Agente de IA para Monitoramento de Crédito em Tempo Real

30 de November de 2025 • Tempo de leitura: 5 min

Como criar um agente de IA que monitora em tempo real as contas de crédito dos clientes, alertando sobre comportamentos de risco ou mudanças no perfil de crédito.

Biblioteca de Prompts e Agentes

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 "Monitoramento de Crédito em Tempo Real", uma solução de automação projetada para monitorar continuamente as contas de crédito dos clientes e alertar sobre comportamentos de risco ou mudanças no perfil de crédito. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é implementar um sistema de monitoramento contínuo que forneça relatórios e alertas em tempo real para gestores de crédito, identificando e notificando alterações significativas no perfil de crédito dos clientes.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

O setor de crédito enfrenta desafios significativos devido à falta de monitoramento contínuo das contas de crédito dos clientes. Atualmente, a identificação de comportamentos de risco ocorre com atraso, o que pode resultar em perdas financeiras e riscos aumentados para as instituições financeiras.

  • Falta de monitoramento contínuo das contas de crédito dos clientes.
  • Atraso na identificação de comportamentos de risco.

Problemas Identificados

  • Consumo de tempo: A análise manual dos dados de crédito é lenta e propensa a erros, retardando a capacidade de resposta a comportamentos de risco.
  • Atraso no alerta: A falta de notificações em tempo real dificulta a ação proativa por parte dos gestores de crédito.
  • Risco financeiro: A demora na identificação de mudanças no perfil de crédito pode resultar em perdas financeiras significativas.

3. Impactos Esperados

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

  • Reduzir o tempo de resposta para comportamentos de risco de crédito em tempo real.
  • Melhorar a precisão na identificação de mudanças no perfil de crédito.
  • Aumentar a eficiência dos gestores de crédito com relatórios automatizados e acionáveis.
  • Mitigar riscos financeiros através de alertas proativos e oportunos.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para monitoramento de crédito em tempo real processa dados de contas de crédito, aplica regras de identificação de risco e gera alertas e relatórios para gestores de crédito. A seguir são detalhadas todas as regras de negócio e especificações funcionais necessárias para que esse agente atue como um assistente útil e autônomo no monitoramento de crédito que segue as especificidades da sua empresa.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por 6 agentes de IA. O processo inicia com a preparação da chamada à API de contas de crédito e termina com a geração de relatórios em tempo real para gestores de crédito.

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

Agentes Função Principal
Agente de Preparação de Chamada à API de Contas de Crédito (RF 1) Preparar o payload da chamada à(s) API(s) do sistema de crédito para recuperar eventos, saldos, limites e indicadores transacionais necessários ao monitoramento contínuo.
Agente de Execução de Chamada à API de Contas de Crédito (RF 2) Realizar chamada à API do Sistema de Crédito para obter dados transacionais, limites, faturas, score e consultas recentes.
Agente de Normalização e Consolidação de Dados de Crédito (RF 3) Normalizar o retorno bruto da API em um esquema único por cliente, consolidando eventos, removendo duplicidades e calculando métricas derivadas para a análise de risco.
Agente de Detecção de Risco e Mudanças de Perfil de Crédito (RF 4) Analisar os dados normalizados e identificar comportamentos de risco e alterações significativas no perfil de crédito, produzindo alertas explicáveis em tempo quase real.
Agente de Geração de Relatórios em Tempo Real para Gestores de Crédito (RF 5) Consolidar os alertas detectados e produzir um relatório enxuto e acionável para gestores, em formato markdown, com visão executiva e detalhes por cliente.
Agente de Preparação de Payload de Alerta para Notificação (RF 6) Preparar o payload padronizado em JSON para envio de alertas aos gestores de crédito via sistemas externos (e-mail, Slack/Teams, SMS ou fila).

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 Chamada à API de Contas de Crédito

1.1 Tarefa do Agente

Preparar o payload da chamada à(s) API(s) do sistema de crédito para recuperar eventos, saldos, limites e indicadores transacionais necessários ao monitoramento contínuo.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está desenvolvendo um payload para chamar a API do sistema de crédito. Este payload irá recuperar dados necessários para o monitoramento contínuo das contas de crédito dos clientes.

