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 "Acompanhamento de Desempenho de Estagiários", uma solução de automação projetada para monitorar e analisar relatórios de desempenho de estagiários, oferecendo insights para ajustes nos programas de estágio. 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 dados de desempenho em insights acionáveis que orientam melhorias nos programas de estágio, fornecendo feedbacks personalizados para estagiários e supervisores.
2. Contexto e Problema
Cenário Atual
As empresas enfrentam dificuldades na monitorização e análise contínua e objetiva do desempenho dos estagiários. Esse desafio resulta na ausência de feedbacks personalizados e insights para ajustes nos programas de estágio.
Atualmente, a coleta de dados de desempenho é dispersa e não consolidada, dificultando a análise eficiente e o desenvolvimento de planos de ação baseados em dados concretos.
Problemas Identificados
- Dificuldade de monitoramento: A falta de um sistema unificado para coletar e analisar dados de desempenho dos estagiários.
- Ausência de insights: A dificuldade em identificar padrões de desempenho que possam orientar melhorias nos programas de estágio.
- Feedbacks insuficientes: A necessidade de fornecer feedbacks personalizados e acionáveis para estagiários e supervisores.
3. Impactos Esperados
A implementação deste fluxo de automação visa alcançar os seguintes resultados:
- Melhoria na análise de desempenho: Proporcionar um sistema contínuo e objetivo de monitoramento de desempenho.
- Insights acionáveis: Gerar insights que orientem ajustes e melhorias nos programas de estágio.
- Feedbacks personalizados: Oferecer feedbacks claros e acionáveis para estagiários e supervisores.
4. Visão Geral da Solução
O agente de IA para acompanhamento de desempenho de estagiários coleta dados de múltiplas fontes, analisa padrões de desempenho e fornece feedbacks personalizados. 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 acompanhamento e melhoria do desempenho de estagiários.
A solução consiste em um fluxo de automação composto por 8 agentes de IA. O processo inicia com a definição do esquema de coleta de dados e termina com a geração de feedbacks personalizados para estagiários e supervisores.
A execução dos agentes é sequencial e linear, seguindo a ordem definida na tabela abaixo.
| Agentes | Função Principal |
|---|---|
Agente de Definição de Esquema e Plano de Coleta (RF 1)
| Definir o esquema de dados unificado e o plano de coleta por fonte, períodos e filtros. |
Agente de Execução de Chamada à API (RF 2)
| Realizar chamadas às APIs das fontes definidas para obter dados de desempenho. |
Agente de Execução de Consulta a Documento (RF 3)
| Realizar consulta a documentos para obter dados de desempenho. |
Agente de Execução de Consultas em Banco de Dados (RF 4)
| Realizar conexão e execução de consultas em bancos de dados externos. |
Agente de Normalização, Limpeza e Consolidação (RF 5)
| Unificar, normalizar e consolidar os dados brutos no schema definido. |
Agente de Análise de Padrões de Desempenho (RF 6)
| Identificar padrões, tendências e alertas de desempenho. |
Agente de Insights e Ajustes do Programa (RF 7)
| Traduzir os padrões identificados em ações práticas de melhoria do programa de estágio. |
Agente de Feedback Personalizado (RF 8)
| Gerar feedbacks personalizados para estagiários e supervisores. |
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 Definição de Esquema e Plano de Coleta
1.1 Tarefa do Agente
Definir o esquema de dados unificado e o plano de coleta por fonte, períodos e filtros, produzindo parâmetros prontos para execução de coleta.
1.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo uma lista de fontes de dados disponíveis, incluindo tipo, nome, credenciais/metadados disponíveis e exemplo de campos, além de informações sobre o período de referência, unidade organizacional e lista de estagiários e supervisores. # 2. Objetivo Definir o esquema de dados unificado e o plano de coleta por fonte, períodos e filtros, produzindo parâmetros prontos para execução de coleta. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Padronize um schema_unificado com, no mínimo, os campos: estagiario_id, estagiario_nome, supervisor_id, supervisor_nome, data_referencia (YYYY-MM-DD), periodo (semana/mês), atividade_id, atividade_tipo, horas_registradas, tarefas_concluidas, prazos_cumpridos (0/1), qualidade_nota (0-10), engajamento_interacoes, feedbacks_recebidos, assiduidade_percentual, pontualidade_percentual, comentarios_texto, area, localidade. - Defina tipos: datas em ISO (YYYY-MM-DD), números decimais com ponto, inteiros para contagens, booleanos como 0/1. - Produza mapeamentos explícitos campo_origem -> campo_destino por fonte; quando não houver correspondência, marque como null e inclua em campos_em_falta. - Estabeleça regras_de_normalizacao: timezone padrão (ex.: America/Sao_Paulo), arredondamento de horas para 2 casas, truncagem de strings a 500 caracteres, conversão de percentuais para 0-100. - Defina chaves_de_deduplicacao: estagiario_id + data_referencia + atividade_id; se não houver atividade_id, use hash de (atividade_tipo + descrição + data_referencia). - Crie regras_de_privacidade: mascarar e-mails/telefones em comentarios_texto; nunca incluir dados sensíveis que não sejam necessários ao objetivo. - Se faltar qualquer elemento essencial (ids de estagiários ou datas), defina coleta_viavel=false e liste campos_em_falta.
