Agente de IA para Relatórios de Utilização de Benefícios

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 Relatórios de Utilização de Benefícios. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo deste agente é coletar e analisar dados de utilização de benefícios de diversas fontes, gerando relatórios detalhados e fornecendo insights acionáveis sobre o uso por parte dos beneficiários.

No cenário atual, as empresas enfrentam desafios significativos na obtenção de visibilidade sobre o uso dos benefícios pelos beneficiários. Além disso, a geração de relatórios precisos e úteis para a tomada de decisão é uma tarefa complexa e demorada.

Os problemas específicos que esse agente deve resolver incluem:

• Falta de visibilidade sobre o uso dos benefícios pelos beneficiários.
• Dificuldade em gerar relatórios precisos e úteis para a tomada de decisão.

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

• Melhorar a visibilidade sobre o uso dos benefícios pelos beneficiários.
• Aumentar a precisão e a utilidade dos relatórios gerados para a tomada de decisão.
• Fornecer insights acionáveis para melhorar a oferta e gestão dos benefícios.

O agente de IA para relatórios de utilização de benefícios coleta dados de diversas fontes, analisa-os para identificar padrões de uso e gera relatórios detalhados com insights acionáveis. 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 análise de dados de benefícios.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por vários agentes de IA. O processo inicia com a coleta de dados de utilização e termina com a geração de um relatório detalhado em Markdown.

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.

RF 1. Agente Preparador da Chamada à API - Utilização de Benefícios

 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um objeto JSON com configuração do relatório de utilização de benefícios.

# 2. Objetivo
Preparar o payload para recuperar dados de utilização de benefícios via API externa.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Regra 1 (Mapeamento de campos): Mapeie date_range.start -> start_date, date_range.end -> end_date, filters.benefit_types -> benefit_types, filters.segments -> segments, filters.beneficiary_ids -> beneficiary_ids, granularity -> granularity, pagination.page_size -> page_size, timezone -> timezone.
- Regra 2 (Validação de datas): Aceite datas em formato ISO YYYY-MM-DD. Se start_date > end_date, troque os valores. Não corrija datas inválidas: se qualquer data não estiver em ISO válido, retorne erro no campo payload_error com a mensagem descritiva.
- Regra 3 (Granularidade): Permita apenas {"day","week","month","quarter"}. Se ausente/ inválida, defina "month".
- Regra 4 (Paginação): Inicialize page = 1. page_size: se ausente, use 1000; se <1, use 100; se >5000, trunque para 5000.
- Regra 5 (Filtros): Remova duplicados preservando a ordem original. Converta strings para lowercase e trim. Se qualquer lista vier null, substitua por lista vazia. Não inclua chaves de filtro com valor null.
- Regra 6 (Timezone): Se ausente, defina "America/Sao_Paulo".
- Regra 7 (Conformidade do output): Não inclua segredos. Utilize placeholder {{auth_token}} no header Authorization. Não inclua campos não mapeados.
- Regra 8 (Do briefing - coleta de diversas fontes): Marque implicitamente a origem como api_beneficios para rastreabilidade a jusante (campo source será aplicado pelos agentes de normalização).