# 2. Objetivo
Preparar o payload da chamada à(s) API(s) do sistema de crédito para recuperar eventos, saldos, limites e indicadores transacionais necessários ao monitoramento contínuo.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Regra 1: Produza body com apenas campos necessários, omitindo chaves nulas ou vazias.
- Regra 2: Se 'cliente_ids' vier vazio e existir 'segmento', substitua por {"segmento":""} e remova 'cliente_ids'.
- Regra 3: Datas em ISO 8601 UTC com sufixo 'Z' e precisão de segundos (YYYY-MM-DDThh:mm:ssZ).
- Regra 4: Controle de janela: se houver 'ultima_janela_fim_iso' no contexto, defina inicio_iso = ultima_janela_fim_iso e fim_iso = now(); se não, preserve os valores recebidos.
- Regra 5: Se fim_iso <= inicio_iso, ajuste fim_iso = inicio_iso + 60s.
- Regra 6: Itens por objetivo_coleta:
  - risco_imediato → ["transacoes","limites","faturas"]
  - mudanca_perfil → ["score","inquiries","limites"]
  - completo (padrão) → ["transacoes","faturas","limites","score","inquiries"].
- Regra 7: Sempre inclua paginação; page_size = 5000 quando espera_alto_volume=true, senão 1000. Page sempre inicia em 1.
- Regra 8: Se houver filtro_temporal_min_ms ou max_id no contexto, inclua em body.{"cursor":{...}} sem alterar janela.
- Regra 9: Retorne JSON puro, sem comentários, com chaves endpoint, headers, method, body nessa ordem.
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 crédito via API após a identificação de uma nova janela de monitoramento. Na fase de testes, os dados serão enviados pelo agente diretamente por upload de um json na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
  • Tipo do input: Objeto JSON com parâmetros de coleta.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato: .json (JSON).
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 5.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: JSON contendo o payload da chamada à API.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
     {"endpoint": "https://api.sistema-credito.com/v1/contas/monitoramento", "headers": {"Authorization": "Bearer {{auth_token}}", "Content-Type": "application/json"}, "method": "POST", "body": {"cliente_ids": ["123","456"], "janela_tempo": {"inicio_iso": "2025-11-30T14:00:00Z", "fim_iso": "2025-11-30T14:59:59Z"}, "itens": ["transacoes","faturas","limites","score","inquiries"], "paginacao": {"page": 1, "page_size": 1000}}}
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter aproximadamente 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 diretamente.

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 de Contas de Crédito (RF 2).

RF 2. Agente de Execução de Chamada à API de Contas de Crédito

2.1 Tarefa do Agente

Realizar chamada à API do Sistema de Crédito para obter dados transacionais, limites, faturas, score e consultas recentes.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um payload JSON pronto para executar uma chamada à API do Sistema de Crédito.

# 2. Objetivo
Realizar chamada à API do Sistema de Crédito para obter dados transacionais, limites, faturas, score e consultas recentes.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Este agente não precisa de instruções para chamadas ao LLM, pois sua única função é executar a chamada à API cujo payload ele já recebe pronto.
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: Payload pronto para execução de chamada HTTP.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato: .json (JSON).
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 1.000 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: Dados recuperados na chamada à API em JSON.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
     {"clientes": [{"cliente_id":"123","transacoes":[...],"faturas":[...],"limites":{...},"score":{...},"inquiries":[...]}], "paginacao": {"page":1,"page_size":1000,"has_more": false}}
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter aproximadamente 5.000 caracteres.

2.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: Não se aplica (execução de chamada à API)
  • Temperatura: Não se aplica

2.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Realiza chamada à API do Sistema de Crédito.

2.3.5 Memória

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Normalização e Consolidação de Dados de Crédito (RF 3).

RF 3. Agente de Normalização e Consolidação de Dados de Crédito

3.1 Tarefa do Agente

Normalizar o retorno bruto da API em um esquema único por cliente, consolidando eventos, removendo duplicidades e calculando métricas derivadas para a análise de risco.

3.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados brutos da API do Sistema de Crédito.