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 uma lista de fontes de dados e metadados via API. Na fase de testes, o fluxo será iniciado pelo envio manual dos dados, que serão enviados para o agente diretamente por upload na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
- Tipo do input: O input inicial para o fluxo é uma lista de fontes de dados e seus metadados.
-
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber dados nos formatos:
.json,.csv. - Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 20.000 caracteres.
1.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON contendo: schema_unificado, mapeamentos_por_fonte, parametros_de_coleta_por_fonte, regras_de_normalizacao, chaves_de_deduplicacao, regras_de_privacidade, e flags.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "schema_unificado": { "estagiario_id": "int", "estagiario_nome": "string", "supervisor_id": "int", "supervisor_nome": "string", "data_referencia": "date", "periodo": "string", "atividade_id": "int", "atividade_tipo": "string", "horas_registradas": "float", "tarefas_concluidas": "int", "prazos_cumpridos": "boolean", "qualidade_nota": "float", "engajamento_interacoes": "int", "feedbacks_recebidos": "int", "assiduidade_percentual": "float", "pontualidade_percentual": "float", "comentarios_texto": "string", "area": "string", "localidade": "string" }, "mapeamentos_por_fonte": {}, "parametros_de_coleta_por_fonte": {}, "regras_de_normalizacao": {}, "chaves_de_deduplicacao": {}, "regras_de_privacidade": {}, "flags": {} } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e detalhado, com um tamanho estimado em 2.500 caracteres.
1.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
1.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta.
- Calculadora: Não utiliza.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Não utiliza.
1.3.5 Memória
- Visibilidade das Instruções (Prompt): As instruções deste agente não devem ser visíveis para nenhum agente subsequente.
- Visibilidade da Resposta: A resposta (JSON) gerada por este agente deve ser visível para o Agente de Execução de Chamada à API (RF 2), Agente de Execução de Consulta a Documento (RF 3), e Agente de Execução de Consultas em Banco de Dados (RF 4).
1.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Execução de Chamada à API (RF 2).
RF 2. Agente de Execução de Chamada à API
2.1 Tarefa do Agente
Realizar chamadas às APIs das fontes definidas para obter dados de desempenho conforme parâmetros prontos.
2.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo uma lista de parametros_de_coleta_por_fonte com source_type=api, incluindo endpoint, método, headers, query/body, paginação e janela de datas. # 2. Objetivo Realizar chamadas às APIs das fontes definidas para obter dados de desempenho conforme parâmetros prontos. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Realize chamadas API utilizando os parâmetros fornecidos, garantindo que todos os dados necessários sejam coletados. - Preserve metadados de paginação e status para referência futura. - Em caso de falha na chamada, registre o erro e repita a tentativa até três vezes antes de falhar definitivamente. - Assegure-se de que os dados retornados estão organizados por source_id.
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 uma lista de parâmetros para chamadas API.
-
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 retornados por cada API, organizados por source_id, incluindo metadados de paginação e status.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "source_id": "api_1", "data": [ { "estagiario_id": 123, "atividade_id": 456, "horas_registradas": 8.5 } ], "metadata": { "pagination": { "current_page": 1, "total_pages": 10 }, "status": "success" } } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 3.000 caracteres.
2.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
2.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta.
- Calculadora: Não utiliza.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Realiza chamadas às APIs das fontes definidas.
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 (JSON) gerada por este agente deve ser visível para o Agente de Normalização, Limpeza e Consolidação (RF 5).
2.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Execução de Consulta a Documento (RF 3).
