Agente de IA para Análise de Desempenho Educacional

Coletar e analisar dados de desempenho educacional dos alunos de forma contínua e precisa.

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 arquivo CSV ou JSON via API. 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: Arquivo CSV ou JSON com registros por aluno por avaliação.
• Formatos Suportados: .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: JSON estruturado com métricas por aluno, flags, intervenções sugeridas, score de risco e agregados da turma.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   {
    "alunos": [
      {
        "student_id": "123",
        "resumo": {},
        "flags": [],
        "intervencoes_sugeridas": [],
        "score_risco": 75,
        "categoria_risco": "Moderado"
      }
    ],
    "agregados_da_turma": {}
  } 

• Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho estimado em torno de 10.000 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: Utiliza lógica interna para cálculos de métricas e scores.
• 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 Gerador de Relatórios de Progresso Educacional (RF 2).

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente Gerador de Relatórios de Progresso Educacional (RF 2).

Gerar relatórios detalhados e precisos de progresso educacional para alunos e educadores.

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: JSON estruturado produzido pelo Agente de Coleta e Análise contendo métricas por aluno, flags, intervenções sugeridas, score de risco e agregados da turma.
• Formatos Suportados: .json.
• Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 10.000 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

• Formato de output: Pacote de relatórios em markdown: relatório individual por aluno, visão de turma e resumo para responsáveis.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   {
    "relatorios": [
      {
        "aluno_id": "123",
        "relatorio": "# Relatório de Progresso\n## Aluno: 123\n- Categoria: Moderado\n- Score de Risco: 75\n..."
      }
    ],
    "report_metadata": {}
  } 

• Número de caracteres esperado: O pacote de relatórios terá um tamanho estimado em torno de 15.000 caracteres.

2.3.3 Parâmetros de Geração

• Modelo: GPT-5
• Temperatura: 0.6

2.3.4 Ferramentas do Agente

• Documentos: Não consulta.
• Calculadora: Não utiliza.
• 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 (pacote de relatórios gerados) é o entregável final e não é passada para outros agentes internos.

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

A execução deste agente finaliza o fluxo. Os relatórios gerados são o resultado que deve ser disponibilizado aos educadores e alunos.