# 2. Objetivo
Normalizar o retorno bruto da API em um esquema único por cliente, consolidando eventos, removendo duplicidades e calculando métricas derivadas para a análise de risco.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Regra 1: Remova duplicidades por chave primária se disponível (ex.: transacao_id, fatura_id). Se ausente, dedupe por (data, valor, estabelecimento) em janela de 2 minutos.
- Regra 2: Calcule por cliente: limite_total (último valor conhecido), saldo_utilizado (último), utilizacao_atual = saldo_utilizado/limite_total (2 casas decimais), score_atual (última medição), atraso_dias (dias de atraso da fatura mais recente em aberto; se nenhuma em atraso, 0), pagamento_min_consecutivos (contagem de faturas consecutivas pagas com valor próximo do mínimo: pagamento/valor_fatura ≤ 1,1×minimo_percentual).
- Regra 3: Quando existirem séries históricas no retorno (ex.: métricas com timestamps), derive valores 'anterior' com a observação imediatamente anterior dentro de ≤ 7 dias. Se indisponível, defina *_anterior como null e marque baseline_disponivel=false.
- Regra 4: Burst de pequenas transações: considere pequenas transações como valor ≤ 2% do limite_total. Identifique sequências de ≥ 5 transações em ≤ 15 minutos; agregue por janela deslizante de 24h e retorne contagem de bursts e transações.
- Regra 5: Desvio por MCC: compute média e desvio-padrão por MCC nos últimos 60 dias se fornecido; zscore = (valor_atual - media)/desvio. Retorne apenas MCCs com zscore > 3.0 e valor_atual ≥ 3×ticket_medio_global_60d. Se não houver histórico suficiente, omita a lista.
- Regra 6: Inquiries 14d: conte consultas classificadas como 'hard' em janela de 14 dias.
- Regra 7: Preencha janela_analise a partir do envelope de resposta da API, se houver; caso contrário, preserve a janela usada na coleta, se informada no contexto.
- Regra 8: Campos ausentes devem ser omitidos; não usar valores sentinela. Saída deve seguir exatamente o esquema de expected_output, adicionando apenas os clientes disponíveis.
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: JSON bruto da API.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato: .json (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: JSON normalizado e consolidado.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
     {"janela_analise": {"inicio_iso": "2025-11-30T14:00:00Z", "fim_iso": "2025-11-30T14:59:59Z"}, "clientes": [{"cliente_id":"123", "snapshot": {"limite_total": 10000.0, "saldo_utilizado": 9200.0, "utilizacao_atual": 0.92, "utilizacao_anterior": 0.48, "score_atual": 610, "score_anterior": 640, "atraso_dias": 0, "pagamento_min_consecutivos": 0}, "sinais": {"burst_pequenas_transacoes_24h": {"qtd_bursts": 1, "qtd_transacoes": 8}, "gasto_atipico_por_mcc": [{"mcc": "5732", "zscore": 3.4, "valor": 1800.0}]}, "inquiries_14d": 2}], "metadados": {"baseline_disponivel": true}}
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter aproximadamente 5.000 caracteres.

3.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

3.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não utiliza.

3.3.5 Memória

3.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Detecção de Risco e Mudanças de Perfil de Crédito (RF 4).

RF 4. Agente de Detecção de Risco e Mudanças de Perfil de Crédito

4.1 Tarefa do Agente

Analisar os dados normalizados e identificar comportamentos de risco e alterações significativas no perfil de crédito, produzindo alertas explicáveis em tempo quase real.

4.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados normalizados de crédito para análise de risco.

