
        "taxa_destino": 0.84
      }
    }
  ],
  "insights": [
    "Monitores seguem em atenção na Observação Adulto"
  ],
  "dados_monitorados_disponiveis": true
} 
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 arquivo JSON contendo as matrizes de necessidades e excedentes, além das restrições para alocação.
  • 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 3.000 caracteres.

6.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um arquivo JSON contendo as sugestões de alocação de recursos, insights e a disponibilidade de dados monitorados.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "sugestoes": [
        {
          "tipo": "pessoal",
          "recurso": "enfermeiro",
          "de": "Observação Pediátrica",
          "para": "Observação Adulto",
          "quantidade": 1,
          "justificativa": "Déficit de 1 profissional e excedente de 2 na origem",
          "impacto_previsto": {
            "taxa_origem": 0.72,
            "taxa_destino": 0.84
          }
        }
      ],
      "insights": [
        "Monitores seguem em atenção na Observação Adulto"
      ],
      "dados_monitorados_disponiveis": true
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 2.000 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 sugestão de alocação.
  • 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. As sugestões e insights gerados são o resultado que deve ser disponibilizado ao usuário.

© 2025 prototipe.ai. Todos os direitos reservados.