PrototipeAI | Agente de IA para Análise de Participação em Reuniões Escolares

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 Participação em Reuniões 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 automatizar a análise de dados de participação em reuniões de pais e mestres, identificando padrões de engajamento e propondo estratégias para aumentar a participação.

2. Contexto e Problema

Problemas Específicos

O agente deve resolver os seguintes problemas:

Dificuldade em analisar manualmente dados de participação em reuniões.
Necessidade de identificar padrões de engajamento dos pais.
Desafio em propor estratégias eficazes para aumentar a participação.

3. Impactos Esperados

A implementação deste agente visa alcançar os seguintes resultados:

Aumentar a eficiência na análise de dados de participação.
Identificar padrões de engajamento de forma precisa e rápida.
Propor estratégias eficazes para aumentar a participação em reuniões.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para análise de participação em reuniões escolares coleta e analisa dados de participação, identifica padrões de engajamento e propõe estratégias para aumentar a participação. 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 participação em reuniões escolares.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por 2 agentes de IA. O processo inicia com a coleta e análise dos dados de participação e termina com a proposição de estratégias baseadas nos padrões identificados.

Agentes	Função Principal
`Agente de Coleta e Análise de Dados de Participação` (RF 1)	Coletar e analisar dados de participação em reuniões de pais e mestres para identificar padrões de engajamento.
`Agente de Proposição de Estratégias` (RF 2)	Propor estratégias eficazes para aumentar a participação em reuniões de pais e mestres com base nos padrões identificados.

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 Dados de Participação

1.1 Tarefa do Agente

Coletar e analisar dados de participação em reuniões de pais e mestres para identificar padrões de engajamento.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente

 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo planilhas com dados de participação em reuniões de pais e mestres.

# 2. Objetivo
Coletar e analisar dados de participação de forma estruturada, identificar padrões e tendências de engajamento.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Extraia e analise dados de participação para identificar variações sazonais e horários preferidos.
- Classifique o engajamento em níveis alto, médio e baixo.
- Destaque padrões recorrentes que se sobressaem em diferentes grupos demográficos.
- Utilize técnicas de análise de dados para detectar tendências significativas e gerar insights acionáveis.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{"padrões_engajamento": [{"padrão": "Alto engajamento", "detalhes": "Participação acima de 80% em reuniões noturnas"}, {"padrão": "Baixo engajamento", "detalhes": "Participação inferior a 30% em reuniões matinais"}]}

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 planilhas com dados de participação 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 uma planilha contendo dados de participação em reuniões.
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber planilhas nos formatos: .xls, .xlsx, .csv.
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 arquivo no formato JSON, contendo os padrões de engajamento identificados e uma análise detalhada dos dados.

Exemplo de Estrutura de Output:

 {"padrões_engajamento": [{"padrão": "Alto engajamento", "detalhes": "Participação acima de 80% em reuniões noturnas"}, {"padrão": "Baixo engajamento", "detalhes": "Participação inferior a 30% em reuniões matinais"}]}

Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho estimado em torno de 2.000 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 subsequente.
Visibilidade da Resposta: A resposta gerada por este agente deve ser visível para o Agente de Proposição de Estratégias (RF 2).

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

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

RF 2. Agente de Proposição de Estratégias

2.1 Tarefa do Agente

Propor estratégias eficazes para aumentar a participação em reuniões de pais e mestres com base nos padrões identificados.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente

 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo padrões de engajamento identificados a partir dos dados de participação.

# 2. Objetivo
Propor estratégias baseadas em dados para aumentar a participação em reuniões.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Desenvolva estratégias baseadas nos padrões identificados, considerando viabilidade e impacto potencial.
- Avalie a eficácia de estratégias anteriores e ajuste conforme necessário.
- Proponha soluções inovadoras, testando em pequenos grupos antes da implementação ampla.
- Considere feedback dos participantes para ajustes contínuos.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{"estratégias": [{"estratégia": "Enviar lembretes por SMS", "detalhes": "Enviar lembretes uma semana e um dia antes das reuniões"}, {"estratégia": "Oferecer sessões online", "detalhes": "Disponibilizar opção de participação remota para aumentar o acesso"}]}

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: Este agente deve ser apto a receber como input um arquivo JSON, que corresponde aos padrões de engajamento identificados pelo agente anterior.
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato: .json (JSON).
Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 2.000 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

Formato de output: O output deve ser um arquivo no formato JSON, detalhando as estratégias propostas para aumentar a participação.