Agente de IA para Assistência em Reuniões de Pais e Mestres

12 de December de 2025 • Tempo de leitura: 5 min

Como criar um agente de IA que auxilia na preparação e condução de reuniões de pais e mestres.

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 Assistência em Reuniões de Pais e Mestres. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é auxiliar na preparação e condução de reuniões de pais e mestres, fornecendo dados relevantes sobre o desempenho dos alunos e sugestões de tópicos de discussão, garantindo reuniões mais eficazes e centradas em dados.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

As reuniões de pais e mestres enfrentam desafios significativos, incluindo:

  • Falta de preparação adequada devido à ausência de dados consolidados sobre o desempenho dos alunos.
  • Necessidade de conduzir reuniões de forma mais eficaz e centrada em dados.

Problemas Identificados

  • Preparação insuficiente: A ausência de dados estruturados leva a reuniões menos produtivas.
  • Falta de foco: Discussões muitas vezes se desviam do desempenho acadêmico devido à falta de tópicos claros.

3. Impactos Esperados

A implementação deste agente visa alcançar os seguintes resultados:

  • Melhorar a preparação dos professores para as reuniões, consolidando dados relevantes.
  • Focar as discussões em tópicos baseados em dados objetivos e relevantes.
  • Aumentar a eficácia das reuniões, resultando em planos de ação mais claros e objetivos.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para assistência em reuniões de pais e mestres coleta e organiza dados sobre o desempenho dos alunos, sugere tópicos de discussão e auxilia na condução das reuniões. A seguir são detalhadas todas as regras de negócio e especificações funcionais necessárias para que esse agente atue como um assistente útil e autônomo nas reuniões de pais e mestres.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por 4 agentes de IA. O processo inicia com a preparação dos dados de desempenho dos alunos e termina com a sugestão de tópicos de discussão para a reunião.

Agentes Função Principal
Agente Preparador de Consulta de Desempenho (RF 1) Converter a solicitação do usuário em parâmetros de consulta para recuperar dados de desempenho.
Agente de Execução de Consulta a Documento (RF 2) Realizar consulta ao documento para obter dados brutos de avaliações, notas e frequência.
Agente de Consolidação e Normalização de Dados de Desempenho (RF 3) Padronizar os dados brutos e preparar um resumo acionável para uso em reuniões.
Agente de Sugestão de Tópicos de Discussão (RF 4) Gerar uma pauta priorizada com tópicos de discussão e perguntas-chave.

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 Preparador de Consulta de Desempenho

1.1 Tarefa do Agente

Converter a solicitação do usuário em parâmetros de consulta prontos para recuperar dados no documento 'dados_desempenho_alunos'.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo uma solicitação do usuário que inclui informações sobre aluno, turma, período, disciplinas e métricas.

# 2. Objetivo
Converter essas informações em parâmetros de consulta para recuperar dados no documento 'dados_desempenho_alunos'.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
1) Normalização de identificação: remover acentos, caixa alta e espaços duplicados do nome do aluno; compactar sufixos comuns (da, de, do) e padronizar turma removendo caracteres não alfanuméricos (ex: 7ºB -> 7B).
2) Se 'periodo' não for informado, definir como {tipo: 'bimestre', valor: bimestre_corrente_com_base_na_data_atual, ano: ano_atual}.
3) Mapear sinônimos de métricas: 'faltas' -> 'frequencia', 'engajamento' -> 'participacao'.
4) Se 'disciplinas' não for informado, incluir todas as disciplinas curriculares padrão.
5) Campos mínimos sempre presentes: disciplina, nota, frequencia, participacao, data_avaliacao.
6) Granularidade: usar 'avaliacao' quando houver datas.
7) Se houver conflito entre 'id_aluno' e 'aluno_nome', priorizar 'id_aluno'.
8) Garantir saída com chave booleana 'parametros_consulta_definidos' true quando os parâmetros estiverem completos.
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 pela solicitação do usuário via interface conversacional. Na fase de testes, o fluxo será iniciado pelo envio manual dos dados na interface da Prototipe AI para acelerar o processo de validação.
  • Tipo do input: O input inicial para o fluxo é uma solicitação do usuário contendo informações sobre aluno, turma, período, disciplinas e métricas.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs em texto estruturado.
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input com até 1.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um objeto JSON contendo os parâmetros de consulta definidos.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "parametros_consulta": {
        "documento": "dados_desempenho_alunos",
        "identificadores": {"aluno_normalizado": "JOAO SILVA", "turma": "7B"},
        "filtros": {"periodo": {"tipo": "bimestre", "valor": 2, "ano": 2025}},
        "campos": ["disciplina", "nota", "frequencia", "participacao", "data_avaliacao"],
        "granularidade": "avaliacao",
        "limite_registros": 500
      },
      "parametros_consulta_definidos": true
    }
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 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 Execução de Consulta a Documento (RF 2).

