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 "Análise de Dados de Participação Familiar", uma solução projetada para aumentar o engajamento das famílias nas atividades escolares. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.
O objetivo principal é coletar e analisar dados sobre a participação das famílias em eventos escolares, identificar padrões de engajamento e propor estratégias para melhoria, bem como comunicar de forma proativa com as famílias para aumentar o envolvimento.
2. Contexto e Problema
Cenário Atual
O envolvimento das famílias nas atividades escolares é essencial para o sucesso acadêmico e o desenvolvimento social dos alunos. No entanto, muitas instituições enfrentam desafios significativos em aumentar a participação familiar. Os problemas específicos incluem:
- Baixo engajamento das famílias nas atividades escolares.
- Falta de estratégias eficazes para aumentar a participação familiar.
Atualmente, a coleta e análise de dados sobre a participação familiar é feita manualmente, o que limita a capacidade das escolas de identificar padrões de engajamento e implementar estratégias eficazes.
3. Impactos Esperados
A implementação deste fluxo de automação visa alcançar os seguintes resultados:
- Aumentar o engajamento familiar nas atividades escolares em pelo menos 50%.
- Desenvolver estratégias eficazes para aumentar a participação familiar.
- Melhorar a comunicação entre a escola e as famílias.
- Reduzir o trabalho manual associado à coleta e análise de dados.
4. Visão Geral da Solução
O agente de IA para análise de dados de participação familiar coleta e analisa dados de eventos escolares, identifica padrões de engajamento e propõe estratégias para melhorar a participação das famílias. 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 participação familiar.
A solução consiste em um fluxo de automação composto por 4 agentes de IA. O processo inicia com a ingestão e padronização de dados e termina com a redação de comunicações proativas para as famílias.
| Agentes | Função Principal |
|---|---|
Agente de Ingestão e Padronização de Dados de Participação Familiar (RF 1)
| Validar, padronizar e consolidar dados de participação familiar em atividades escolares para análise consistente. |
Agente de Análise de Padrões e Diagnóstico de Engajamento (RF 2)
| Identificar padrões, tendências e pontos críticos de engajamento familiar a partir do dataset normalizado. |
Agente de Geração de Estratégias de Engajamento (RF 3)
| Transformar o diagnóstico em um plano de ações priorizado para aumentar a participação familiar. |
Agente de Redação de Comunicações Proativas (RF 4)
| Gerar mensagens segmentadas e prontas para uso que estimulem a participação familiar conforme o plano estratégico. |
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 as escolas receberão. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.
6. Requisitos Funcionais
RF 1. Agente de Ingestão e Padronização de Dados de Participação Familiar
1.1 Tarefa do Agente
Validar, padronizar e consolidar dados de participação familiar em atividades escolares para análise consistente.
1.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo um ou mais arquivos/datasets em CSV ou JSON contendo registros de eventos escolares. Campos mínimos esperados por registro: 'evento' (string), 'data' (YYYY-MM-DD), 'hora' (HH:MM opcional), 'tipo_evento' (string, ex: 'reunião', 'festa', 'palestra'), 'n_familias_presentes' (inteiro >=0), 'n_familias_convidadas' (inteiro >=1), 'canal_convite' (string opcional, ex: 'email', 'whatsapp', 'impresso'), 'antecedencia_convite_dias' (inteiro opcional), 'turno' (string opcional: 'manhã','tarde','noite'), 'modalidade' (string opcional: 'presencial','online','híbrido'). # 2. Objetivo Validar, padronizar e consolidar dados de participação familiar em atividades escolares para análise consistente. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Validar esquema: rejeitar registros sem 'evento', 'data', 'n_familias_presentes' ou 'n_familias_convidadas'. - Datas: converter para ISO YYYY-MM-DD; rejeitar datas inválidas; marcar 'futuro' se data > hoje. - Integridade numérica: garantir n_familias_convidadas >= 1 e n_familias_presentes >= 0; se n_familias_presentes > n_familias_convidadas, marcar como inconsistente e mover para problemas_detectados. - Deduplicação: considerar duplicados registros com mesmo 'evento'+'data'+'tipo_evento' e somar 'n_familias_presentes' se 'canal_convite' diferente; caso idênticos em todos os campos, manter apenas um. - Normalização de categorias: padronizar 'tipo_evento' e 'canal_convite' em minúsculas e sem acentos; mapear sinônimos comuns (ex: 'reuniao de pais'->'reunião'). - Cálculos: taxa_presenca = round(n_familias_presentes / n_familias_convidadas, 4); criar flags: 'evento_vazio' (presentes=0), 'lotacao_alta' (taxa>=0.75), 'lotacao_baixa' (taxa<0.35). - Outliers: marcar como outlier se taxa_presenca > 1 ou < 0, ou se 'antecedencia_convite_dias' < 0. - Completude: calcular % de preenchimento por campo; se um campo opcional tiver <30% de preenchimento, registrar alerta em qualidade_dados. - Saída deve manter 'dataset_normalizado' ordenado por data ascendente e incluir 'resumo_periodo' com 'data_min' e 'data_max'.
