Agente de IA para Atualização de Dados de Estabelecimentos Credenciados

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

Como criar um agente de IA que coleta e atualiza automaticamente informações cadastrais de estabelecimentos credenciados, garantindo dados sempre atualizados.

Biblioteca de Prompts e Agentes

1. Propósito e Escopo

Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados, ferramentas como chamadas a sistemas externos, busca online, consulta a documentos e demais requisitos funcionais para o Fluxo de Agentes "Atualização de Dados de Estabelecimentos Credenciados", uma solução de automação projetada para coletar e atualizar automaticamente informações cadastrais de estabelecimentos credenciados. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é assegurar que as informações cadastrais estejam sempre atualizadas, reduzindo erros na tomada de decisões e agilizando o processo de atualização de dados.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

Atualmente, as informações cadastrais de estabelecimentos credenciados frequentemente estão desatualizadas, o que leva a erros na tomada de decisões e a um processo manual e demorado para atualização. Além disso, há a necessidade de integração com múltiplas fontes de dados, o que complica ainda mais a manutenção de dados atualizados.


Problemas Identificados

  • Informações desatualizadas: Levam a decisões erradas e ineficientes.
  • Processo manual: A atualização de dados cadastrais é lenta e propensa a erros.
  • Integração complexa: A necessidade de integrar múltiplas fontes de dados torna o processo ainda mais complicado.

3. Impactos Esperados

A implementação deste fluxo de automação visa alcançar os seguintes resultados:

  • Automatização da coleta e atualização de dados de múltiplas fontes confiáveis.
  • Verificação de consistência e integridade dos dados atualizados.
  • Notificação automática sobre mudanças significativas nos dados cadastrais.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para atualização de dados de estabelecimentos credenciados coleta e atualiza automaticamente as informações cadastrais de múltiplas fontes, garantindo que os dados estejam sempre atualizados e consistentes. 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 atualização de dados cadastrais.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por 12 agentes de IA. O processo inicia com a preparação de parâmetros de coleta e termina com a notificação de alterações significativas.

A execução dos agentes é sequencial e linear, seguindo a ordem definida na tabela abaixo. O fluxo inclui etapas condicionais que são executadas apenas se critérios específicos forem atendidos, conforme detalhado após a tabela.

Agentes Função Principal
Agente de Preparação de Parâmetros de Coleta (RF 1) Transformar identificadores e critérios de pesquisa em parâmetros prontos para execução de coletas em múltiplas fontes.
Agente de Execução de Chamada à API (RF 2) Realizar chamada à API do Sistema A (cadastro credenciados) para obter dados cadastrais atualizados.
Agente de Execução de Consultas em Banco de Dados (RF 3) Executar consulta no Data Warehouse de credenciados para recuperar dados históricos e a última versão conhecida.
Agente de Execução de Consulta a Documento (RF 4) Consultar repositório de documentos para extrair campos cadastrais pontuais quando ausentes em outras fontes.
Agente de Busca Online (RF 5) Executar busca online em fontes públicas oficiais para complementar/confirmar dados.
Agente de Normalização e Padronização de Campos (RF 6) Unificar formatos e esquemas vindos das múltiplas fontes para um modelo canônico de cadastro.
Agente de Verificação de Consistência e Integridade (RF 7) Avaliar completude, coerência e recência dos dados normalizados por campo e por estabelecimento.
Agente de Conciliação e Resolução de Conflitos entre Fontes (RF 8) Selecionar o valor autoritativo por campo quando houver divergência entre fontes.
Agente de Detecção de Alterações Significativas (RF 9) Comparar registro conciliado com o cadastro vigente e classificar a materialidade das mudanças.
Agente de Preparação de Atualização Cadastral (RF 10) Gerar payload de atualização para o sistema mestre somente com campos aprovados e sua proveniência.
Agente de Execução de Chamada à API (Atualização) (RF 11) Realizar chamada à API do Sistema Mestre para efetivar as atualizações cadastrais aprovadas.
Agente de Notificação de Alterações Significativas (RF 12) Emitir notificações sobre mudanças relevantes e resultados de atualização para os responsáveis.

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 Preparação de Parâmetros de Coleta

1.1 Tarefa do Agente

Transformar identificadores e critérios de pesquisa em parâmetros prontos para execução de coletas em múltiplas fontes.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo uma lista de estabelecimentos e uma configuração de fontes habilitadas para coleta de dados.

