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 para Análise de Tendências de Mercado de Crédito. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.
O objetivo principal é monitorar continuamente dados de mercado relevantes para o setor de crédito, identificar e analisar tendências emergentes de forma proativa e fornecer relatórios de tendências com recomendações para estratégias de risco.
2. Contexto e Problema
Problemas Específicos
O setor de crédito enfrenta dificuldades em acompanhar e interpretar tendências de mercado rapidamente devido à grande quantidade de dados disponíveis e à velocidade com que as mudanças ocorrem. Além disso, há uma falta de insights atualizados para apoiar estratégias de risco eficazes.
- Dificuldade em acompanhar e interpretar tendências de mercado rapidamente.
- Falta de insights atualizados para apoiar estratégias de risco.
3. Impactos Esperados
A implementação deste agente visa alcançar os seguintes resultados:
- Melhoria na capacidade de resposta às mudanças de mercado, permitindo decisões mais rápidas e informadas.
- Redução de riscos associados a decisões de crédito, através de análises mais precisas e atualizadas.
- Otimização de estratégias de risco com base em tendências emergentes identificadas proativamente.
4. Visão Geral da Solução
O agente de IA para análise de tendências de mercado de crédito monitora dados de mercado relevantes, identifica tendências emergentes e fornece relatórios com recomendações para estratégias de risco. 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 tendências do mercado de crédito.
A solução consiste em um fluxo de automação composto por 6 agentes de IA. O processo inicia com a preparação de parâmetros de coleta de dados e termina com a geração de relatórios estruturados e recomendações acionáveis.
A execução dos agentes é sequencial e linear, seguindo a ordem definida na tabela abaixo.
| Agentes | Função Principal |
|---|---|
Agente de Preparação de Parâmetros de Coleta (RF 1)
| Transformar o briefing de negócio em parâmetros prontos para coleta de dados sobre mercado de crédito. |
Agente de Busca Online (RF 2)
| Realizar busca online conforme parâmetros definidos para obter sinais públicos sobre mercado de crédito. |
Agente de Execução de Chamada à API (RF 3)
| Realizar chamadas às APIs de dados de crédito e macroeconômicos conforme parâmetros definidos. |
Agente de Consolidação e Normalização de Dados (RF 4)
| Consolidar resultados de busca e APIs, normalizar campos, remover duplicidades e preparar dataset unificado para análise. |
Agente de Análise de Tendências Emergentes (RF 5)
| Identificar tendências emergentes no mercado de crédito e qualificar seu impacto potencial em risco. |
Agente de Relatórios de Tendências com Recomendações (RF 6)
| Gerar relatório estruturado e recomendações acionáveis para estratégias de risco com base nas tendências identificadas. |
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.
6. Requisitos Funcionais
RF 1. Agente de Preparação de Parâmetros de Coleta
1.1 Tarefa do Agente
Transformar o briefing de negócio em parâmetros prontos para coleta de dados (busca online e APIs) sobre mercado de crédito.
1.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um briefing de negócio detalhando os segmentos de crédito, geografias, horizonte temporal, idiomas, métricas alvo e políticas de fontes permitidas.
# 2. Objetivo
Transformar este briefing em um conjunto de parâmetros para coleta de dados de mercado de crédito.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Derive palavras-chave compostas combinando os segmentos, métricas, geografias e horizontes temporais mencionados.
- Gere janelas temporais para coleta de dados: 7 dias, 30 dias e 90 dias.
- Defina idiomas conforme o contexto do briefing, incluindo pt-BR, en-US e es-ES quando aplicável.
- Especifique domínios permitidos e bloqueados conforme política recebida; se ausente, prefira reguladores, agências de rating, bureaus, bancos centrais, provedores de dados reconhecidos e mídia financeira de alta reputação.
- Estabeleça limites de staleness para dados e critérios de deduplicação.
- Liste explicitamente as métricas alvo e seus aliases.
- Produza parâmetros de paginação e limites de coleta de dados.
# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
"search_queries": ["spread de crédito consumo BR", "inadimplência PME LatAm"],
"search_filters": {"idioma": ["pt-BR"], "data_inicial": "2025-12-01", "data_final": "2025-12-10"},
"api_endpoints": ["https://api.dados.gov.br/credito"],
"schema": {"source": "string", "timestamp": "datetime", "metric_type": "string", "metric_value": "float"},
"staleness_limits": {"noticias": "72h", "dados_macro": "mensal"},
"deduplication_criteria": "hash de {titulo_normalizado, fonte_domínio, data_pub_trunc_dia}",
"metric_aliases": {"CDS": "credit default swap"},
"pagination": {"limit": 50}
} 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 um briefing de negócio 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 briefing na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
- Tipo do input: O input inicial para o fluxo é um briefing de negócio, que é o input direto para este agente.
