Agente de IA para Gestão de Reservas de Quartos Hospitalares

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

Como criar um agente de IA que auxilia na alocação eficiente de pacientes em quartos disponíveis.

1. Propósito e Escopo

Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados, ferramentas como chamadas a sistemas externos e demais requisitos funcionais para o Fluxo de Agentes "Gestão de Reservas de Quartos Hospitalares", uma solução de automação projetada para otimizar a alocação de pacientes em quartos hospitalares com base em preferências e necessidades médicas específicas. 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 a alocação de quartos em um processo eficiente e integrado, considerando dados médicos e preferências dos pacientes para melhorar a utilização dos recursos hospitalares.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

O sistema atual de alocação de quartos em muitos hospitais enfrenta desafios significativos, incluindo:

  • Alocação ineficiente de pacientes em quartos, levando a subutilização ou superlotação.
  • Dificuldade em considerar preferências e necessidades médicas específicas dos pacientes ao alocar quartos.
  • Falta de integração entre sistemas de reserva e dados médicos dos pacientes.

Esses problemas resultam em uma experiência insatisfatória para os pacientes e em uma utilização subótima dos recursos hospitalares.


Problemas Identificados

  • Subutilização e superlotação: A alocação inadequada pode levar a uma distribuição desigual dos pacientes nos quartos.
  • Desconsideração de preferências: As preferências dos pacientes e suas necessidades médicas específicas muitas vezes não são levadas em conta.
  • Integração limitada: A falta de comunicação entre os sistemas de reserva e os dados médicos resulta em decisões de alocação mal informadas.

3. Impactos Esperados

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

  • Otimizar a alocação de quartos para melhorar a utilização dos recursos hospitalares.
  • Considerar preferências e necessidades médicas dos pacientes de forma eficiente.
  • Integrar sistemas de reserva e dados médicos para decisões de alocação mais informadas.
  • Melhorar a experiência do paciente ao atender suas preferências e necessidades médicas.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para gestão de reservas de quartos hospitalares analisa dados de disponibilidade de quartos e necessidades dos pacientes, integrando-se com sistemas hospitalares para otimizar a alocação. 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 reservas hospitalares.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por vários agentes de IA. O processo inicia com a preparação de parâmetros de consulta e termina com a efetivação da reserva ou a preparação para revisão humana.

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 Parâmetros de Consulta (RF 1) Transformar a solicitação do usuário em parâmetros estruturados para consulta de disponibilidade de quartos.
Agente de Execução de Chamada à API - Disponibilidade de Quartos (RF 2) Obter a disponibilidade de quartos no intervalo solicitado.
Agente de Execução de Chamada à API - Dados do Paciente (RF 3) Recuperar dados clínicos resumidos e restrições do paciente.
Agente Analítico de Consolidação de Dados (RF 4) Unificar dados de disponibilidade, paciente e preferências para decisão.
Agente Analítico de Ranqueamento e Seleção de Quarto (RF 5) Pontuar candidatos filtrados e escolher a melhor opção.
Agente de Preparação de Reserva (RF 6) Gerar o payload final para efetivar a reserva do quarto.
Agente de Execução de Chamada à API - Efetivar Reserva Agente Condicionado (RF 7) Criar/atualizar a reserva do quarto selecionado.
Agente Analítico de Escalonamento para Revisão Humana (RF 8) Preparar relatório sucinto para revisão humana quando necessário.
Agente Analítico de Aplicação de Decisão Humana (RF 9) Aplicar decisão humana aprovada transformando-a em payload de reserva.


Regras de Execução Condicional ou Edges

  • Ativação do Agente de Execução de Chamada à API - Efetivar Reserva (RF 7): Este agente só será executado se a propriedade "validacao_pre_envio.ok" do objeto JSON gerado pelo Agente de Preparação de Reserva (RF 6) for true. Caso contrário, o fluxo pulará esta etapa e prosseguirá diretamente para o Agente Analítico de Escalonamento para Revisão Humana (RF 8).

