PrototipeAI | Agente de IA para Análise de Risco em Portfólios de Investimento

1. Propósito e Escopo

Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados e demais requisitos funcionais para um agente de IA que avalia os riscos associados a diferentes portfólios de investimento. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é fornecer insights sobre a volatilidade e a correlação entre ativos, ajudando na tomada de decisão estratégica para mitigação de riscos.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

A avaliação de riscos em portfólios de investimento é frequentemente um processo manual e demorado. Isso dificulta a compreensão da correlação entre diferentes ativos, um fator crucial para a diversificação eficaz e a gestão de riscos.

Problemas Identificados

Consumo de tempo: A análise manual de riscos consome tempo valioso que poderia ser usado para outras atividades estratégicas.
Dificuldade de análise: Entender a correlação entre ativos é complexo e demanda conhecimento especializado.
Risco de erros: A abordagem manual está sujeita a erros, que podem levar a interpretações incorretas e decisões de investimento inadequadas.

3. Impactos Esperados

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

Reduzir o tempo de avaliação de riscos em pelo menos 70%.
Aumentar a precisão na análise de correlação e volatilidade.
Proporcionar insights acionáveis que ajudem na tomada de decisão estratégica.
Melhorar a diversificação dos portfólios de investimento.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para análise de risco em portfólios de investimento processa dados históricos de preços dos ativos, calcula a volatilidade e analisa a correlação entre ativos. 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 avaliação de riscos e oportunidades em portfólios de investimento.

A solução consiste em dois agentes de IA. O processo inicia com o cálculo da volatilidade dos ativos e prossegue com a análise de correlação entre eles.

Agentes	Função Principal
`Agente de Avaliação de Volatilidade de Ativos` (RF 1)	Calcular a volatilidade dos ativos em portfólios de investimento.
`Agente de Análise de Correlação entre Ativos` (RF 2)	Analisar a correlação entre diferentes ativos para identificar potenciais riscos e oportunidades.

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 Avaliação de Volatilidade de Ativos

1.1 Tarefa do Agente

Calcular a volatilidade dos ativos em portfólios de investimento utilizando modelos estatísticos avançados.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente

 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados históricos de preços dos ativos, no formato CSV com colunas 'data' e 'preço'.

# 2. Objetivo
Calcular a volatilidade dos ativos usando modelos estatísticos como desvio padrão anualizado.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Calcular a volatilidade dos ativos usando modelos estatísticos como desvio padrão anualizado.
- Utilizar métodos de limpeza de dados para garantir a qualidade e consistência dos dados históricos antes de realizar cálculos.
- Considerar períodos de tempo padrão (ex: 1 ano) para cálculo de volatilidade, a menos que especificado de outra forma.
- Fornecer insights sobre volatilidade destacando ativos com volatilidade acima da média do portfólio e sugerir ações de mitigação de risco.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{"ativo": "nome_ativo", "volatilidade": valor}

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 históricos de preços dos ativos 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 CSV na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
Tipo do input: O input inicial para o fluxo é um arquivo CSV contendo dados históricos de preços dos ativos.
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber arquivos nos formatos: .csv.
Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 500.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

Formato de output: O output deve ser um arquivo JSON com a volatilidade calculada de cada ativo.

Exemplo de Estrutura de Output:

{"ativo": "nome_ativo", "volatilidade": valor}

Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho estimado em torno de 5.000 caracteres, variando conforme o número de ativos analisados.

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 Correlação entre Ativos (RF 2).

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Análise de Correlação entre Ativos (RF 2).

RF 2. Agente de Análise de Correlação entre Ativos

2.1 Tarefa do Agente

Analisar a correlação entre diferentes ativos para identificar potenciais riscos e oportunidades.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente

 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um JSON com os dados de volatilidade calculados e informações adicionais dos ativos.

# 2. Objetivo
Analisar a correlação entre diferentes ativos para identificar potenciais riscos e oportunidades.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Calcular a correlação entre pares de ativos usando o coeficiente de correlação de Pearson.
- Identificar pares de ativos com correlação forte (positiva ou negativa) e destacar esses pares para análise de risco.
- Analisar tendências históricas para prever possíveis mudanças na correlação e sugerir ajustes no portfólio.
- Fornecer insights sobre como a correlação pode impactar a diversificação do portfólio e propor estratégias de otimização.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{"ativo1": "nome_ativo1", "ativo2": "nome_ativo2", "correlacao": valor}

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 um arquivo JSON com os dados de volatilidade calculados e informações adicionais dos ativos.
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 até 10.000 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

Formato de output: O output deve ser um arquivo JSON com a matriz de correlação entre os ativos.