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Execução de Consulta a Documento (RF 2).

RF 2. Agente de Execução de Consulta a Documento

2.1 Tarefa do Agente

Realizar consulta ao documento 'dados_desempenho_alunos' para obter dados brutos de avaliações, notas e frequência do aluno informado.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo parâmetros de consulta que definem quais dados de desempenho devem ser recuperados do documento 'dados_desempenho_alunos'.

# 2. Objetivo
Executar a consulta ao documento utilizando os parâmetros recebidos e retornar os registros encontrados.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Utilize os identificadores e filtros fornecidos para acessar o documento e recuperar os dados brutos.
- Retorne os registros encontrados sem transformação adicional.
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 objeto JSON contendo os parâmetros de consulta.
  • 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 com até 1.000 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um objeto JSON contendo os dados brutos de desempenho recuperados.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "dados_brutos": [
        {"disciplina": "Matemática", "nota": 8.2, "frequencia": 0.94, "participacao": 0.7, "data_avaliacao": "2025-04-15"},
        {"disciplina": "Português", "nota": 6.5, "frequencia": 0.88, "participacao": 0.6, "data_avaliacao": "2025-04-20"}
      ],
      "consulta_documento_sucesso": true
    }
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 800 caracteres.

2.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

2.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: O agente deve acessar o documento 'dados_desempenho_alunos' para realizar a consulta.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

2.3.5 Memória

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Consolidação e Normalização de Dados de Desempenho (RF 3).

RF 3. Agente de Consolidação e Normalização de Dados de Desempenho

3.1 Tarefa do Agente

Padronizar os dados brutos recuperados, calcular indicadores chave e preparar um resumo acionável para uso em reuniões.

3.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados brutos de desempenho do aluno, incluindo notas, frequência e participação.

# 2. Objetivo
Padronizar esses dados, calcular indicadores chave e preparar um resumo acionável para uso em reuniões.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
1) Padronização de escalas: a) Se 'nota' vier em 0-10, manter; b) Se vier como letra (A-E), mapear A=9.5, B=8.5, C=7, D=5.5, E=4; c) Se vier em 0-100, converter para 0-10 dividindo por 10 e arredondando para uma casa decimal.
2) Frequência: interpretar como proporção 0-1; se vier em %, dividir por 100.
3) Participação: se ausente, imputar por disciplina com média das avaliadas disponíveis.
4) Calcular 'media_periodo' como média das notas disponíveis.
5) Tendência: usar as últimas 3 avaliações por disciplina; tendência = 'alta' se média(últimas2) - primeira >= 0.5; 'queda' se <= -0.5; caso contrário 'estável'.
6) Situações de alerta: a) 'nota_baixa' quando media_periodo < 6.0; b) 'frequencia_baixa' quando frequencia_periodo < 0.9.
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 como input um objeto JSON contendo os dados brutos de desempenho do aluno.
  • 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 com até 1.000 caracteres.