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 Parâmetros de Consulta

1.1 Tarefa do Agente

Transformar a solicitação do usuário em parâmetros estruturados para consulta de disponibilidade de quartos e recuperação de dados clínicos e preferências do paciente.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo uma solicitação do usuário para alocação de paciente em um quarto hospitalar. Esta solicitação inclui preferências e requisitos médicos do paciente.

# 2. Objetivo
Transformar a solicitação do usuário em parâmetros estruturados para consulta de disponibilidade de quartos e recuperação de dados clínicos e preferências do paciente.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Normalize valores de preferências e requisitos para vocabulário controlado (tipos de quarto, isolamento, especialidades, equipamentos).
- Se tipo_quarto não for informado, defina tipos_permitidos conforme requisitos: se isolamento != "nenhum" inclua apenas "isolamento"; se acuity_nivel >=4 inclua "UTI" como obrigatório; caso contrário, ["individual","duplo"].
- Se janelas_tempo ausente, defina inicio=agora e fim=+24h.
- Converta amenidades em requisitos_infra equivalentes (banheiro_privativo -> "banheiro_privativo", acessibilidade -> "acessibilidade").
- Conflitos: se preferencia tipo="duplo" mas isolamento exigido != "nenhum", priorize isolamento e substitua tipo por "isolamento".
- Produza apenas campos definidos no expected_output; não invente identificadores ou listas de unidades/alas; se ausentes, deixe listas vazias.
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 estruturados 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 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, que inclui preferências e requisitos médicos do paciente.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber dados nos formatos: .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 JSON contendo parâmetros estruturados para consulta de disponibilidade de quartos e recuperação de dados clínicos e preferências do paciente.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "availability_params": {
        "unidades": ["string"],
        "alas": ["string"],
        "tipos_permitidos": ["individual","duplo","isolamento","UTI"],
        "requisitos_infra": ["oxigenio","monitorizacao","acessibilidade"],
        "intervalo": {"inicio": "ISO8601", "fim": "ISO8601"}
      },
      "patient_params": { "patient_id": "string" },
      "contexto_preferencias": { ...cópia_normalizada_de_preferencias },
      "contexto_requisitos": { ...cópia_normalizada_de_requisitos_medicos },
      "acao": "alocar_paciente" | "consultar_disponibilidade"
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 2.000 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 - Disponibilidade de Quartos (RF 2).

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

2.1 Tarefa do Agente

Realizar chamada à API do Sistema hospital_room_availability para obter a disponibilidade de quartos no intervalo solicitado.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo parâmetros estruturados para consulta de disponibilidade de quartos.

# 2. Objetivo
Realizar chamada à API do Sistema hospital_room_availability para obter a disponibilidade de quartos no intervalo solicitado.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Execute a chamada à API com os parâmetros recebidos e retorne os dados de disponibilidade de quartos.
- Seu output final deve ser um JSON contendo os dados brutos de disponibilidade de quartos.
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 um JSON contendo parâmetros estruturados para consulta de disponibilidade de quartos.
  • 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.

2.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo os dados brutos de disponibilidade de quartos.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     { "availability_raw": [ {"room_id":"string","numero":"string","tipo":"individual|duplo|isolamento|UTI","ala":"string","andar":"string","unidade":"string","ocupacao":"livre|ocupado|manutencao","equipamentos":["..."],"isolamento":"nenhum|contato|goticulas|aerossol","sexo_permitido":"M|F|ambos","acessibilidade":true,"previsao_alta":"ISO8601|null"} ] } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho estimado em 3.000 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: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: O agente se conecta ao sistema hospital_room_availability para obter os dados.

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 deve ser visível para o Agente Analítico de Consolidação de Dados (RF 4).

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente Analítico de Consolidação de Dados (RF 4).