# 2. Objetivo
Transformar identificadores e critérios de pesquisa em parâmetros prontos para execução de coletas em múltiplas fontes.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Para cada estabelecimento, defina o identificador primário na ordem: cnpj válido > id_interno > nome_fantasia+municipio+uf.
- Gere payloads específicos por fonte contendo filtros, paginação e campos solicitados explicitamente.
- Normalize CNPJ para 14 dígitos sem máscara no payload; mantenha máscara apenas para notificação.
- Inclua timestamp_coleta_planejada e um uuid_requisicao por fonte para rastreio.
- Defina flags de execução por fonte: fonte_api_sistema_a_habilitada, fonte_db_dw_habilitada, fonte_busca_online_habilitada, fonte_docs_habilitada (true/false) conforme configuração recebida.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
Payloads prontos para cada fonte com os parâmetros definidos e prontos para execução.
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 uma lista de estabelecimentos e configuração de fontes 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 uma lista de estabelecimentos e configuração de fontes habilitadas.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber dados nos formatos: .json, .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 conjunto de payloads prontos para cada fonte com os parâmetros definidos e prontos para execução.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
    Payloads prontos para cada fonte com os parâmetros definidos e prontos para execução.
  • Número de caracteres esperado: O texto final deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 5.000 caracteres, podendo variar conforme a complexidade dos parâmetros definidos.

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 Chamada à API (RF 2).

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Execução de Chamada à API (RF 2).

RF 2. Agente de Execução de Chamada à API

2.1 Tarefa do Agente

Realizar chamada à API do Sistema A (cadastro credenciados) para obter dados cadastrais atualizados.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um payload específico para chamada à API do Sistema A com filtros, campos e credenciais/tokens prontos.

# 2. Objetivo
Realizar chamada à API do Sistema A para obter dados cadastrais atualizados.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Este agente apenas executa a chamada à API com o payload recebido e retorna o resultado sem transformação adicional.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
Dados retornados pela API com status_http, tempo_resposta, paginação.
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 payload específico para chamada à API do Sistema A.
  • 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 conjunto de dados retornados pela API com status_http, tempo_resposta, paginação.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
    Dados retornados pela API com status_http, tempo_resposta, paginação.
  • Número de caracteres esperado: O texto final deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 5.000 caracteres, podendo variar conforme a complexidade dos dados retornados.

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: 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 Execução de Consultas em Banco de Dados (RF 3).

RF 3. Agente de Execução de Consultas em Banco de Dados

3.1 Tarefa do Agente

Executar consulta no Data Warehouse de credenciados para recuperar dados históricos e a última versão conhecida.

3.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um payload específico para consulta no Data Warehouse de credenciados com conexão, consulta parametrizada e limites de retorno.

# 2. Objetivo
Executar consulta no Data Warehouse de credenciados para recuperar dados históricos e a última versão conhecida.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Este agente apenas executa a consulta com os parâmetros recebidos e retorna o resultado sem transformação adicional.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
Dados retornados do Data Warehouse com registros, esquema e carimbo de tempo da extração.
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 payload específico para consulta no Data Warehouse de credenciados.
  • 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.

3.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um conjunto de dados retornados do Data Warehouse com registros, esquema e carimbo de tempo da extração.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
    Dados retornados do Data Warehouse com registros, esquema e carimbo de tempo da extração.
  • Número de caracteres esperado: O texto final deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 5.000 caracteres, podendo variar conforme a complexidade dos dados retornados.

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: 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 Execução de Consulta a Documento (RF 4).

3.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Execução de Consulta a Documento (RF 4).

RF 4. Agente de Execução de Consulta a Documento

4.1 Tarefa do Agente

Consultar repositório de documentos para extrair campos cadastrais pontuais quando ausentes em outras fontes.

4.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um payload específico para consulta a documentos com termos de busca, tipos de documento-alvo e campos desejados.

# 2. Objetivo
Consultar repositório de documentos para extrair campos cadastrais pontuais quando ausentes em outras fontes.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Este agente apenas executa a consulta conforme parâmetros e retorna os dados brutos recuperados.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
Dados extraídos dos documentos com trechos de onde cada campo foi extraído e metadados do documento.
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 payload específico para consulta a documentos.
  • 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.

4.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um conjunto de dados extraídos dos documentos com trechos de onde cada campo foi extraído e metadados do documento.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
    Dados extraídos dos documentos com trechos de onde cada campo foi extraído e metadados do documento.
  • Número de caracteres esperado: O texto final deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 5.000 caracteres, podendo variar conforme a complexidade dos dados extraídos.

