PrototipeAI | Agente de IA para Análise de Feedback de Pais e Alunos

1. Propósito e Escopo

Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados e demais requisitos funcionais para o agente de IA "Análise de Feedback de Pais e Alunos", uma solução projetada para interpretar e categorizar feedback recebido de pais e alunos, gerando relatórios para melhoria contínua das práticas educacionais. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é transformar o input de feedback em relatórios acionáveis que auxiliem educadores e administradores escolares a implementar melhorias baseadas em dados reais.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

As instituições educacionais frequentemente recebem feedback de pais e alunos, mas enfrentam dificuldades significativas em interpretar e categorizar esses dados de forma eficiente.

A falta de relatórios acionáveis impede que educadores e administradores tomem decisões informadas para a melhoria contínua das práticas educacionais.

Problemas Identificados

Dificuldade de Interpretação: Feedbacks são recebidos em formatos variados e muitas vezes carecem de estruturação clara, tornando a análise manual um processo demorado e ineficaz.
Falta de Categorização: Sem uma categorização adequada, insights valiosos podem ser perdidos ou mal interpretados, levando a ações ineficazes.
Relatórios Incompletos: A ausência de relatórios detalhados e bem estruturados limita a capacidade de educadores e administradores em identificar tendências e áreas de melhoria.

3. Impactos Esperados

A implementação deste agente de IA visa alcançar os seguintes resultados:

Melhoria na Interpretação de Feedback: Automatizar a análise para identificar rapidamente temas e sentimentos chave.
Eficiência na Categorização: Classificar feedbacks em categorias relevantes de forma consistente e precisa.
Relatórios Acionáveis: Gerar relatórios detalhados que forneçam insights claros e recomendações para melhorias educacionais.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para análise de feedback de pais e alunos processa dados de texto recebidos, categoriza em temas relevantes e gera relatórios detalhados para educadores e administradores escolares. 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 feedbacks educacionais.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por 2 agentes de IA. O processo inicia com a coleta e análise do feedback e termina com a geração de relatórios detalhados.

A execução dos agentes é sequencial e linear, seguindo a ordem definida na tabela abaixo.

Agentes	Função Principal
`Agente de Coleta e Análise de Feedback` (RF 1)	Coletar e analisar feedback de pais e alunos.
`Agente de Geração de Relatórios` (RF 2)	Gerar relatórios detalhados para educadores e administradores escolares.

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 o cliente receberá. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.

Ver Agente na Prototipe AI

6. Requisitos Funcionais

RF 1. Agente de Coleta e Análise de Feedback

1.1 Tarefa do Agente

Coletar e analisar feedback de pais e alunos.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente

 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo feedback textual de pais e alunos. Este texto é o registro das opiniões, sugestões e críticas sobre as práticas educacionais.

# 2. Objetivo
Coletar e analisar o feedback, categorizando-o em temas relevantes para a melhoria educacional.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Analise cada feedback individualmente, identificando palavras-chave e expressões comuns.
- Classifique o feedback em categorias como 'Comunicação', 'Infraestrutura', 'Métodos de Ensino', 'Interação Professor-Aluno', e 'Sugestões Gerais'.
- Utilize técnicas de análise de sentimento para determinar a polaridade do feedback (positivo, negativo ou neutro) e registre essa informação junto à categoria.
- Assegure que feedbacks com múltiplas categorias sejam devidamente fragmentados e categorizados em cada tema relevante.
- Priorize feedbacks que mencionem problemas recorrentes ou sugestões inovadoras para destaque em relatórios.

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 feedback via API. Na fase de testes, os dados serão enviados pelo agente diretamente por upload de um arquivo de texto na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
Tipo do input: Feedback textual de pais e alunos.
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber feedbacks nos formatos: .txt, .docx.
Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 50.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

Formato de output: O output deve ser um texto formatado em **Markdown** contendo feedbacks analisados e categorizados.

Exemplo de Estrutura de Output:

### Feedback Analisado
- **Comunicação:** Feedback positivo sobre a clareza das informações enviadas aos pais.
- **Infraestrutura:** Comentários negativos sobre a qualidade das instalações.
- **Métodos de Ensino:** Sugestões para incluir mais atividades práticas.

Número de caracteres esperado: O texto final deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 3.500 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 subsequente.
Visibilidade da Resposta: A resposta gerada por este agente deve ser visível para o Agente de Geração de Relatórios (RF 2).

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

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

RF 2. Agente de Geração de Relatórios

2.1 Tarefa do Agente

Gerar relatórios detalhados para educadores e administradores escolares.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente

 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo feedbacks estruturados em categorias relevantes.

# 2. Objetivo
Gerar relatórios detalhados em formato markdown para educadores e administradores escolares.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Compile os dados categorizados em um relatório estruturado, destacando as categorias com maior volume de feedback.
- Inclua seções para análises de tendências, como aumento ou diminuição de feedbacks positivos ou negativos em determinadas áreas.
- Forneça recomendações baseadas nos dados analisados, sugerindo ações de melhoria contínua.
- Garanta que o relatório seja claro e acessível, utilizando gráficos e tabelas para visualização de dados quando necessário.
- Inclua um sumário executivo destacando os principais achados e recomendações.

2.3 Configurações do Agente

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: Feedbacks estruturados em categorias relevantes.
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato: .md (Markdown).
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 arquivo no formato **Markdown** contendo relatórios detalhados e estruturados.