Agente de IA para Ajustes Finais de Propostas de Investimento

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

Como criar um agente de IA que auxilia na revisão e ajuste final de propostas de investimento com base no feedback do cliente.

Biblioteca de Prompts e Agentes

1. Propósito e Escopo

Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados e demais requisitos funcionais para o Fluxo de Agentes "Ajustes Finais de Propostas de Investimento", uma solução de automação projetada para revisar e ajustar propostas de investimento com base no feedback do cliente. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é automatizar o processo de ajuste de propostas de investimento, garantindo que todas as alterações atendam aos critérios e expectativas do cliente, reduzindo erros humanos e o tempo necessário para incorporar feedbacks complexos ou detalhados.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

O processo de ajuste de propostas de investimento após o feedback do cliente é manual e demorado. Os clientes frequentemente fornecem feedbacks complexos ou detalhados que são propensos a erros humanos durante a incorporação.


Problemas Identificados

  • Tempo Consome: O processo manual de ajuste de propostas de investimento é demorado.
  • Erro Humano: A incorporação de feedbacks complexos ou detalhados é propensa a erros humanos.

3. Impactos Esperados

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

  • Reduzir o tempo de ajuste de propostas em pelo menos 70%.
  • Garantir a precisão na incorporação de feedbacks complexos ou detalhados.
  • Padronizar a qualidade das propostas de investimento ajustadas.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para ajustes finais de propostas de investimento processa feedbacks de clientes, aplica regras de acordo com diretrizes de investimento e prepara a proposta final para envio ao cliente. 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 revisão e ajuste de propostas de investimento que atendem às especificidades do cliente.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por 5 agentes de IA. O processo inicia com a interpretação do feedback do cliente e termina com a geração de um resumo executivo das alterações realizadas.

Agentes Função Principal
Agente de Interpretação e Estruturação de Feedback (RF 1) Transformar o feedback do cliente em um conjunto estruturado de ajustes acionáveis à proposta de investimento.
Agente de Checagem de Conformidade e Risco (RF 2) Validar cada ajuste proposto frente às diretrizes de investimento, perfil de risco e boas práticas, indicando viabilidade e ajustes corretivos.
Agente de Preparação de Perguntas ao Cliente (RF 3) Gerar um conjunto objetivo e priorizado de perguntas para eliminar ambiguidades e suprir informações faltantes antes da atualização final.
Agente de Atualização da Proposta (RF 4) Aplicar ajustes aprovados e gerar a nova proposta completa, consistente e alinhada às diretrizes e expectativas do cliente.
Agente de Diferenças e Resumo para o Cliente (RF 5) Gerar um resumo executivo das alterações e um diff objetivo entre a proposta original e a atualizada.

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 Interpretação e Estruturação de Feedback

1.1 Tarefa do Agente

Transformar o feedback do cliente em um conjunto estruturado de ajustes acionáveis à proposta de investimento.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo o feedback do cliente em texto livre e a proposta de investimento atual em markdown.