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 deve ser visível para o Agente de Busca Online (RF 5).

4.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Busca Online (RF 5).

RF 5. Agente de Busca Online

5.1 Tarefa do Agente

Executar busca online em fontes públicas oficiais para complementar/confirmar dados.

5.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um payload específico para busca online com termos e filtros preparados.

# 2. Objetivo
Executar busca online em fontes públicas oficiais para complementar/confirmar dados.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Este agente apenas executa a busca com os parâmetros recebidos e retorna os resultados sem análise.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
Resultados de busca online com URLs de origem e datas de publicação.
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 como input um payload específico para busca online.
  • 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.

5.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um conjunto de resultados de busca online com URLs de origem e datas de publicação.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
    Resultados de busca online com URLs de origem e datas de publicação.
  • Número de caracteres esperado: O texto final deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 5.000 caracteres, podendo variar conforme a complexidade dos dados retornados.

5.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

5.3.4 Ferramentas do Agente

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

5.3.5 Memória

5.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Normalização e Padronização de Campos (RF 6).

RF 6. Agente de Normalização e Padronização de Campos

6.1 Tarefa do Agente

Unificar formatos e esquemas vindos das múltiplas fontes para um modelo canônico de cadastro.

6.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados de múltiplas fontes que precisam ser unificados em um modelo canônico de cadastro.

# 2. Objetivo
Unificar formatos e esquemas vindos das múltiplas fontes para um modelo canônico de cadastro.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Defina o modelo canônico com campos: cnpj, razao_social, nome_fantasia, status_credenciamento, natureza_juridica, cnes, especialidades, endereco_logradouro, endereco_numero, endereco_complemento, endereco_bairro, municipio, uf, cep, geoloc_lat, geoloc_lng, telefone_principal, emails, horarios_funcionamento, representantes_legais, conta_bancaria(agencia, conta, banco, tipo), data_inicio_credenciamento, data_fim_credenciamento, ultima_atualizacao_origem.
- Padronize formatos: CEP 8 dígitos numéricos; UF em sigla; telefone em E.164 quando possível; e-mails lowercase; datas em ISO 8601 (UTC); latitude/longitude em decimal com 6 casas.
- Remova caracteres não numéricos de CNPJ e CEP; valide dígitos verificadores de CNPJ e marque flag cnpj_valido (true/false).
- Gere para cada campo a lista de valores por fonte: valores_por_fonte[campo] = [{fonte, valor, timestamp_origem}].
- Preencha ultima_atualizacao_origem com o mais recente timestamp informado pela própria fonte; se ausente, use timestamp_coleta_planejada.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
Dataset normalizado com registros por estabelecimento e campos canônicos padronizados por fonte, mais dicionário de mapeamento.
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 como input dados de múltiplas fontes para unificação.
  • 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 20.000 caracteres.

6.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um dataset normalizado com registros por estabelecimento e campos canônicos padronizados por fonte, mais dicionário de mapeamento.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
    Dataset normalizado com registros por estabelecimento e campos canônicos padronizados por fonte, mais dicionário de mapeamento.
  • Número de caracteres esperado: O texto final deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 10.000 caracteres, podendo variar conforme a complexidade dos dados normalizados.

6.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

6.3.4 Ferramentas do Agente

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

6.3.5 Memória

6.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Verificação de Consistência e Integridade (RF 7).

RF 7. Agente de Verificação de Consistência e Integridade

7.1 Tarefa do Agente

Avaliar completude, coerência e recência dos dados normalizados por campo e por estabelecimento.

7.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um dataset normalizado que precisa ser avaliado quanto à consistência e integridade.

# 2. Objetivo
Avaliar completude, coerência e recência dos dados normalizados por campo e por estabelecimento.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Calcule completude_por_campo em percentual baseado na presença de valor não nulo e não vazio.
- Valide formatos: CNPJ com dígitos válidos; CEP 8 dígitos; e-mail regex RFC básica; telefone E.164; coordenadas em faixa válida.
- Cheque coerência: município condiz com CEP; UF compatível com município; endereço possui logradouro e número quando tipo não é s/n; status_credenciamento condiz com data_fim_credenciamento.
- Recência: marque flag desatualizado quando ultima_atualizacao_origem > 365 dias (parâmetro dias_recencia_max);
- Gere inconsistencias com chave: campo, tipo_erro, valor, fontes_afetadas, severidade (baixa|media|alta).

