Agente de IA para Integração de Sistemas de Vale-Transporte

Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados, ferramentas como chamadas a sistemas externos e demais requisitos funcionais para o Agente de IA para Integração de Sistemas de Vale-Transporte. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é facilitar a integração de diferentes sistemas de vale-transporte, assegurando a compatibilidade e a troca de informações em tempo real, reduzindo os problemas de comunicação entre sistemas distintos.

Cenário Atual

A integração de sistemas de vale-transporte enfrenta diversos desafios, especialmente quando se trata de assegurar a compatibilidade e garantir a troca de informações em tempo real. Os principais problemas identificados são:

• Dificuldades na integração de diferentes sistemas de vale-transporte.
• Necessidade de garantir a compatibilidade e a troca de informações em tempo real entre sistemas distintos.

Esses desafios resultam em atrasos e falhas na comunicação, impactando negativamente a eficiência operacional dos sistemas de vale-transporte.

A implementação deste agente de IA visa alcançar os seguintes resultados:

• Facilitar a integração entre diferentes sistemas de vale-transporte.
• Assegurar a troca de informações em tempo real para evitar atrasos ou falhas na comunicação.
• Prover suporte contínuo para resolver problemas de integração que possam surgir.

O agente de IA para integração de sistemas de vale-transporte facilita a compatibilidade entre diferentes plataformas e assegura a troca de informações em tempo real. A seguir são detalhadas todas as regras de negócio e especificações funcionais necessárias para que esse agente atue como um facilitador eficiente e autônomo na integração de sistemas de vale-transporte.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por diversos agentes de IA. O processo inicia com a preparação de consultas de metadados e termina com a criação de monitores e alertas para operação contínua da integração.

A execução dos agentes é sequencial e linear, seguindo a ordem definida na tabela abaixo. O fluxo inclui etapas que garantem a compatibilidade e a troca de informações em tempo real.

Para proporcionar uma visão clara e tangível da solução proposta, criamos protótipos que demonstram o fluxo de trabalho dos agentes e o resultado final esperado. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.

RF 1. Agente Preparador de Consulta de Metadados - Sistema A

 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um objeto JSON com as chaves necessárias para preparar uma chamada à API do Sistema A de vale-transporte.

# 2. Objetivo
Preparar o payload para recuperar metadados do Sistema A, assegurando que os headers e query params estejam corretos para a execução da chamada.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Normalize a URL final concatenando base_url + endpoints.metadata, removendo barras duplicadas.
- Defina headers conforme auth_type: oauth2 => Authorization: Bearer {{token}}; api_key => x-api-key: {{api_key}}.
- Construa query.capabilities concatenando os itens de requested_capabilities em ordem alfabética.
- Garanta method="GET", headers.Accept="application/json" e timeout_ms=20000.
- Não inclua body em chamadas GET.
- Retorne somente as chaves: url, method, headers, query e timeout_ms.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{"url": "https://api.sistema-a.com/v1/metadata", "method": "GET", "headers": {"Authorization": "Bearer {{token}}", "Accept": "application/json"}, "query": {"capabilities": "schema,events,webhooks"}, "timeout_ms": 20000}