Agente de IA para Análise de Dados de Transações Financeiras

Receber dados brutos de transações financeiras, padronizar campos, validar consistência, deduplicar e produzir um dataset normalizado e auditável para análise.

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 um dataset de transações financeiras 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 arquivo na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
• Tipo do input: O input inicial para o fluxo é um arquivo de dados de transações financeiras em formato CSV ou JSON.
• Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber dados nos formatos: .csv, .json.
• Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 500.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

• Formato de output: O output deve ser um JSON estruturado contendo as transações padronizadas e informações de qualidade dos dados.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   {
    "standardized_transactions": [
      {
        "id_transacao": "123",
        "data_iso": "2025-12-10T06:40:00-03:00",
        "ano": 2025,
        "mes": 12,
        "dia": 10,
        "weekday": 3,
        "valor_num": 1000.00,
        "sinal": "entrada",
        "categoria_norm": "investimento",
        "descricao_norm": "Compra de Ações",
        "moeda": "BRL",
        "conta": "Conta Principal",
        "ticker_ativo": "PETR4"
      }
    ],
    "data_quality": {
      "linhas_totais": 1000,
      "linhas_validas": 995,
      "linhas_invalidas": [
        {
          "id_transacao": "124",
          "motivo": "valor não numérico"
        }
      ],
      "duplicatas_identificadas": ["125", "126"],
      "normalizacoes_aplicadas": {
        "categorias": 100,
        "datas": 1000,
        "descricoes": 995
      },
      "moedas_detectadas": ["BRL", "USD"],
      "supressoes_ou_correcoes": [
        {
          "id_transacao": "127",
          "campo": "descricao",
          "valor_original": "compra ",
          "valor_normalizado": "Compra"
        }
      ]
    },
    "metadata": {
      "timezone_aplicada": "America/Sao_Paulo",
      "moeda_padrao": "BRL",
      "regras_assumidas": {"timezone": "UTC"}
    }
  } 

• Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 10.000 caracteres, variando conforme o número e a complexidade das transações processadas.

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 em Transações Financeiras (RF 2).

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Análise de Padrões em Transações Financeiras (RF 2).

Identificar padrões, sazonalidades, recorrências, ciclos de caixa e anomalias a partir do dataset padronizado.

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 como input um JSON padronizado, que corresponde ao dataset de transações financeiras validadas pelo agente anterior.
• 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 500.000 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

• Formato de output: O output deve ser um JSON estruturado contendo o resumo da análise de padrões, sazonalidades, recorrências e anomalias.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   {
    "resumo": {
      "periodo_analise": {
        "inicio": "2025-01-01",
        "fim": "2025-12-10",
        "dias": 344
      },
      "inflows_total": 500000.00,
      "outflows_total": 450000.00,
      "saldo_liquido": 50000.00,
      "ticket_medio_saida": 450.00,
      "ticket_medio_entrada": 500.00
    },
    "padroes": {
      "recorrencias": [
        {
          "tipo": "mensal",
          "descricao": "Pagamento de Salário",
          "valor_medio": 5000.00,
          "desvio_relativo": 0.05,
          "proxima_ocorrencia_estimada": "2025-12-30"
        }
      ],
      "sazonalidade_mensal": [
        {
          "categoria_norm": "lazer",
          "mes": 12,
          "variacao_mensal_pct": 0.15
        }
      ],
      "tendencias_categoria": [
        {
          "categoria_norm": "alimentacao",
          "janela": 90,
          "cagr_pct": 0.10,
          "significancia": "media"
        }
      ],
      "concentracao_fornecedor": {
        "top_merchants": [
          {
            "descricao_norm": "Supermercado XYZ",
            "share_outflows_pct": 0.20
          }
        ],
        "hhi_outflows": 0.18
      },
      "ciclos_caixa": {
        "por_weekday": [
          {
            "weekday": 5,
            "inflow_medio": 10000.00,
            "outflow_medio": 8000.00,
            "saldo_medio": 2000.00
          }
        ],
        "por_mes": [
          {
            "mes": 12,
            "inflow_medio": 45000.00,
            "outflow_medio": 40000.00,
            "saldo_medio": 5000.00
          }
        ],
        "efeitos_pagamento": [
          {
            "dia_proximo_pagamento": 30,
            "impacto_esperado": "alto"
          }
        ]
      },
      "anomalias": [
        {
          "id_transacao": "128",
          "motivo": "valor_extremo",
          "zscore_ou_ratio": 3.5
        }
      ]
    },
    "caveats": [
      "Amostra curta para sazonalidade mensal em algumas categorias"
    ]
  } 

• Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 10.000 caracteres, variando conforme a complexidade da análise.

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 cálculos estatísticos e de padrões.
• 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 Insights para Carteiras de Investimento (RF 3).

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Geração de Insights para Carteiras de Investimento (RF 3).

Traduzir os padrões identificados em recomendações práticas para otimização de carteira, rebalanceamento, gestão de liquidez e disciplina de aportes.

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 como input um JSON com padrões e anomalias identificados a partir das transações financeiras.
• 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 100.000 caracteres.

3.3.2 Especificação do Output

• Formato de output: O output deve ser um documento em formato **Markdown** contendo as recomendações práticas para otimização de carteira.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   # Resumo Executivo
  
  - **Alterações de Alocação:**
    - Aumentar caixa para 15% da carteira devido à alta volatilidade de saídas.
    - Reduzir exposição a "Supermercado XYZ"; diversificar fornecedores.
  
  - **Plano de Rebalanceamento:**
    - Executar em 2-3 levas semanais, priorizando ajustes de caixa e redução de riscos excessivos.
  
  - **Gestão de Liquidez:**
    - Recomendar buffer de liquidez mínimo de 20% da carteira, ajustado por risco.
  
  - **Alertas de Risco:**
    - Categoria 'Lazer' com tendência de alta; revisar contratos.
  
  - **Considerações Tributárias e de Custos:**
    - Evitar venda de posições com menos de 180 dias.
  
  - **Próximos Passos e Gatilhos de Revisão:**
    - Revisão em 30 dias ou ao receber novos dados de transações. 

• Número de caracteres esperado: O documento gerado terá um tamanho aproximado de 5.000 caracteres, podendo variar conforme a complexidade das recomendações.

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 cálculos de rebalanceamento e liquidez.
• 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 é o entregável final e não é passada para outros agentes internos.

3.3.6 Regras de Orquestração e Transição

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