1. Propósito e Escopo
Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados e demais requisitos funcionais para a criação de um agente de IA para Análise de Dados de Frequência Escolar. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.
O objetivo principal é analisar os dados de frequência escolar dos alunos para identificar padrões de ausência e propor intervenções eficazes para melhorar a assiduidade.
2. Contexto e Problema
Cenário Atual
As escolas enfrentam dificuldades em monitorar a frequência escolar dos alunos de forma eficiente. Identificar padrões de ausência que possam indicar problemas subjacentes é um desafio constante. Além disso, há uma falta de intervenções eficazes para melhorar a assiduidade dos alunos.
Problemas Identificados
- Dificuldade no monitoramento: Monitorar a frequência escolar dos alunos de forma eficiente é um desafio.
- Identificação de padrões: Necessidade de identificar padrões de ausência que possam indicar problemas subjacentes.
- Intervenções eficazes: Falta de intervenções eficazes para melhorar a assiduidade dos alunos.
3. Impactos Esperados
A implementação deste agente de IA visa alcançar os seguintes resultados:
- Melhorar a eficiência do monitoramento da frequência escolar dos alunos.
- Identificar padrões de ausência que possam indicar problemas subjacentes.
- Propor intervenções eficazes para melhorar a assiduidade dos alunos.
4. Visão Geral da Solução
O agente de IA para análise de dados de frequência escolar processa dados de frequência dos alunos em formato CSV, identifica padrões de ausência recorrentes e propõe intervenções personalizadas. 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 e melhoria da assiduidade escolar.
A solução consiste em um fluxo de automação composto por um agente de IA. O processo inicia com o envio dos dados de frequência escolar e termina com a geração de um relatório detalhado.
5. Protótipos
Para proporcionar uma visão clara e tangível da solução proposta, criamos protótipos interativos que demonstram o fluxo de trabalho do agente e o resultado final que a escola receberá. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.
6. Requisitos Funcionais
RF 1. Agente de Análise de Frequência Escolar
1.1 Tarefa do Agente
Analisar dados de frequência dos alunos para identificar padrões de ausência e propor intervenções.
1.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo dados de frequência escolar dos alunos em formato CSV com colunas "aluno_id", "data", "presenca". # 2. Objetivo Analisar os dados de frequência para identificar padrões de ausência recorrentes e propor intervenções personalizadas. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Identifique padrões de ausência recorrentes analisando as datas e frequências de ausências dos alunos. - Para cada aluno com baixa assiduidade, crie um perfil de ausência que inclua as datas e frequência das ausências. - Proponha intervenções personalizadas baseadas no perfil de ausência de cada aluno, considerando fatores como dia da semana, proximidade de feriados, entre outros. - Gere um relatório detalhado que contenha gráficos e tabelas resumindo os padrões de ausência e as intervenções propostas. - Inclua no relatório uma análise das possíveis causas das ausências, como doenças sazonais, eventos familiares, entre outros, com base nos padrões identificados. - Forneça recomendações acionáveis para a escola implementar as intervenções e melhorar a assiduidade.
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 frequência escolar em formato CSV via API. Na fase de testes, o fluxo será iniciado pelo envio manual dos dados, que serão enviados para o agente diretamente por upload do CSV na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
- Tipo do input: O input inicial para o fluxo é um arquivo CSV contendo os dados de frequência escolar dos alunos.
-
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber arquivos no formato:
.csv. - Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 100.000 caracteres.
1.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um relatório formatado em **Markdown**. A estrutura deve incluir gráficos e tabelas que resumam os padrões de ausência e as intervenções propostas.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
**Relatório de Análise de Frequência Escolar** ### Padrões de Ausência Identificados - Aluno ID: 123 - Datas de Ausência: 01/01/2025, 02/01/2025 - Frequência de Ausência: 20% ### Intervenções Propostas - Aluno ID: 123 - Proposta de Intervenção: Contato com os pais para discussão de possíveis causas das ausências. ### Análise de Causas Possíveis - Doenças sazonais - Eventos familiares
- Número de caracteres esperado: O texto final deve ser informativo, com um tamanho estimado em torno de 5.000 caracteres, podendo variar conforme a complexidade dos dados analisados.
1.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
1.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta documentos externos.
- Calculadora: Utiliza lógica interna para análise de dados e geração de gráficos.
- 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 é o resultado final e não é passada para outros agentes internos.
1.3.6 Regras de Orquestração e Transição
A execução deste agente finaliza o fluxo. O relatório gerado é o resultado que deve ser disponibilizado à escola para análise.