RF 3. Agente de Execução de Chamada à API - Dados do Paciente

3.1 Tarefa do Agente

Realizar chamada à API do Prontuário (EHR) para recuperar dados clínicos resumidos e restrições do paciente.

3.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo parâmetros estruturados para recuperação de dados clínicos do paciente.

# 2. Objetivo
Realizar chamada à API do Prontuário (EHR) para recuperar dados clínicos resumidos e restrições do paciente.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Execute a chamada à API com os parâmetros recebidos e retorne os dados clínicos do paciente.
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 um JSON contendo parâmetros estruturados para recuperação de dados clínicos do paciente.
  • 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.

3.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo os dados clínicos resumidos do paciente.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     { "patient_raw": { "patient_id":"string", "sexo":"M|F", "diagnosticos":["CID..."], "preciso_isolamento":"nenhum|contato|goticulas|aerossol", "especialidade_referente":"string", "equipamentos_necessarios":["..."], "mobilidade_reduzida": true|false, "imunossuprimido": true|false } } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho estimado em 3.000 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: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: O agente se conecta ao sistema EHR para obter os dados do paciente.

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 Analítico de Consolidação de Dados (RF 4).

3.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente Analítico de Consolidação de Dados (RF 4).

RF 4. Agente Analítico de Consolidação de Dados

4.1 Tarefa do Agente

Unificar availability_raw, patient_raw e contexto de preferências/requisitos em um dataset filtrado para decisão.

4.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados brutos de disponibilidade de quartos, dados clínicos do paciente e contexto de preferências e requisitos.

# 2. Objetivo
Unificar availability_raw, patient_raw e contexto de preferências/requisitos em um dataset filtrado para decisão.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Exclusão rígida (hard constraints): remova quartos que não atendem simultaneamente: a) isolamento exigido pelo paciente; b) sexo_permitido compatível quando quarto compartilhado; c) equipamentos_necessarios contidos em equipamentos do quarto; d) acessibilidade=true se mobilidade_reduzida=true; e) tipo="UTI" quando acuity_nivel>=4; f) ocupacao="livre".
- Registre em motivos_exclusao um item por quarto excluído com o primeiro motivo determinante.
- Se especialidade_referente exigir unidade/ala específica e houver metadado correspondente, exclua quartos de outras unidades.
- Não altere valores dos quartos; apenas filtre e copie campos necessários.
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 múltiplos JSONs contendo dados brutos de disponibilidade de quartos, dados clínicos do paciente e contexto de preferências e requisitos.
  • 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 combinado de até 10.000 caracteres.

4.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo candidatos filtrados, motivos de exclusão, dados normalizados do paciente e preferências.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "candidatos_filtrados": [ {...quarto} ],
      "motivos_exclusao": [ {"room_id":"string","motivo":"string"} ],
      "dados_paciente_norm": {...},
      "preferencias_norm": {...} } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho estimado em 4.000 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: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

4.3.5 Memória

4.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente Analítico de Ranqueamento e Seleção de Quarto (RF 5).

RF 5. Agente Analítico de Ranqueamento e Seleção de Quarto

5.1 Tarefa do Agente

Pontuar candidatos filtrados considerando preferências como soft constraints e escolher a melhor opção determinística.

5.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo candidatos filtrados e dados normalizados de paciente e preferências.