-
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber briefings nos formatos:
.txt,.docx. - Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 10.000 caracteres.
1.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um objeto JSON contendo os parâmetros de coleta de dados definidos a partir do briefing de negócio.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "search_queries": ["spread de crédito consumo BR", "inadimplência PME LatAm"], "search_filters": {"idioma": ["pt-BR"], "data_inicial": "2025-12-01", "data_final": "2025-12-10"}, "api_endpoints": ["https://api.dados.gov.br/credito"], "schema": {"source": "string", "timestamp": "datetime", "metric_type": "string", "metric_value": "float"}, "staleness_limits": {"noticias": "72h", "dados_macro": "mensal"}, "deduplication_criteria": "hash de {titulo_normalizado, fonte_domínio, data_pub_trunc_dia}", "metric_aliases": {"CDS": "credit default swap"}, "pagination": {"limit": 50} } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter aproximadamente 1.500 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 Busca Online (RF 2).
1.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Busca Online (RF 2).
RF 2. Agente de Busca Online
2.1 Tarefa do Agente
Realizar busca online conforme parâmetros definidos para obter sinais públicos sobre mercado de crédito.
2.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo parâmetros de busca prontos, incluindo consultas, filtros de idioma, janelas temporais e domínios permitidos/bloqueados.
# 2. Objetivo
Realizar busca online para obter sinais públicos sobre o mercado de crédito, conforme os parâmetros recebidos.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Execute buscas para cada consulta recebida, respeitando os filtros de idioma e janelas temporais.
- Limite os resultados conforme os parâmetros de paginação e domínios permitidos.
- Retorne os resultados brutos, incluindo título, snippet, url, domínio, data/hora e possível categoria/fonte.
# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
[
{"titulo": "Aumento do Spread de Crédito", "snippet": "O spread de crédito para consumo no Brasil aumentou...", "url": "https://example.com/artigo1", "dominio": "example.com", "data_hora": "2025-12-09T14:00:00", "idioma": "pt-BR", "categoria": "notícia"},
{"titulo": "Inadimplência em PMEs na LatAm", "snippet": "A inadimplência entre pequenas e médias empresas...", "url": "https://example.com/artigo2", "dominio": "example.com", "data_hora": "2025-12-09T13:45:00", "idioma": "pt-BR", "categoria": "notícia"}
] 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 parâmetros de busca prontos em formato JSON, que correspondem aos parâmetros definidos pelo agente anterior.
-
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 1.500 caracteres.
2.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser uma lista de objetos JSON, cada um representando um resultado de busca bruto, contendo título, snippet, url, domínio, data/hora, idioma e categoria/fonte.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
[ {"titulo": "Aumento do Spread de Crédito", "snippet": "O spread de crédito para consumo no Brasil aumentou...", "url": "https://example.com/artigo1", "dominio": "example.com", "data_hora": "2025-12-09T14:00:00", "idioma": "pt-BR", "categoria": "notícia"}, {"titulo": "Inadimplência em PMEs na LatAm", "snippet": "A inadimplência entre pequenas e médias empresas...", "url": "https://example.com/artigo2", "dominio": "example.com", "data_hora": "2025-12-09T13:45:00", "idioma": "pt-BR", "categoria": "notícia"} ] - Número de caracteres esperado: O JSON de output deve ter aproximadamente 3.000 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: Executa busca online conforme parâmetros recebidos.
- 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 subsequente.
- Visibilidade da Resposta: A resposta gerada por este agente deve ser visível para o Agente de Execução de Chamada à API (RF 3).
2.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Execução de Chamada à API (RF 3).
RF 3. Agente de Execução de Chamada à API
3.1 Tarefa do Agente
Realizar chamadas às APIs de dados de crédito e macroeconômicos conforme parâmetros definidos.
3.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo uma lista de api_endpoints com endpoint, método, parâmetros e janelas de data.
# 2. Objetivo
Realizar chamadas às APIs para obter dados de crédito e macroeconômicos conforme os parâmetros recebidos.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Execute chamadas para cada endpoint recebido, respeitando os métodos e parâmetros definidos.
- Retorne os payloads de resposta das APIs, contendo registros das métricas solicitadas.
# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
[
{"endpoint": "https://api.dados.gov.br/credito", "resposta": [{"metric_type": "spread", "metric_value": 2.5, "timestamp": "2025-12-09T14:00:00"}]},
{"endpoint": "https://api.dados.gov.br/macro", "resposta": [{"metric_type": "PIB", "metric_value": 3.1, "timestamp": "2025-12-09T14:00:00"}]}
] 3.3 Configurações do Agente
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 uma lista de api_endpoints em formato JSON, que corresponde aos parâmetros definidos pelo agente anterior.
-
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 1.500 caracteres.
3.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser uma lista de objetos JSON, cada um representando um payload de resposta de API, contendo o endpoint e a resposta.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
[ {"endpoint": "https://api.dados.gov.br/credito", "resposta": [{"metric_type": "spread", "metric_value": 2.5, "timestamp": "2025-12-09T14:00:00"}]}, {"endpoint": "https://api.dados.gov.br/macro", "resposta": [{"metric_type": "PIB", "metric_value": 3.1, "timestamp": "2025-12-09T14:00:00"}]} ] - Número de caracteres esperado: O JSON de output deve ter aproximadamente 3.000 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: Realiza chamadas às APIs conforme parâmetros recebidos.
3.3.5 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 Consolidação e Normalização de Dados (RF 4).
3.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Consolidação e Normalização de Dados (RF 4).
RF 4. Agente de Consolidação e Normalização de Dados
4.1 Tarefa do Agente
Consolidar resultados de busca e APIs, normalizar campos, remover duplicidades e preparar dataset unificado para análise.
4.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo resultados brutos da Busca Online e das APIs, juntamente com o schema esperado e regras de deduplicação/unidades.
# 2. Objetivo
Consolidar e normalizar os dados recebidos, removendo duplicidades e preparando um dataset unificado para análise.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Converter timestamps para UTC; se faltar timezone, assumir UTC e marcar timestamp_inferred=true.
- Normalizar unidades e converter bps para % quando aplicável, mantendo ambos os campos.
- Remover duplicidades conforme critérios recebidos.
- Classificar confiança de fonte e tratar outliers conforme regras.
# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
[
{"dedup_id": "12345", "source": "example.com", "source_type": "web", "url": "https://example.com/artigo1", "title": "Aumento do Spread de Crédito", "timestamp_utc": "2025-12-09T14:00:00", "region": "BR", "country": "Brasil", "segment": "consumo", "instrument_type": "spread", "metric_type": "spread", "metric_value_num": 2.5, "unit": "%", "currency": "BRL", "window": "7d", "stale": false, "confidence_source": "alto"}
] 4.3 Configurações do Agente
4.3.1 Especificação do Input
- Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 3).
- Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber resultados brutos de busca online e APIs em formato JSON, juntamente com o schema esperado e regras de deduplicação.
-
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 5.000 caracteres.
4.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser uma lista de objetos JSON, cada um representando um registro consolidado e normalizado, conforme o schema esperado.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
[ {"dedup_id": "12345", "source": "example.com", "source_type": "web", "url": "https://example.com/artigo1", "title": "Aumento do Spread de Crédito", "timestamp_utc": "2025-12-09T14:00:00", "region": "BR", "country": "Brasil", "segment": "consumo", "instrument_type": "spread", "metric_type": "spread", "metric_value_num": 2.5, "unit": "%", "currency": "BRL", "window": "7d", "stale": false, "confidence_source": "alto"} ] - Número de caracteres esperado: O JSON de output deve ter aproximadamente 4.000 caracteres.
4.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
4.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta documentos externos.
- Calculadora: Utiliza lógica interna para normalização de dados.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Não utiliza.
4.3.5 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 Tendências Emergentes (RF 5).
4.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Análise de Tendências Emergentes (RF 5).
RF 5. Agente de Análise de Tendências Emergentes
5.1 Tarefa do Agente
Identificar tendências emergentes no mercado de crédito e qualificar seu impacto potencial em risco.
5.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um dataset normalizado com métricas por janela (7d, 30d, 90d), flags de outlier e confiança de fonte.
# 2. Objetivo
Identificar tendências emergentes no mercado de crédito e qualificar seu impacto potencial em risco.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Definição de tendência: mudança consistente na mesma direção em pelo menos 2 janelas contíguas ou corroborada por múltiplas fontes de confiança.
- Determinar direção, força e implicação de risco de cada tendência.
- Excluir conclusões baseadas majoritariamente em registros stale ou de baixa confiança.
# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
[
{"trend_id": "trend_001", "tema": "Alta no Spread de Crédito Corporativo", "direcao": "alta", "forca": "alta", "janelas_afetadas": ["7d", "30d"], "setores": ["corporativo"], "geografias": ["BR"], "sinais_de_apoio": ["spread", "rating"], "implicacao_risco": "custo de funding", "horizonte": "imediato", "confidence_score": 0.85, "caveats": "Corroborado por 3 fontes de alta confiança"}
] 5.3 Configurações do Agente
5.3.1 Especificação do Input
- Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 4).
- Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber um dataset normalizado em formato JSON, que corresponde aos dados consolidados pelo agente anterior.
-
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 5.000 caracteres.
5.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser uma lista de objetos JSON, cada um representando uma tendência identificada, com suas características e implicações de risco.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
[ {"trend_id": "trend_001", "tema": "Alta no Spread de Crédito Corporativo", "direcao": "alta", "forca": "alta", "janelas_afetadas": ["7d", "30d"], "setores": ["corporativo"], "geografias": ["BR"], "sinais_de_apoio": ["spread", "rating"], "implicacao_risco": "custo de funding", "horizonte": "imediato", "confidence_score": 0.85, "caveats": "Corroborado por 3 fontes de alta confiança"} ] - Número de caracteres esperado: O JSON de output deve ter aproximadamente 3.000 caracteres.
5.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
5.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta documentos externos.
- Calculadora: Utiliza lógica interna para análise de tendências.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Não utiliza.
5.3.5 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 Relatórios de Tendências com Recomendações (RF 6).
5.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Relatórios de Tendências com Recomendações (RF 6).
RF 6. Agente de Relatórios de Tendências com Recomendações
6.1 Tarefa do Agente
Gerar relatório estruturado e recomendações acionáveis para estratégias de risco com base nas tendências identificadas.
6.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo uma lista de tendências identificadas, cada uma contendo direção, força, implicações de risco e confidence_score.
# 2. Objetivo
Gerar um relatório estruturado com recomendações acionáveis para estratégias de risco, baseado nas tendências identificadas.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Para cada tendência, defina entre 1 e 3 recomendações com ação, racional, impacto esperado e KPIs de monitoramento.
- Sinalize precisa_revisao_humana quando necessário, conforme critérios de confiança.
- Estruture o relatório com sumário executivo, tabela de tendências, recomendações, riscos e próximos passos.
# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
"sumario_executivo": "As tendências emergentes identificadas indicam um aumento no custo de funding devido à alta nos spreads de crédito corporativo.",
"tendencias": [
{"trend_id": "trend_001", "tema": "Alta no Spread de Crédito Corporativo", "recomendacoes": [
{"acao": "Ajustar limites de crédito", "racional": "A alta no spread indica um aumento no custo de funding.", "impacto_esperado": "Redução do risco de seleção adversa.", "kpis": ["spread", "inadimplência"]}
]}
],
"precisa_revisao_humana": false,
"data_geracao": "2025-12-10",
"cobertura_fontes": "Alto nível de confiança com 3 fontes corroborando as tendências."
} 6.3 Configurações do Agente
6.3.1 Especificação do Input
- Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 5).
- Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber uma lista de tendências identificadas em formato JSON, que corresponde aos dados analisados pelo agente anterior.
-
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 5.000 caracteres.
6.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um relatório estruturado em formato JSON, contendo sumário executivo, tabela de tendências, recomendações, e campos de controle.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "sumario_executivo": "As tendências emergentes identificadas indicam um aumento no custo de funding devido à alta nos spreads de crédito corporativo.", "tendencias": [ {"trend_id": "trend_001", "tema": "Alta no Spread de Crédito Corporativo", "recomendacoes": [ {"acao": "Ajustar limites de crédito", "racional": "A alta no spread indica um aumento no custo de funding.", "impacto_esperado": "Redução do risco de seleção adversa.", "kpis": ["spread", "inadimplência"]} ]} ], "precisa_revisao_humana": false, "data_geracao": "2025-12-10", "cobertura_fontes": "Alto nível de confiança com 3 fontes corroborando as tendências." } - Número de caracteres esperado: O JSON de output deve ter aproximadamente 4.000 caracteres.
6.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
6.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta documentos externos.
- Calculadora: Utiliza lógica interna para gerar recomendações.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Não utiliza.
6.3.5 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 é o entregável final e não é passada para outros agentes internos.
6.3.6 Regras de Orquestração e Transição
A execução deste agente finaliza o fluxo. O relatório gerado é o resultado que deve ser disponibilizado ao usuário.