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 sobre eventos escolares via API. Na fase de testes, os dados serão enviados pelo agente diretamente por upload de um arquivo 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 ou JSON contendo registros de eventos escolares.
-
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs nos formatos:
.csv,.json. - 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 objeto JSON com: (a) dataset_normalizado: lista de eventos com campos padronizados e 'taxa_presenca' calculada; (b) dicionario_campos: mapeamento de colunas originais->padronizadas; (c) qualidade_dados: métricas de completude, consistência e outliers; (d) problemas_detectados: lista de registros com erros e motivo; (e) resumo_periodo: datas mínima/máxima.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "dataset_normalizado": [...], "dicionario_campos": {...}, "qualidade_dados": {...}, "problemas_detectados": [...], "resumo_periodo": {"data_min": "2025-01-01", "data_max": "2025-12-31"} } - Número de caracteres esperado: O texto final deve ser informativo e estruturado, 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: 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 Análise de Padrões e Diagnóstico de Engajamento (RF 2).
1.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Análise de Padrões e Diagnóstico de Engajamento (RF 2).
RF 2. Agente de Análise de Padrões e Diagnóstico de Engajamento
2.1 Tarefa do Agente
Identificar padrões, tendências e pontos críticos de engajamento familiar a partir do dataset normalizado.
2.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo um objeto JSON do agente anterior contendo 'dataset_normalizado', 'qualidade_dados' e 'resumo_periodo'. # 2. Objetivo Identificar padrões, tendências e pontos críticos de engajamento familiar a partir do dataset normalizado. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Considerar apenas registros válidos (excluir problemas_detectados e outliers taxa>1 ou <0). - KPIs gerais: calcular taxa_media simples e ponderada (peso = n_familias_convidadas), mediana, p25 e p75; tendência: comparar média dos últimos 90 dias com média dos 90 dias anteriores e reportar variação em pontos percentuais. - Dimensões: agrupar por 'tipo_evento','turno','modalidade','dia_semana','canal_convite' e por faixas de antecedência (0-2, 3-5, 6-9, 10+ dias); reportar média ponderada, nº de eventos e desvio padrão da taxa. - Segmentos críticos: marcar como crítico qualquer grupo com (n_eventos>=3) e taxa_media_pond < max(0.35, taxa_media_geral_pond - 0.15); incluir justificativa indicando dimensão e diferença versus referência. - Sazonalidade: destacar dia_semana com diferença absoluta >=10 p.p. da média geral. - Queda relevante: se tendência trimestral <= -10 p.p., registrar 'queda_relevante=true'. - Flags: definir 'engajamento_baixo=true' se (taxa_media_pond < 0.35) OU (queda_relevante=true) OU (>=2 segmentos_criticos); definir 'dados_insuficientes=true' se total de eventos válidos < 5. - Incluir top5 eventos com pior taxa e top5 com melhor taxa, com notas explicando possíveis fatores observáveis (ex.: baixo antecedência, horário noturno, modalidade online).