# 2. Objetivo
Pontuar candidatos filtrados considerando preferências como soft constraints e escolher a melhor opção determinística.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Se lista de candidatos_filtrados estiver vazia, defina alocacao_viavel=false e não gere recommendation.
- Defina pesos: tipo_quarto=0.4, proximidade_unidade=0.3, amenidades=0.2, balanceamento_ocupacao=0.1.
- Cálculo: a) tipo_quarto: 1 se corresponder à preferência, 0.5 se compatível alternativo (ex: individual quando preferido duplo), 0 se distinto; b) proximidade_unidade: 1 se mesma unidade/ala, 0.5 se mesmo andar, 0 caso contrário; c) amenidades: proporção de amenidades preferidas presentes; d) balanceamento_ocupacao: 1 para alas com menor taxa de ocupação relativa quando disponível no dado, senão 0.5 padrão.
- Score_total = soma(peso*subscore).
- Empate: escolha por menor previsao_alta (mais estável), depois por menor número (ordem natural), depois por ordem alfanumérica de room_id.
- Preencha listas de restricoes_atendidas com hard constraints cumpridos e preferências_(atendidas|nao_atendidas) com base na comparação.
- Justificativa em 1-3 frases, objetiva e com os principais critérios que determinaram a escolha.
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 um JSON contendo candidatos filtrados, dados normalizados do paciente e preferências.
  • 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.

5.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo a recomendação de quarto, justificativa e score total, além de alternativas e viabilidade de alocação.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "recommendation": {
        "room_id":"string",
        "justificativa":"string",
        "score_total": number,
        "componentes_score": {"proximidade_unidade": number, "tipo_quarto": number, "amenidades": number, "balanceamento_ocupacao": number},
        "restricoes_atendidas": ["string"],
        "preferencias_atendidas": ["string"],
        "preferencias_nao_atendidas": ["string"]
      },
      "alternativas": [ {"room_id":"string","score_total":number} ],
      "alocacao_viavel": true|false
    } 
  • 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 documentos externos.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • 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 Preparação de Reserva (RF 6).

5.3.6 Regras de Orquestração e Transição

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

RF 6. Agente de Preparação de Reserva

6.1 Tarefa do Agente

Gerar o payload final para efetivar a reserva do quarto recomendado ou de uma alternativa explicitamente escolhida pelo usuário.

6.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo a recomendação de quarto e alternativas, além de dados clínicos do paciente.

# 2. Objetivo
Gerar o payload final para efetivar a reserva do quarto recomendado ou de uma alternativa explicitamente escolhida pelo usuário.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Se escolha_usuario_room_id for fornecido e existir nas alternativas ou recommendation, use-o; caso contrário, use recommendation.room_id.
- Validar consistência: a) quarto continua livre conforme availability_raw mais recente se fornecida; b) requisitos críticos mantidos (isolamento, equipamentos); c) período possui inicio<=fim e duração padrão 24h se não informado.
- Motivo: se diagnósticos sugerirem UTI, motivo="internacao"; senão default "internacao".
- Se qualquer validação falhar, defina ok=false e preencha erros com mensagens específicas; não gere booking_payload incompleto.
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 JSON contendo a recomendação de quarto, alternativas e dados clínicos do paciente.
  • 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 contendo o payload de reserva e validação pré-envio.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "booking_payload": { "patient_id":"string", "room_id":"string", "inicio":"ISO8601", "fim":"ISO8601", "motivo":"internacao|observacao|pos_operatorio|...", "observacoes":"string" },
      "validacao_pre_envio": { "ok": true|false, "erros": ["string"] }
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho estimado em 4.000 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: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

6.3.5 Memória

6.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, o fluxo avalia o output. Se o campo validacao_pre_envio.ok for true, esse agente aciona o Agente de Execução de Chamada à API - Efetivar Reserva (RF 7). Caso contrário, aciona o Agente Analítico de Escalonamento para Revisão Humana (RF 8).

RF 7. Agente de Execução de Chamada à API - Efetivar ReservaAgente Condicionado

7.1 Tarefa do Agente

Realizar chamada à API hospital_room_management para criar/atualizar a reserva do quarto selecionado.

7.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo o payload de reserva validado para criação/atualização de reserva de quarto.

# 2. Objetivo
Realizar chamada à API hospital_room_management para criar/atualizar a reserva do quarto selecionado.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Execute a chamada à API com o payload recebido quando ok=true.
- Seu output final deve ser um JSON contendo o resultado da reserva.
7.3 Configurações do Agente

7.3.1 Condições de Ativação

Este agente é acionado somente se a seguinte condição for atendida:

7.3.2 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado condicionalmente após a conclusão do agente anterior (RF 6), apenas se a validação pré-envio for bem-sucedida.
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber um JSON contendo o payload de reserva validado.
  • 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.