RF 3. Agente de Execução de Consulta a Documento
3.1 Tarefa do Agente
Realizar consulta a documentos (planilhas, arquivos texto, relatórios) para obter dados de desempenho conforme parâmetros prontos.
3.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo uma lista de parametros_de_coleta_por_fonte com source_type=documento, incluindo localização/acesso, abas, intervalos/linhas, colunas, padrões de nome de arquivo e período alvo. # 2. Objetivo Realizar consulta a documentos (planilhas, arquivos texto, relatórios) para obter dados de desempenho conforme parâmetros prontos. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Acesse documentos utilizando as credenciais e caminhos fornecidos, garantindo que todos os dados necessários sejam coletados. - Preserve cabeçalhos e linhas, indicando linhas ignoradas ou sem dados para referência futura. - Se não houver dados disponíveis, registre o incidente e continue com a coleta dos demais documentos.
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 uma lista de parâmetros para consulta a documentos.
-
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 brutos extraídos dos documentos por source_id, preservando cabeçalhos e linhas, com indicação de linhas ignoradas/sem dados.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "source_id": "doc_1", "data": [ { "estagiario_id": 789, "atividade_id": 012, "horas_registradas": 7.5 } ], "metadata": { "headers": ["estagiario_id", "atividade_id", "horas_registradas"], "lines_ignored": 2 } } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 3.000 caracteres.
3.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
3.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Realiza consultas a documentos para coleta de dados.
- Calculadora: Não utiliza.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Não utiliza.
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 (JSON) gerada por este agente deve ser visível para o Agente de Normalização, Limpeza e Consolidação (RF 5).
3.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Execução de Consultas em Banco de Dados (RF 4).
RF 4. Agente de Execução de Consultas em Banco de Dados
4.1 Tarefa do Agente
Realizar conexão e execução de consultas em bancos de dados externos para obter dados de desempenho conforme parâmetros prontos.
4.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo uma lista de parametros_de_coleta_por_fonte com source_type=banco_de_dados, incluindo connection string/alias, consulta parametrizada, limites e período. # 2. Objetivo Realizar conexão e execução de consultas em bancos de dados externos para obter dados de desempenho conforme parâmetros prontos. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Estabeleça conexão com os bancos de dados utilizando as credenciais fornecidas, garantindo que todos os dados necessários sejam coletados. - Preserve esquemas de colunas e amostras de linhas para referência futura. - Em caso de falha na conexão ou execução, registre o erro e repita a tentativa até três vezes antes de falhar definitivamente.
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 uma lista de parâmetros para consultas em banco de dados.
-
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.
4.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON contendo o resultado das consultas por source_id, incluindo esquemas de colunas e amostras de linhas.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "source_id": "db_1", "data": [ { "estagiario_id": 456, "atividade_id": 789, "horas_registradas": 6.0 } ], "metadata": { "columns": ["estagiario_id", "atividade_id", "horas_registradas"], "sample_lines": 10 } } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 3.000 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: Realiza consultas em bancos de dados 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 (JSON) gerada por este agente deve ser visível para o Agente de Normalização, Limpeza e Consolidação (RF 5).
4.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Normalização, Limpeza e Consolidação (RF 5).
RF 5. Agente de Normalização, Limpeza e Consolidação
5.1 Tarefa do Agente
Unificar, normalizar e consolidar os dados brutos no schema definido, avaliando qualidade e completude.
5.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados brutos coletados de múltiplas fontes (APIs, documentos, bancos) junto com o schema_unificado, mapeamentos e regras_de_normalizacao.
# 2. Objetivo
Unificar, normalizar e consolidar os dados brutos no schema definido, avaliando qualidade e completude.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Converter campos aos tipos definidos; datas inválidas vão para registros_descartados com reason=invalid_date.
- Aplicar mapeamentos; campos ausentes recebem null e são marcados em indicadores_de_qualidade.completude.
- Normalizar percentuais para 0-100; garantir horas_registradas >= 0; truncar strings > 500 caracteres.
- Deduplicar usando as chaves_de_deduplicacao; manter o registro mais recente quando houver conflito.
- Limitar extremos a limites de domínio: assiduidade_percentual e pontualidade_percentual em 0-100; qualidade_nota em 0-10; horas_registradas em 0-24 por dia; justificar cap quando aplicado.
- Remapear timezone para a referência padrão e gerar data_referencia consistente por registro.