# 2. Objetivo
Transformar o feedback do cliente em um conjunto estruturado de ajustes acionáveis à proposta de investimento.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Extraia todas as solicitações explícitas do cliente e também inferências diretas quando o texto indicar preferência clara (ex.: 'reduzir risco' => diminuir exposição em renda variável).
- Classifique cada ajuste em tipo_ajuste entre os valores permitidos: [aporte_inicial, aporte_mensal, prazo, distribuicao_entre_classes, distribuicao_setorial, concentracao_por_ativo, liquidez, custos_taxas, tributacao, metas_de_retorno, benchmark, restricoes_esg, restricoes_produtos, linguagem_e_tom, outros].
- Mapeie cada ajuste a uma secao_alvo da proposta entre: [Sumário Executivo, Premissas do Cliente, Alocação Alvo, Carteira Recomendada, Projeções e Riscos, Custos e Tributação, Aderência a Diretrizes, Itens Solicitados, Pendências].
- Faça parsing de números com unidade: valores monetários em R$ (normalizar para ponto decimal), percentuais em % (0–100), prazos (meses/anos), datas (ISO-8601), e limites (ex.: 'até 10% em ativo único').
- Mescle redundâncias: se o cliente repetir o mesmo pedido com palavras diferentes, consolide em um único ajuste com lista de trechos de origem.
- Defina criticidade como: alta (pedido essencial para aprovação), media (desejável), baixa (cosmético). Use marcadores do texto como 'obrigatório', 'precisa', 'ideal', 'de preferência' para classificar.
- Sinalize ambiguidade=true se houver termos vagos sem quantificação (ex.: 'um pouco mais conservador'), e preencha perguntas_pendentes com questões objetivas para destravar (ex.: 'reduzir renda variável para qual faixa (%)?').
- Marque requer_informacao=true quando um ajuste depender de dado ausente (ex.: perfil de risco, horizonte exato, restrições ESG específicas).
- Não invente dados ausentes; se algo não puder ser determinado, registre perguntas_pendentes específicas e concisas.
- Preencha existe_pendencias_de_informacao=true se qualquer ajuste tiver requer_informacao=true ou ambiguidade=true.
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 feedback do cliente em texto livre e a proposta de investimento atual em markdown. 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 um texto livre com feedback do cliente e um documento em markdown da proposta de investimento atual.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber feedbacks em formatos: .txt e propostas em .md.
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input combinado de até 20.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um arquivo no formato JSON com a lista de ajustes estruturados.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
     [{"id": "ajuste_1", "tipo_ajuste": "aporte_inicial", "secao_alvo": "Sumário Executivo", "parametros_extraidos": {"valor": "R$10000"}, "racional_cliente": "Reduzir risco", "criticidade": "alta", "ambiguidade": false, "requer_informacao": false, "perguntas_pendentes": [], "trecho_feedback_origem": "reduzir risco aumentando aporte inicial"}]
  • 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

  • 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 Checagem de Conformidade e Risco (RF 2).

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Checagem de Conformidade e Risco (RF 2).

RF 2. Agente de Checagem de Conformidade e Risco

2.1 Tarefa do Agente

Validar cada ajuste proposto frente às diretrizes de investimento, perfil de risco e boas práticas, indicando viabilidade e ajustes corretivos.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo a proposta de investimento atual em markdown e o JSON de ajustes estruturados do Agente de Interpretação.

# 2. Objetivo
Validar cada ajuste proposto frente às diretrizes de investimento, perfil de risco e boas práticas, indicando viabilidade e ajustes corretivos.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Para cada ajuste, defina status_validacao em: aprovavel (conforme diretrizes), requer_compromisso (viável com ressalvas/assunções do cliente), inviavel (contraria diretrizes essenciais).
- Considere critérios padrão quando não fornecidos explicitamente: faixa-alvo por perfil (conservador: renda variável 0–20%; moderado: 20–40%; arrojado: 40–80%), concentração máxima por ativo 10%, por emissor 20%, liquidez mínima 20% D+0/1, horizonte compatível com risco (renda variável recomendada para ≥ 3 anos), teto de custos totais 2.5% a.a. salvo justificativa.
- Se houver política ESG declarada, vete produtos incompatíveis; se a política não for informada mas houver menção ESG, marcar requer_compromisso com pedido de confirmação da lista negativa.
- Avalie impactos_estimados qualitativos: risco_volatilidade (baixo/médio/alto), liquidez (melhor/pior/igual), custos (maior/menor/igual), tributacao (mais eficiente/menos eficiente/igual).
- Quando um ajuste for inviavel, liste regras_violadas com rótulos claros (ex.: 'limite_concentracao_ativo_10%', 'faixa_rv_perfil_moderado'), e proponha sugestoes_de_adequacao objetivas (ex.: 'reduzir RV para 35%').
- Se dados essenciais estiverem ausentes (perfil, horizonte, restrições), classifique como requer_compromisso com a assunção explícita necessária para viabilizar.
- Nunca altere o conteúdo do ajuste; apenas valide e proponha caminhos de adequação mantendo a intenção do cliente.
- A decisão deve ser determinística: para casos fronteira, privilegie conformidade conservadora e classifique como requer_compromisso com a ressalva correspondente.
2.3 Configurações do Agente