7.3.3 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo o resultado da reserva.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     { "booking_result": { "status":"confirmado|recusado|conflito", "reserva_id":"string|null", "mensagem":"string" } } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho estimado em 1.000 caracteres.

7.3.4 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

7.3.5 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta documentos externos.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: O agente se conecta ao sistema hospital_room_management para efetivar a reserva.

7.3.6 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 ponto final da execução do agente condicionado.

7.3.7 Regras de Orquestração e Transição

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

RF 8. Agente Analítico de Escalonamento para Revisão Humana

8.1 Tarefa do Agente

Preparar relatório sucinto para revisão humana quando não houver alocação viável que atenda requisitos críticos.

8.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados de disponibilidade, dados clínicos do paciente e preferências normalizadas sem uma alocação viável.

# 2. Objetivo
Preparar relatório sucinto para revisão humana quando não houver alocação viável que atenda requisitos críticos.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Identifique requisitos críticos não atendidos: isolamento, UTI por acuity>=4, acessibilidade se mobilidade_reduzida, equipamentos vitais.
- Liste até 3 opções parciais com menor número de violações e descreva exatamente quais seriam violadas.
- Sugestões de ação: a) transferir paciente com alta prevista mais próxima; b) liberar quarto em manutenção se previsão < 2h; c) flexibilizar preferência não clínica (tipo_quarto, vista) mantendo requisitos clínicos.
- Resumo em até 250 caracteres, claro e acionável.
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 6) se a validação pré-envio falhar.
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber múltiplos JSONs contendo dados de disponibilidade, dados clínicos do paciente e preferências 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 combinado de até 10.000 caracteres.

8.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo o relatório sucinto para revisão humana.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     { "relatorio_humano": { "patient_id":"string", "resumo_causa":"string", "requisitos_nao_atendidos":["string"], "opcoes_parciais":[{"room_id":"string","violacoes":["string"]}], "sugestoes_de_acao":["string"] } } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho estimado em 3.000 caracteres.

8.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

8.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta documentos externos.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

8.3.5 Memória

8.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente Analítico de Aplicação de Decisão Humana (RF 9).

RF 9. Agente Analítico de Aplicação de Decisão Humana

9.1 Tarefa do Agente

Aplicar decisão humana aprovada (override) transformando-a em payload de reserva consistente e seguro.

9.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo uma decisão humana aprovada para alocação de quarto.

# 2. Objetivo
Aplicar decisão humana aprovada transformando-a em payload de reserva consistente e seguro.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Permita violações apenas de preferências não clínicas; nunca aceite override que viole requisitos críticos: isolamento, UTI necessária, equipamentos vitais, acessibilidade obrigatória.
- Se a decisão humana incluir violação crítica, defina ok=false e detalhe o erro.
- Preencha booking_payload seguindo as mesmas regras de período e motivo do Agente de Preparação de Reserva.
- Inclua justificativa no campo observacoes com prefixo "Decisão humana: ".
9.3 Configurações do Agente

9.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 8).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber um JSON contendo a decisão humana aprovada.
  • 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.

9.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo o payload de reserva e validação pré-envio.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "booking_payload": { "patient_id":"string", "room_id":"string", "inicio":"ISO8601", "fim":"ISO8601", "motivo":"internacao|observacao|pos_operatorio|...", "observacoes":"Decisão humana: string" },
      "validacao_pre_envio": { "ok": true|false, "erros": ["string"] }
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho estimado em 4.000 caracteres.

9.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

9.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta documentos externos.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

9.3.5 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 ponto final da execução do fluxo.

9.3.6 Regras de Orquestração e Transição

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

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