3.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um objeto JSON contendo os dados de desempenho normalizados e um resumo acionável.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "aluno": "João da Silva",
      "turma": "7B",
      "periodo": {"tipo": "bimestre", "valor": 2, "ano": 2025},
      "disciplinas": [
        {
          "nome": "Matemática",
          "avaliacoes": [
            {"data": "2025-04-15", "nota": 8.2, "participacao": 0.7}
          ],
          "media_periodo": 8.2,
          "frequencia_periodo": 0.94,
          "tendencia": "estável"
        }
      ],
      "resumo": {
        "situacoes_alerta": ["frequencia_baixa_Português"],
        "forcas": ["desempenho_consistente_Matemática"],
        "intervencoes_sugeridas_curto_prazo": ["reforco_conteudo_leitura_portugues"]
      },
      "sinalizadores": {"dados_suficientes": true, "faltas_excessivas": false},
      "dados_desempenho_normalizados_disponiveis": true
    }
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 1.500 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: Utiliza lógica interna para calcular indicadores chave.
  • 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 Sugestão de Tópicos de Discussão (RF 4).

3.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Sugestão de Tópicos de Discussão (RF 4).

RF 4. Agente de Sugestão de Tópicos de Discussão

4.1 Tarefa do Agente

Gerar, a partir dos dados normalizados, uma pauta priorizada com tópicos de discussão, agenda e perguntas-chave para condução da reunião.

4.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados de desempenho normalizados do aluno, incluindo resumos e sinalizadores de alerta.

# 2. Objetivo
Gerar uma pauta priorizada com tópicos de discussão, agenda e perguntas-chave para condução da reunião.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
1) Priorização: ordenar tópicos por severidade dos sinalizadores gerados.
2) Agenda: limitar duração total entre 20 e 30 minutos; reservar 10-60% do tempo ao tópico mais crítico.
3) Metas: sempre propor ao menos 1 meta SMART para o tópico mais crítico.
4) Linguagem: descritiva e respeitosa; evitar rótulos pessoais.
5) Rastreabilidade: em cada tópico, incluir 'justificativa' citando disciplina e indicadores.
6) Ações sugeridas: no máximo 3 por tópico, específicas e executáveis em até 4 semanas.
7) Perguntas-chave: listar 3 a 5 perguntas abertas que promovam parceria escola-família.
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 como input um objeto JSON contendo os dados de desempenho normalizados.
  • 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 com até 1.500 caracteres.

4.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um objeto JSON contendo a agenda da reunião, tópicos priorizados e perguntas-chave.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "agenda": {
        "duracao_total_min": 25,
        "itens": [
          {"ordem": 1, "topico": "Reconhecimentos", "tempo_min": 3},
          {"ordem": 2, "topico": "Português - queda de desempenho e frequência", "tempo_min": 12},
          {"ordem": 3, "topico": "Plano de ação e metas SMART", "tempo_min": 8},
          {"ordem": 4, "topico": "Próximos passos e acompanhamento", "tempo_min": 2}
        ]
      },
      "topicos_priorizados": [
        {
          "categoria": "reforco",
          "titulo": "Português: foco em compreensão leitora",
          "prioridade": 1,
          "justificativa": "média 6.5 (<6.0 é alerta iminente) e tendência de queda; frequência 0.88",
          "acoes_sugeridas": [
            "2 sessões semanais de leitura guiada (20-30 min)",
            "Lista de textos curtos alinhados ao conteúdo do bimestre",
            "Revisão de vocabulário antes das leituras"
          ]
        }
      ],
      "perguntas_chave": [
        "Quais horários em casa funcionam melhor para leitura?",
        "Há fatores que têm impactado a frequência às aulas?",
        "O estudante relata dificuldades específicas nos gêneros textuais trabalhados?"
      ]
    }
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 2.000 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: 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. A agenda gerada é o resultado que deve ser disponibilizado ao usuário.

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