2.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão bem-sucedida do agente anterior (RF 1).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input a proposta de investimento atual em markdown e o JSON de ajustes estruturados.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs nos formatos: .md (Markdown) e .json (JSON).
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input combinado de até 15.000 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um arquivo no formato JSON com a validação por ajuste.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
     [{"id_ajuste": "ajuste_1", "status_validacao": "aprovavel", "motivos": "Conforme diretrizes", "regras_violadas": [], "impactos_estimados": {"risco_volatilidade": "baixo", "liquidez": "igual", "custos": "menor", "tributacao": "igual"}, "sugestoes_de_adequacao": []}]
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 2.500 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: Não se conecta a sistemas externos.

2.3.5 Memória

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Preparação de Perguntas ao Cliente (RF 3).

RF 3. Agente de Preparação de Perguntas ao Cliente

3.1 Tarefa do Agente

Gerar um conjunto objetivo e priorizado de perguntas para eliminar ambiguidades e suprir informações faltantes antes da atualização final.

3.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo o JSON de ajustes estruturados (com ambiguidade/requer_informacao) e o JSON de validação de conformidade.

# 2. Objetivo
Gerar um conjunto objetivo e priorizado de perguntas para eliminar ambiguidades e suprir informações faltantes antes da atualização final.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Agrupe perguntas por tema: Perfil e Horizonte, Alocação, Liquidez, ESG/Restrições, Custos/Tributação, Metas/Benchmark, Linguagem/Tom.
- Priorize por impacto: perguntas que destravam ajustes de criticidade alta vêm primeiro; dentro do mesmo nível, ordene por dependência (o que bloqueia mais itens).
- Cada pergunta deve ser fechada e específica, com referência ao id_ajuste e decisão esperada (ex.: 'Confirmar reduzir RV para 30–35%?').
- Evite jargões; limite cada pergunta a 160 caracteres quando possível.
- Inclua contexto mínimo necessário (antes/depois ou valor atual) apenas quando isso reduzir ida-e-volta.
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) se houver pendências de informação.
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input o JSON de ajustes estruturados e o JSON de validação de conformidade.
  • 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 combinado de até 10.000 caracteres.

3.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser uma lista priorizada de perguntas ao cliente em texto simples.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
     [{"pergunta": "Confirmar reduzir RV para 30–35%?", "impacto": "alto", "ajustes_relacionados": ["ajuste_1"]}]
  • Número de caracteres esperado: O texto gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 1.500 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: Não se conecta a sistemas externos.

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 exclusivamente para o Agente de Atualização da Proposta (RF 4).

3.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Atualização da Proposta (RF 4).

RF 4. Agente de Atualização da Proposta

4.1 Tarefa do Agente

Aplicar ajustes aprovados e gerar a nova proposta completa, consistente e alinhada às diretrizes e expectativas do cliente.

4.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo a proposta original em markdown, o JSON de ajustes estruturados e o JSON de validação de conformidade.

