Agente de IA para Análise de Desempenho de Estabelecimentos Credenciados

Validar consistência, tratar ausências e padronizar escalas dos indicadores de qualidade e satisfação dos estabelecimentos credenciados, produzindo um dataset pronto para análise comparativa.

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 indicadores via API. Na fase de testes, os dados serão enviados 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 conjunto de dados estruturados contendo indicadores brutos de qualidade e satisfação.
• Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber dados nos formatos: .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 JSON estruturado contendo o dataset normalizado, dicionário de métricas resolvido, mapa de estabelecimentos válidos e resumo da qualidade dos dados.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   {
    "dataset_normalizado": [...],
    "dicionario_metricas_resolvido": [...],
    "mapa_estabelecimentos_validos": [...],
    "resumo_qualidade_dados": {...}
  } 

• Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 5.000 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.
• Visibilidade da Resposta: A resposta gerada por este agente deve ser visível para o Agente de Análise e Benchmarking de Desempenho (RF 2).

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Análise e Benchmarking de Desempenho (RF 2).

Calcular scores de desempenho por pilares e total, ranquear estabelecimentos, identificar benchmarks e gerar insights acionáveis de melhoria com base nos indicadores normalizados.

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 estruturado contendo o dataset normalizado e o dicionário de métricas resolvido.
• 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 JSON estruturado contendo a tabela de resultados por estabelecimento, benchmarks, drivers de melhoria e resumo de insights globais.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   {
    "tabela_resultados_por_estabelecimento": [...],
    "benchmarks": [...],
    "drivers_de_melhoria": [...],
    "resumo_insights_globais": {...}
  } 

• Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em torno de 5.000 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

• Visibilidade das Instruções (Prompt): As instruções deste agente não devem ser visíveis para nenhum agente.
• Visibilidade da Resposta: A resposta gerada por este agente deve ser visível para o Agente de Geração de Relatórios para Suporte à Decisão (RF 3).

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Geração de Relatórios para Suporte à Decisão (RF 3).

Produzir relatórios executivos e operacionais claros e acionáveis sobre o desempenho dos estabelecimentos, com recomendações e plano de ação priorizado.

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 estruturado contendo a tabela de resultados por estabelecimento, benchmarks, drivers de melhoria e resumo de insights globais.
• 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.

3.3.2 Especificação do Output

• Formato de output: O output deve ser um pacote de textos estruturados contendo sumário executivo, relatórios operacionais por estabelecimento, plano de ação priorizado e anexos textuais.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   {
    "sumario_executivo": "...",
    "relatorio_operacional_por_estabelecimento": "...",
    "plano_de_acao_priorizado": "...",
    "anexos_textuais": "..."
  } 

• Número de caracteres esperado: O pacote gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em torno de 8.000 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.
• 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 pacote gerado é o resultado que deve ser disponibilizado ao usuário.