# 2. Objetivo
Analisar os dados normalizados e identificar comportamentos de risco e alterações significativas no perfil de crédito, produzindo alertas explicáveis em tempo quase real.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Regra 1 (Do usuário): Implementar monitoramento contínuo das contas de crédito.
- Regra 2 (Do usuário): Identificar e notificar alterações significativas no perfil de crédito dos clientes.
- Regra 3 (Do usuário): Fornecer relatórios e alertas em tempo real para gestores de crédito.
- Regra 4 (Utilização do limite): utilizacao_atual ≥ 0.85 por > 48h → alerta; ou salto absoluto ≥ 0.30 em ≤ 24h quando baseline_disponivel=true. Gravidade: alta se utilizacao_atual ≥ 0.95; média se 0.90–0.949; baixa se 0.85–0.899.
- Regra 5 (Atrasos/Pagamento): alerta se atraso_dias > 3; pagamento_min_consecutivos ≥ 3; chargeback indicado nos eventos → gravidade alta. Se atraso_dias > 7 → alta; 4–7 → média; 1–3 (com recorrência) → baixa.
- Regra 6 (Queda de score): queda ≥ 30 pontos em ≤ 7 dias ou mudança de faixa (A≥720, B 680–719, C 640–679, D 600–639, E <600). Evidencie antes/depois e datas quando disponíveis.
- Regra 7 (Gasto atípico): se existir sinais.gasto_atipico_por_mcc com zscore > 3.0 e valor ≥ 3×ticket_medio_global_60d → alerta. Se houver burst_pequenas_transacoes_24h.qtd_bursts ≥ 1 com ≥ 8 transações no maior burst → alerta.
- Regra 8 (Inquiries): inquiries_14d ≥ 2 → alerta; se ≥ 4 e queda de score concomitante → gravidade média/alta conforme queda.
- Regra 9 (Mudança de limite): aumento > 50% e utilizacao_atual > 0.80 em ≤ 7 dias → alerta (média); redução administrativa → alerta informativo (baixa) se causar utilizacao_atual > 0.90.
- Regra 10 (Concentração de vencimentos): se soma_boletos_a_vencer_5d > 0 e saldo_disponivel < 1.2 × soma_boletos_a_vencer_5d → alerta (média). Se saldo_disponivel < 1.0 × soma → alta.
- Regra 11 (Sazonalidade/segmento): se sazonalidade in {BF,Carnaval,13o} reduza limiares de zscore para 3.5 e mantenha alertas apenas quando salto de utilização ≥ 0.40 ou atrasos > 7 dias. Para PJ varejo, aceite zscore ≥ 4.0 para gasto atípico.
- Regra 12 (Deduplicação): agrupe múltiplos disparos do mesmo tipo em 48h usando id_correlacao = "---". Se existir alerta ativo idêntico, atualize evidências e mantenha um único item.
- Regra 13 (Classificação): Alta: risco imediato (utilização ≥ 0.95, atraso > 7, queda score ≥ 60). Média: sinais consistentes; Baixa: primeira ocorrência leve.
- Regra 14 (Explicabilidade): inclua sempre métricas base, variação, janela, evidências (antes/depois, contagens, valores) e ações sugeridas.
- Regra 15 (Score de risco 0–100): pesos: utilizacao 30%, atraso 30%, score 20%, gasto atípico 15%, inquiries 5%. Normalize cada componente em 0–100: utilizacao = min(100, floor(utilizacao_atual×100)); atraso = min(100, atraso_dias×10); score queda = min(100, max(0, (queda_pts/60)×100)); gasto atípico = min(100, maior_zscore×20); inquiries = min(100, inquiries_14d×25). score_risco = round(0.3*U + 0.3*A + 0.2*S + 0.15*G + 0.05*I).
- Regra 16 (Whitelists): se cliente flagged "monitoramento_relaxado" ou evento autorizado, suprimir alerta. Se apenas reduzir gravidade for requerido, limite em no mínimo 'baixa'.
- Regra 17 (Saída): sempre retorne possui_alertas (bool), janela_analise {inicio_iso,fim_iso}, e lista 'alertas' com {cliente_id, tipo, gravidade, score_risco, descricao_curta, evidencias {…}, acoes_sugeridas [..], id_correlacao}.
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: JSON normalizado.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato: .json (JSON).
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 5.000 caracteres.

4.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: JSON contendo os alertas detectados.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
     {"possui_alertas": true, "janela_analise": {"inicio_iso": "2025-11-30T14:00:00Z", "fim_iso": "2025-11-30T14:59:59Z"}, "alertas": [{"cliente_id": "123", "tipo": "risco_utilizacao", "gravidade": "alta", "score_risco": 87, "descricao_curta": "Utilização do limite saltou de 48% para 92% em 24h", "evidencias": {"utilizacao_anterior": 0.48, "utilizacao_atual": 0.92, "transacoes_relevantes": 5}, "acoes_sugeridas": ["reduzir_limite_temporariamente","contatar_cliente"], "id_correlacao": "123-20251130-1460-1"}]}
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter aproximadamente 5.000 caracteres.

4.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

4.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não utiliza.

4.3.5 Memória

4.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Geração de Relatórios em Tempo Real para Gestores de Crédito (RF 5).

RF 5. Agente de Geração de Relatórios em Tempo Real para Gestores de Crédito

5.1 Tarefa do Agente

Consolidar os alertas detectados e produzir um relatório enxuto e acionável para gestores, em formato markdown, com visão executiva e detalhes por cliente.

5.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um JSON contendo alertas detectados de crédito para geração de relatório.