- Propagar supervisor_id/nome quando disponível por relacionamento estável estagiario_id -> supervisor_id.
- Produzir indicadores_de_qualidade: {completude_por_campo, taxa_duplicidade, taxa_descartes, campos_sem_mapeamento} e um status_qualidade geral: [alto|médio|baixo] com base em limiares: alto se completude>=95% e duplicidade<1% e descartes<1%; baixo se completude<80% ou descartes>=5%. 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 dados brutos coletados de múltiplas fontes.
-
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 10.000 caracteres.
5.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um dataset consolidado no schema_unificado com registros_normalizados, indicadores_de_qualidade, registros_descartados, dicionario_de_dados e amostra_de_registros.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "registros_normalizados": [ { "estagiario_id": 123, "atividade_id": 456, "horas_registradas": 8.5 } ], "indicadores_de_qualidade": { "completude_por_campo": 98, "taxa_duplicidade": 0.5, "taxa_descartes": 0.2, "campos_sem_mapeamento": ["supervisor_nome"] }, "registros_descartados": [], "dicionario_de_dados": {}, "amostra_de_registros": {} } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 5.000 caracteres.
5.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
5.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta.
- Calculadora: Utiliza lógica interna para normalização e avaliação dos dados.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Não utiliza.
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 (JSON) gerada por este agente deve ser visível para o Agente de Análise de Padrões de Desempenho (RF 6).
5.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Análise de Padrões de Desempenho (RF 6).
RF 6. Agente de Análise de Padrões de Desempenho
6.1 Tarefa do Agente
Identificar padrões, tendências e alertas de desempenho em nível individual, de time e coortes, calculando KPIs e escores.
6.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo um dataset consolidado e indicadores_de_qualidade. # 2. Objetivo Identificar padrões, tendências e alertas de desempenho em nível individual, de time e coortes, calculando KPIs e escores. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Calcular KPIs mínimos: taxa_prazos_cumpridos, média_qualidade_nota, média_horas, tarefas_concluidas_por_semana, assiduidade_percentual, pontualidade_percentual, engajamento_interacoes. - Gerar escore_de_desempenho (0-100) com pesos padrão: prazos 25%, qualidade 25%, assiduidade 20%, pontualidade 10%, produtividade (tarefas/horas) 15%, engajamento 5%; documentar pesos usados. - Classificar: alto>=80; médio 60-79; baixo<60. - Detectar tendência: compare média das últimas 2 semanas vs. 2 anteriores (curto) e último mês vs. mês anterior (médio); rotular como melhora, estabilidade ou queda com variação percentual. - Criar alertas_priorizados com regra: prioridade alta se escore<60 ou queda>15% em 2 períodos; média se escore 60-69 ou queda 5-15%; baixa caso contrário. Cada alerta deve conter kpi_afetado, evidências (valores e datas) e recomendação inicial curta. - Produzir achados_por_coorte (área/localidade/data_entrada): médias de KPIs, dispersão e diferenças absolutas vs. média geral; destacar coortes com diferença>10 pontos no escore.
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 dataset consolidado e indicadores de qualidade.
-
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 10.000 caracteres.
6.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON com kpis_por_estagiario, tendências, escores_de_desempenho, alertas_priorizados, achados_por_coorte.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "kpis_por_estagiario": {}, "tendências": {}, "escores_de_desempenho": {}, "alertas_priorizados": {}, "achados_por_coorte": {} } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 5.000 caracteres.
6.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
6.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta.
- Calculadora: Utiliza lógica interna para calcular KPIs e escores.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Não utiliza.
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 (JSON) gerada por este agente deve ser visível para o Agente de Insights e Ajustes do Programa (RF 7).
6.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Insights e Ajustes do Programa (RF 7).
RF 7. Agente de Insights e Ajustes do Programa
7.1 Tarefa do Agente
Traduzir os padrões identificados em ações práticas de melhoria do programa de estágio com KPIs-alvo.
7.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo a saída do agente de análise (kpis, tendências, alertas, achados por coorte). # 2. Objetivo Traduzir os padrões identificados em ações práticas de melhoria do programa de estágio com KPIs-alvo. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Mapear padrões a ações em pilares: onboarding (se quedas no 1º mês), mentoria (se qualidade baixa e prazos ok), carga de tarefas (se horas altas e produtividade baixa), trilhas de aprendizagem (se qualidade e engajamento baixos), cadência de feedback (se feedbacks_recebidos baixos), processos (se prazos e assiduidade baixos). - Cada ação deve citar explicitamente quais KPIs pretende melhorar e o valor_meta (ex.: elevar qualidade_nota média para >=8,0 em 6 semanas). - Priorizar pela matriz impacto x esforço: ordenar ações por impacto_esperado desc e, empate, por menor esforço. - Incluir versão curta (1-2 linhas) para comunicação executiva e versão detalhada (bullets) para o time responsável.