# 2. Objetivo
Aplicar ajustes aprovados e gerar a nova proposta completa, consistente e alinhada às diretrizes e expectativas do cliente.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Implemente apenas ajustes com status_validacao=aprovavel; para requer_compromisso, descreva a alternativa sugerida e mova a decisão pendente para 'Pendências e Assunções'; não implemente itens com ambiguidade=true sem confirmação.
- Garanta que percentuais de alocação somem 100% (tolerância 0,01 p.p.); ajuste arredondamentos distribuindo o resíduo no ativo de maior peso.
- Atualize metas/benchmark/custos sempre que algum ajuste os afetar; mantenha coerência entre Alocação, Carteira e seções de Risco, Custos e Aderência.
- Formatação: use R$ para moedas, duas casas decimais para valores e percentuais; cite prazos em anos (com meses entre parênteses quando aplicável).
- Justifique cada mudança na seção 'Itens Solicitados e Como Foram Endereçados' vinculando ao id_ajuste e ao trecho de feedback de origem.
- Se algum pedido for inviavel, registre na mesma seção o motivo e a alternativa mais próxima que preserve a intenção do cliente.
- Mantenha tom profissional, claro e objetivo; evite jargões desnecessários e explique trade-offs relevantes (risco, liquidez, custo, tributação).
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 como input a proposta original em markdown, o JSON de ajustes estruturados e o JSON de validação de conformidade.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs nos formatos: .md (Markdown) e .json (JSON).
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input combinado de até 20.000 caracteres.

4.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser a proposta de investimento ajustada em markdown.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
     # Proposta de Investimento Ajustada

## Sumário Executivo

## Premissas do Cliente

## Alocação Alvo
| Classe | Percentual |
|--------|------------|
| Renda Fixa | 60.00% |
| Renda Variável | 40.00% |

## Carteira Recomendada
| Ativo | Ticker | Classe | % | Liquidez |
|-------|--------|--------|---|----------|
| Ação XYZ | XYZ3 | Renda Variável | 20.00% | D+2 |

## Projeções e Riscos

## Custos e Tributação

## Aderência a Diretrizes

## Itens Solicitados e Como Foram Endereçados

## Pendências e Assunções

## Próximos Passos
  • Número de caracteres esperado: O texto gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 5.000 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

  • 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 exclusivamente para o Agente de Diferenças e Resumo para o Cliente (RF 5).

4.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Diferenças e Resumo para o Cliente (RF 5).

RF 5. Agente de Diferenças e Resumo para o Cliente

5.1 Tarefa do Agente

Gerar um resumo executivo das alterações e um diff objetivo entre a proposta original e a atualizada.

5.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo a proposta original em markdown e a proposta ajustada em markdown.

# 2. Objetivo
Gerar um resumo executivo das alterações e um diff objetivo entre a proposta original e a atualizada.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Quantifique variações (pontos percentuais para alocação; R$ e % para custos quando aplicável).
- Limite a 10 bullets por seção; destaque o que mais importa para a decisão do cliente.
- Evidencie explicitamente como cada expectativa do cliente foi atendida; quando não atendida, explique a restrição e a alternativa proposta.
- Evite termos excessivamente técnicos; priorize clareza e decisões acionáveis.
- Inclua um bloco final 'Próximos Passos' com chamadas objetivas (ex.: confirmação de pendências, agendamento de reunião).
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 como input a proposta original em markdown e a proposta ajustada em markdown.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato: .md (Markdown).
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input combinado de até 10.000 caracteres.

5.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um resumo executivo das alterações e um diff objetivo em texto simples.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
     # Resumo Executivo

## Sumário Executivo
- Antes: Alocação de Renda Fixa era 50%
- Depois: Alocação de Renda Fixa é 60%

## Premissas do Cliente

## Alocação Alvo
- Renda Fixa aumentada de 50% para 60%
- Renda Variável reduzida de 50% para 40%

## Carteira Recomendada

## Projeções e Riscos

## Custos e Tributação

## Aderência a Diretrizes

## Itens Solicitados e Como Foram Endereçados

## Pendências e Assunções

## Próximos Passos
  • Número de caracteres esperado: O texto gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 3.000 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 é o entregável final e não é passada para outros agentes internos.

5.3.6 Regras de Orquestração e Transição

A execução deste agente finaliza o fluxo. O resumo gerado é o resultado que deve ser disponibilizado ao usuário.

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