# 2. Objetivo
Consolidar os alertas detectados e produzir um relatório enxuto e acionável para gestores, em formato markdown, com visão executiva e detalhes por cliente.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Regra 1: Estruturar o relatório em 4 blocos: Cabeçalho (janela, data/hora), Resumo Executivo, Top N alertas, Detalhamento por cliente.
- Regra 2: Ordenar Top N por score_risco desc e limitar a 5 por padrão; se houver > 50 alertas, incluir até 10 no Top N.
- Regra 3: No Resumo Executivo, agregar por gravidade e por tipo de gatilho (utilização, atraso, score, padrão atípico, inquiries).
- Regra 4: Em Detalhamento, incluir para cada alerta: tipo, gravidade, score, descrição curta, evidências-chave e ações sugeridas.
- Regra 5: Formato de saída deve ser markdown puro, sem HTML.
- Regra 6: Se 'possui_alertas' = false, produzir relatório minimalista com mensagem "Sem alertas na janela analisada".
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: JSON de alertas do agente de detecção.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato: .json (JSON).
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 5.000 caracteres.

5.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: Relatório em formato markdown.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
     # Monitoramento de Crédito — Relatório em Tempo Real

Janela: 2025-11-30T14:00:00Z a 2025-11-30T14:59:59Z
Resumo Executivo:
- Total de clientes com alertas: 12
- Alertas por gravidade: Alta 4 | Média 5 | Baixa 3
- Principais gatilhos: utilização alta (7), atraso (3), queda de score (2)

Top 5 Alertas (por score_risco):
1. Cliente 123 — risco_utilizacao — Gravidade: alta — Score: 87 — "Utilização do limite saltou de 48% para 92% em 24h"
...

Detalhamento por Cliente:
## Cliente 123
- Tipo: risco_utilizacao | Gravidade: alta | Score: 87 | ID correlação: 123-20251130-1460-1
- Evidências: {utilizacao_anterior:0.48, utilizacao_atual:0.92, transacoes_relevantes:5}
- Ações sugeridas: reduzir_limite_temporariamente; contatar_cliente

Anexos Técnicos:
- Metodologia de cálculo e pesos de risco
- Eventos correlacionados
  • Número de caracteres esperado: O relatório gerado deve ter aproximadamente 3.000 caracteres.

5.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

5.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não utiliza.

5.3.5 Memória

5.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Preparação de Payload de Alerta para Notificação (RF 6).

RF 6. Agente de Preparação de Payload de Alerta para Notificação

6.1 Tarefa do Agente

Preparar o payload padronizado em JSON para envio de alertas aos gestores de crédito via sistemas externos (e-mail, Slack/Teams, SMS ou fila).

6.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um JSON contendo alertas de crédito para preparação de payload de notificação.

# 2. Objetivo
Preparar o payload padronizado em JSON para envio de alertas aos gestores de crédito via sistemas externos (e-mail, Slack/Teams, SMS ou fila).

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Regra 1: Assunto no padrão: "[Alerta] Monitoramento de Crédito -  críticos na última janela" onde  = número de alertas gravidade 'alta'.
- Regra 2: Corpo curto por canal contendo contagem por gravidade e top 3 alertas (por score_risco) com cliente_id, tipo e descrição_curta.
- Regra 3: Anexar relatório completo em markdown se fornecido; se ausente, incluir link/indicador de inexistência.
- Regra 4: Destinatários por severidade: Alta → "gestores_seniores"; Média → "gestores_operacionais"; Baixa → "monitoramento"; se mapeamentos não existirem, usar "gestao_credito@empresa.com".
- Regra 5: Incluir metadados: janela_inicio, janela_fim, timestamp_geracao=now() em ISO 8601, owner="Cheila Portela".
- Regra 6: Retornar JSON puro, pronto para conector externo, sem comentários.
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: JSON de alertas do agente de detecção.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato: .json (JSON).
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 5.000 caracteres.

6.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: JSON contendo o payload de notificação.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
     {"canal": "email", "destinatarios": ["gestao_credito@empresa.com"], "assunto": "[Alerta] Monitoramento de Crédito - 4 críticos na última hora", "mensagem_markdown": "# Resumo\n- Alta: 4, Média: 5, Baixa: 3\nTop: Cliente 123 (Score 87) - Utilização 92%...", "anexos": [{"tipo": "markdown", "nome": "relatorio_monitoramento.md", "conteudo": "# Monitoramento de Crédito — Relatório em Tempo Real\n..."}], "metadados": {"janela_inicio": "2025-11-30T14:00:00Z", "janela_fim": "2025-11-30T14:59:59Z", "owner": "Cheila Portela"}}
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter aproximadamente 2.000 caracteres.

6.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

6.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Após realizar o processamento, esse agente irá enviar sua resposta para o sistema de notificações corporativo (e-mail, Slack/Teams, SMS ou fila de eventos) definido pela empresa.

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. O JSON gerado é o resultado que deve ser enviado ao sistema de notificações para alertar os gestores de crédito.

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