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 um objeto JSON contendo 'dataset_normalizado', 'qualidade_dados' e 'resumo_periodo'.
-
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 texto com até 10.000 caracteres.
2.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um objeto JSON 'diagnostico_engajamento' com: (a) kpis_gerais (taxa_media, mediana, p25, p75, tendência trimestral), (b) kpis_por_dimensao (tipo_evento, turno, modalidade, dia_semana, canal_convite, antecedencia_convite_faixa), (c) eventos_com_outliers, (d) segmentos_criticos com critérios e justificativas, (e) flags de decisão: 'engajamento_baixo' (boolean), 'dados_insuficientes' (boolean).
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "diagnostico_engajamento": { "kpis_gerais": {...}, "kpis_por_dimensao": {...}, "eventos_com_outliers": [...], "segmentos_criticos": [...], "flags": {"engajamento_baixo": true, "dados_insuficientes": false} } } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e detalhado, com um tamanho estimado em torno de 4.000 caracteres.
2.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
2.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta.
- Calculadora: Utiliza lógica interna para calcular KPIs e tendências.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Não utiliza.
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 gerada por este agente deve ser visível para o Agente de Geração de Estratégias de Engajamento (RF 3).
2.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Geração de Estratégias de Engajamento (RF 3).
RF 3. Agente de Geração de Estratégias de Engajamento
3.1 Tarefa do Agente
Transformar o diagnóstico em um plano de ações priorizado para aumentar a participação familiar.
3.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo um objeto 'diagnostico_engajamento' e, opcionalmente, parâmetros de contexto: restricoes (ex.: orçamento baixo, indisponibilidade noturna), objetivos (ex.: elevar taxa para 50% em 90 dias), preferencia_tom_comunicacao (ex.: acolhedor, formal). # 2. Objetivo Transformar o diagnóstico em um plano de ações priorizado para aumentar a participação familiar. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Metas: definir 1-3 metas SMART; exemplo: 'Aumentar taxa média ponderada de 34% para 50% em 12 semanas'. Incluir baseline do diagnóstico e prazo. - Mapeamento regra->estratégia: • Se 'antecedencia_convite_faixa' crítica 0-2 dias: propor aumentar antecedência mínima para 5 dias; incluir lembretes T-3, T-1 e dia do evento. • Se 'turno' noite com baixa taxa: testar janela 18:30-19:15 e opção híbrida; oferecer transmissão/rec gravação resumida. • Se 'modalidade' presencial baixa e online alta: priorizar híbrido com check-in simplificado. • Se 'canal_convite' impresso baixo e whatsapp alto: redirecionar 60% dos convites para WhatsApp com mensagem curta e botão de confirmação. • Se 'tipo_evento' reunião pedagógica baixa: incluir agendas objetivas (15-20 min), slots de horário e resumo personalizado pós-evento. • Se sazonalidade por dia_semana negativa: mover eventos para o melhor dia identificado no diagnóstico. - Para cada iniciativa, estimar impacto em p.p. com base na diferença média observada entre segmentos (limitar a 5-15 p.p. por alavanca para evitar superestimação) e confiança proporcional ao tamanho da amostra do segmento. - ICE score: impacto (0-10) = p.p./2, confiança (0-10)=confiança*10, esforço (0-10): baixo=3, médio=6, alto=9; Score = (Impacto + Confiança) / Esforço. - Roteiro: ordenar iniciativas por ICE, alocar wins rápidos nas primeiras 4 semanas; incluir checkpoints de avaliação quinzenais com KPIs. - Restrições: respeitar restrições de entrada explicitadas; se 'dados_insuficientes=true', fornecer plano mínimo focado em melhoria de coleta de dados e padronização.
3.3 Configurações do Agente
3.3.1 Especificação do Input
- Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão bem-sucedida do agente anterior (RF 2).
- Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input um objeto 'diagnostico_engajamento' e, opcionalmente, parâmetros de contexto.
