Agente de IA para Apoio ao Ensino de Habilidades Socioemocionais

Transformar o briefing do educador em um programa estruturado de habilidades socioemocionais pronto para implementação.

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 do educador 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: O input inicial para o fluxo é um briefing textual contendo informações sobre o programa desejado.
• Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs 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 arquivo no formato JSON contendo o blueprint do programa estruturado, incluindo objetivos, atividades e plano de monitoramento.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   {
    "programa": {
      "nome": "Desenvolvimento Socioemocional",
      "objetivos": [...],
      "atividades": [...],
      "avaliacoes": [...],
      "monitoramento": {...}
    }
  } 

• Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 5.000 caracteres, podendo variar conforme a complexidade do programa.

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 Preparação e Normalização de Dados de Avaliação (RF 2).

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Preparação e Normalização de Dados de Avaliação (RF 2).

Padronizar e consolidar dados brutos de avaliação do programa em métricas comparáveis por competência.

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 dados brutos de avaliação em formato JSON/CSV.
• Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs nos formatos: .json, .csv.
• Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de dados com até 15.000 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

• Formato de output: O output deve ser um arquivo no formato JSON contendo métricas normalizadas por competência.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   {
    "dados_normalizados": {
      "competencia": "Autogestão",
      "n": 30,
      "media": 75,
      "desvio_padrao": 10,
      "mediana": 76,
      "variação_absoluta": 5,
      "variação_relativa": 7,
      "tamanho_efeito": 0.6
    }
  } 

• Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 3.000 caracteres, variando conforme a quantidade de dados processados.

2.3.3 Parâmetros de Geração

• Modelo: GPT-5
• Temperatura: 0.6

2.3.4 Ferramentas do Agente

• Documentos: Não consulta documentos externos.
• Calculadora: Utiliza lógica interna para cálculos estatísticos.
• Busca Online: Não utiliza.
• 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 Análise e Relato de Impacto (RF 3).

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Análise e Relato de Impacto (RF 3).

Analisar o impacto do programa por competência e gerar relatório técnico em linguagem acessível.

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 um dataset normalizado em formato JSON.
• 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 dados com até 12.000 caracteres.

3.3.2 Especificação do Output

• Formato de output: O output deve ser um relatório em formato Markdown contendo análise de impacto e recomendações.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   **Sumário Executivo:**
  O programa apresentou um impacto alto em Autogestão com um aumento médio de 15%.
  
  **Qualidade dos Dados:**
  Os dados são consistentes, sem faltantes significativos.
  
  **Resultados por Competência:**
  Autogestão: ██████████████ 75%
  
  **Conclusão e Recomendações:**
  Recomenda-se focar em atividades de autogestão para manter o progresso.

• Número de caracteres esperado: O relatório gerado terá um tamanho aproximado de 4.000 caracteres, variando conforme a quantidade de competências analisadas.

3.3.3 Parâmetros de Geração

• Modelo: GPT-5
• Temperatura: 0.6

3.3.4 Ferramentas do Agente

• Documentos: Não consulta documentos externos.
• Calculadora: Utiliza lógica interna para cálculos de impacto.
• Busca Online: Não utiliza.
• Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

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 Plano de Melhoria Contínua (RF 4).

3.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Plano de Melhoria Contínua (RF 4).

Converter lacunas identificadas em um plano de melhoria implementável de 8–12 semanas.

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 um relatório de impacto em formato Markdown.
• Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato: .md.
• Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 8.000 caracteres.

4.3.2 Especificação do Output

• Formato de output: O output deve ser um plano de melhoria em formato JSON, contendo objetivos, iniciativas e cronograma.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   {
    "plano_melhoria": {
      "objetivos": [...],
      "iniciativas": [...],
      "cronograma": [...]
    }
  } 

• Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 4.000 caracteres, dependendo do número de lacunas e iniciativas planejadas.

4.3.3 Parâmetros de Geração

• Modelo: GPT-5
• Temperatura: 0.6

4.3.4 Ferramentas do Agente

• Documentos: Não consulta documentos externos.
• Calculadora: Não utiliza.
• Busca Online: Não utiliza.
• Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

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 é o entregável final e não é passada para outros agentes internos.

4.3.6 Regras de Orquestração e Transição

A execução deste agente finaliza o fluxo. O plano de melhoria gerado é o resultado que deve ser disponibilizado ao usuário.