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
Dataset avaliado com scores e flags por campo: completude, formato_valido, coerencia, recencia, e lista de inconsistencias.
7.3 Configurações do Agente

7.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 6).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input um dataset normalizado para avaliação.
  • 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 20.000 caracteres.

7.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um dataset avaliado com scores e flags por campo: completude, formato_valido, coerencia, recencia, e lista de inconsistencias.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
    Dataset avaliado com scores e flags por campo: completude, formato_valido, coerencia, recencia, e lista de inconsistencias.
  • Número de caracteres esperado: O texto final deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 10.000 caracteres, podendo variar conforme a complexidade dos dados avaliados.

7.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

7.3.4 Ferramentas do Agente

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

7.3.5 Memória

7.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Conciliação e Resolução de Conflitos entre Fontes (RF 8).

RF 8. Agente de Conciliação e Resolução de Conflitos entre Fontes

8.1 Tarefa do Agente

Selecionar o valor autoritativo por campo quando houver divergência entre fontes.

8.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um dataset avaliado com valores_por_fonte e flags por campo.

# 2. Objetivo
Selecionar o valor autoritativo por campo quando houver divergência entre fontes.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Aplique prioridade de fonte por campo (matriz_prioridade_fonte) definida na ordem: sistema_a > db_dw > fontes_publicas > documentos.
- Se houver empate, escolha o valor com timestamp mais recente; persistindo empate, adote maioria textual exata; persistindo, selecione valor com melhor formato_valido.
- Para campos sensíveis (conta_bancaria, cnes, status_credenciamento), só aceite valores de fontes com confiabilidade >= alta; se não houver, marque como pendente_validacao_humana.
- Registre para cada campo: fonte_escolhida, valor_escolhido, criterio_decisao, fontes_descartadas.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
Registro conciliado por estabelecimento contendo valor_escolhido por campo e trilha de proveniência por campo.
8.3 Configurações do Agente

8.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 7).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input um dataset avaliado para conciliação.
  • 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 20.000 caracteres.

8.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um registro conciliado por estabelecimento contendo valor_escolhido por campo e trilha de proveniência por campo.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
    Registro conciliado por estabelecimento contendo valor_escolhido por campo e trilha de proveniência por campo.
  • Número de caracteres esperado: O texto final deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 10.000 caracteres, podendo variar conforme a complexidade dos dados conciliados.

8.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

8.3.4 Ferramentas do Agente

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

8.3.5 Memória

8.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Detecção de Alterações Significativas (RF 9).

RF 9. Agente de Detecção de Alterações Significativas

9.1 Tarefa do Agente

Comparar registro conciliado com o cadastro vigente e classificar a materialidade das mudanças.

9.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um registro conciliado que precisa ser comparado com o cadastro vigente.

# 2. Objetivo
Comparar registro conciliado com o cadastro vigente e classificar a materialidade das mudanças.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Classifique severidade: alta (status_credenciamento, cnpj, cnes, conta_bancaria, endereco completo), media (telefone_principal, emails, horarios), baixa (complemento, representantes_legais sem poder de assinatura).
- Marque recomendado_atualizar = true para severidade alta e media; para baixa, aplique regra de lote (atualizar se acumular >=3 campos baixos ou 30 dias desde última atualização).
- Agrupe mudanças correlatas de endereço em uma única mudança_endereco contendo subcampos alterados.
- Calcule mudou_significativamente = true se existir ao menos uma mudança severidade alta ou soma_pesos >= limiar_peso (default 3; alta=3, media=2, baixa=1).

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
Lista de mudanças com itens {campo, valor_antigo, valor_novo, severidade, motivo, recomendado_atualizar} e indicador mudou_significativamente (true/false).
9.3 Configurações do Agente

9.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 8).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input um registro conciliado para detecção de alterações.
  • 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 20.000 caracteres.

9.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser uma lista de mudanças com itens {campo, valor_antigo, valor_novo, severidade, motivo, recomendado_atualizar} e indicador mudou_significativamente (true/false).
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
    Lista de mudanças com itens {campo, valor_antigo, valor_novo, severidade, motivo, recomendado_atualizar} e indicador mudou_significativamente (true/false).
  • Número de caracteres esperado: O texto final deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 10.000 caracteres, podendo variar conforme a complexidade das alterações detectadas.

9.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

9.3.4 Ferramentas do Agente

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

9.3.5 Memória

9.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Preparação de Atualização Cadastral (RF 10).

RF 10. Agente de Preparação de Atualização Cadastral

10.1 Tarefa do Agente

Gerar payload de atualização para o sistema mestre somente com campos aprovados e sua proveniência.