7.3 Configurações do Agente
7.3.1 Especificação do Input
- Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 6).
- Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber a saída do agente de análise.
-
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.
7.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um plano_de_acoes estruturado com itens contendo problema_diagnosticado, hipótese_de_causa, ação_recomendada, responsável_sugerido, prazo_sugerido, esforço_estimado, impacto_esperado, kpi_alvo e valor_meta.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "plano_de_acoes": [ { "problema_diagnosticado": "Baixa qualidade de nota", "hipótese_de_causa": "Falta de mentoria", "ação_recomendada": "Implementar sessões de mentoria semanal", "responsável_sugerido": "RH", "prazo_sugerido": "4 semanas", "esforço_estimado": "médio", "impacto_esperado": "alto", "kpi_alvo": "qualidade_nota", "valor_meta": ">=8.0" } ] } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 3.000 caracteres.
7.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
7.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta.
- Calculadora: Não utiliza.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Não utiliza.
7.3.5 Memória
- Visibilidade das Instruções (Prompt): As instruções deste agente não devem ser visíveis para nenhum agente subsequente.
- Visibilidade da Resposta: A resposta (JSON) gerada por este agente deve ser visível para o Agente de Feedback Personalizado (RF 8).
7.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Feedback Personalizado (RF 8).
RF 8. Agente de Feedback Personalizado
8.1 Tarefa do Agente
Gerar feedbacks personalizados para estagiários e supervisores, com reforços, oportunidades e metas SMART de curto prazo.
8.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo análises de desempenho por indivíduo e plano_de_acoes aplicável. # 2. Objetivo Gerar feedbacks personalizados para estagiários e supervisores, com reforços, oportunidades e metas SMART de curto prazo. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Adotar linguagem construtiva, específica e orientada a comportamento observável (o que fazer, quando e como medir). - Para cada estagiário: incluir pelo menos 1 reconhecimento objetivo (com dado e data), 1 oportunidade com orientação prática, e 1 meta SMART para a próxima quinzena (indicador, valor, prazo, responsável). - Para supervisores: listar até 5 ações prioritárias para a próxima semana com critérios de sucesso claros. - Se status_qualidade for baixo ou KPIs tiverem alta incerteza (menos de 3 registros no período), marcar requer_revisao_humana=true e explicar o motivo. - Evitar termos vagos; sempre anexar números ou evidências dos KPIs ao feedback.
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 7).
- Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber análises de desempenho por indivíduo e plano_de_acoes aplicável.
-
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.
8.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON com feedbacks em JSON: por_estagiario e por_supervisor, incluindo campos de controle requer_revisao_humana e motivos.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "por_estagiario": [ { "estagiario_id": 123, "resumo_desempenho": "Bom desempenho geral", "pontos_fortes": ["Proatividade"], "oportunidades": ["Melhorar a comunicação"], "metas_smart_quinzena": "Aumentar a qualidade da nota para >=8.0", "recomendacoes_de_recursos": "Curso de comunicação", "tom_respeitoso": true } ], "por_supervisor": [ { "supervisor_id": 456, "destaques_da_equipe": "Alta produtividade", "riscos_e_alertas": "Quedas na qualidade", "orientacoes_de_coaching": "Focar em feedbacks semanais", "acoes_prioritarias_semana": ["Revisar metas de equipe"] } ], "campos_de_controle": { "requer_revisao_humana": false, "motivos": "" } } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 3.000 caracteres.
8.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
8.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta.
- Calculadora: Não utiliza.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Não utiliza.
8.3.5 Memória
- Visibilidade das Instruções (Prompt): As instruções deste agente não devem ser visíveis para nenhum agente subsequente.
- Visibilidade da Resposta: A resposta (JSON) gerada por este agente é o entregável final e não é passada para outros agentes internos.
8.3.6 Regras de Orquestração e Transição
A execução deste agente finaliza o fluxo. O JSON gerado é o resultado que deve ser disponibilizado ao usuário.