-
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 texto com até 8.000 caracteres.
3.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um objeto JSON 'plano_estrategico' contendo: (a) metas SMART com baseline e alvo, (b) iniciativas sugeridas com descrição, público-alvo, pré-requisitos, passos operacionais, métricas de sucesso e estimativa de impacto (p.p.), confiança (0-1) e esforço (baixo/médio/alto), (c) matriz_priorizacao com score ICE, (d) roteiro de 4-12 semanas com marcos quinzenais.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "plano_estrategico": { "metas": [...], "iniciativas": [...], "matriz_priorizacao": [...], "roteiro": [...] } } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e detalhado, com um tamanho estimado em torno de 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: Utiliza lógica interna para calcular impacto e ICE scores.
- 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 gerada por este agente deve ser visível para o Agente de Redação de Comunicações Proativas (RF 4).
3.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Redação de Comunicações Proativas (RF 4).
RF 4. Agente de Redação de Comunicações Proativas
4.1 Tarefa do Agente
Gerar mensagens segmentadas e prontas para uso que estimulem a participação familiar conforme o plano estratégico.
4.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um objeto 'plano_estrategico' e resumo de segmentos críticos; preferências de linguagem e tom; lista de eventos futuros com data/horário/modalidade e, se disponível, segmentos de público com canal preferencial.
# 2. Objetivo
Gerar mensagens segmentadas e prontas para uso que estimulem a participação familiar conforme o plano estratégico.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Linguagem: clara, acolhedora, respeitosa e inclusiva; evitar jargões; leitura fácil (frases curtas, voz ativa).
- Estrutura por canal:
• Email: assunto <= 60 caracteres; pré-cabeçalho <= 90; corpo com 120-200 palavras; CTA único claro.
• WhatsApp: 1-3 parágrafos curtos, CTA com link/confirmar presença; incluir opção de dúvida.
• SMS: até 160 caracteres com data, horário e CTA curta.
• Impresso: título, 3-5 bullets essenciais, espaço para assinatura e contato.
- Personalização: usar placeholders {{nome_familia}}, {{estudante}}, {{data_evento}}, {{horario}}, {{local_ou_link}}, {{responsavel_contato}}; não incluir dados sensíveis.
- Segmentação: adaptar benefício/razão conforme segmentos críticos (ex.: para noites, enfatizar duração curta e opções remotas; para antecedência baixa, reforçar lembrete e confirmação antecipada).
- CTA: sempre incluir ação específica (Confirmar presença, Escolher horário, Acessar link) com instrução de como proceder quando não há internet.
- Conformidade e privacidade: não expor informações de outros alunos/famílias; incluir nota de consentimento quando aplicável; permitir opt-out no canal digital.
- Gatilho de execução: só produzir comunicações se 'engajamento_baixo' do diagnóstico for true; caso false, fornecer apenas modelos genéricos de manutenção. 4.3 Configurações do Agente
4.3.1 Especificação do Input
- Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão bem-sucedida do agente anterior (RF 3).
- Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input um objeto 'plano_estrategico' e resumo de segmentos críticos.
-
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 texto com até 12.000 caracteres.
4.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um pacote JSON 'comunicacoes' com: (a) mensagens por canal (email, whatsapp, sms, impresso) contendo assunto/título, corpo, CTA, placeholders; (b) variantes A/B curtas e longas; (c) calendário de envios e lembretes (T-7, T-3, T-1, T0); (d) instruções de personalização e tokens; (e) métricas-alvo por mensagem (taxa de confirmação e presença esperada).
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "comunicacoes": { "mensagens": [...], "variantes": [...], "calendario_envios": [...], "instrucoes_personalizacao": [...], "metricas_alvo": [...] } } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e detalhado, com um tamanho estimado em torno de 6.000 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
- 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.
4.3.6 Regras de Orquestração e Transição
A execução deste agente finaliza o fluxo. As comunicações geradas são o resultado que deve ser disponibilizado para as escolas.