10.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um registro conciliado e uma lista de mudanças com recomendado_atualizar.

# 2. Objetivo
Gerar payload de atualização para o sistema mestre somente com campos aprovados e sua proveniência.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Inclua apenas campos com recomendado_atualizar = true e sem pendente_validacao_humana.
- Para cada campo, acrescente: valor, fonte_escolhida, timestamp_origem, criterio_decisao.
- Gere controle de concorrência: etag/hash do cadastro atual quando fornecido; caso ausente, inclua timestamp_pre_atualizacao.
- Estruture em formato idempotente: operação 'upsert' por estabelecimento, com chave cnpj/id_interno.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
Payload de atualização contendo patch por estabelecimento, versão do registro (etag ou hash), e justificativas por campo.
10.3 Configurações do Agente

10.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 9).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input um registro conciliado e uma lista de mudanças para preparação de atualização.
  • 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 20.000 caracteres.

10.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um payload de atualização contendo patch por estabelecimento, versão do registro (etag ou hash), e justificativas por campo.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
    Payload de atualização contendo patch por estabelecimento, versão do registro (etag ou hash), e justificativas por campo.
  • Número de caracteres esperado: O texto final deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 10.000 caracteres, podendo variar conforme a complexidade dos dados de atualização.

10.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

10.3.4 Ferramentas do Agente

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

10.3.5 Memória

10.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Execução de Chamada à API (Atualização) (RF 11).

RF 11. Agente de Execução de Chamada à API (Atualização)

11.1 Tarefa do Agente

Realizar chamada à API do Sistema Mestre para efetivar as atualizações cadastrais aprovadas.

11.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um payload de atualização pronto para envio, incluindo credenciais e headers.

# 2. Objetivo
Realizar chamada à API do Sistema Mestre para efetivar as atualizações cadastrais aprovadas.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Este agente apenas executa a chamada de atualização com o payload recebido e retorna a resposta da API sem transformação.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
Resultado da atualização com status por registro (sucesso, conflito, erro_validacao) e identificadores retornados.
11.3 Configurações do Agente

11.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 10).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input um payload de atualização pronto para envio.
  • 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.

11.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um resultado da atualização com status por registro (sucesso, conflito, erro_validacao) e identificadores retornados.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
    Resultado da atualização com status por registro (sucesso, conflito, erro_validacao) e identificadores retornados.
  • Número de caracteres esperado: O texto final deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 5.000 caracteres, podendo variar conforme a complexidade dos dados de atualização.

11.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

11.3.4 Ferramentas do Agente

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

11.3.5 Memória

11.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Notificação de Alterações Significativas (RF 12).

RF 12. Agente de Notificação de Alterações Significativas

12.1 Tarefa do Agente

Emitir notificações sobre mudanças relevantes e resultados de atualização para os responsáveis.

12.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo uma lista de mudanças, indicador de mudança significativa e resultado da atualização (quando disponível).

# 2. Objetivo
Emitir notificações sobre mudanças relevantes e resultados de atualização para os responsáveis.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Monte assunto/mensagem contendo: identificação do estabelecimento, resumo por severidade, campos alterados, fonte e timestamp.
- Enderece destinatários conforme regra: alterações alta severidade -> proprietario + equipe_compliance; média -> time_operacoes; baixa -> relatório consolidado diário.
- Inclua links/ids de correlação (uuid_requisicao e etag/hash) para auditoria.
- Suprima notificações redundantes: agrupe por estabelecimento e janela_temporal_notificacao (default 2h) mantendo apenas a mais recente por severidade.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
Notificações geradas contendo mensagens estruturadas por canal (e-mail/webhook) com resumo e anexos (JSON de mudanças).
12.3 Configurações do Agente

12.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 11).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input uma lista de mudanças e resultado da atualização para notificação.
  • 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.

12.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um conjunto de notificações geradas contendo mensagens estruturadas por canal (e-mail/webhook) com resumo e anexos (JSON de mudanças).
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
    Notificações geradas contendo mensagens estruturadas por canal (e-mail/webhook) com resumo e anexos (JSON de mudanças).
  • Número de caracteres esperado: O texto final deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 5.000 caracteres, podendo variar conforme a complexidade das notificações geradas.

12.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

12.3.4 Ferramentas do Agente

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

12.3.5 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.

12.3.6 Regras de Orquestração e Transição

A execução deste agente finaliza o fluxo. As notificações geradas são o resultado que deve ser disponibilizado ao usuário.

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