1. Propósito e Escopo
Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados, ferramentas como chamadas a sistemas externos e demais requisitos funcionais para o Fluxo de Agentes "Atualização de Dados Escolares", uma solução projetada para garantir que os registros acadêmicos estejam sempre atualizados. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.
O objetivo é automatizar a coleta e atualização de dados de alunos e turmas, implementar verificações para garantir a consistência e precisão dos dados atualizados e notificar administradores sobre atualizações pendentes ou inconsistências detectadas.
2. Contexto e Problema
Cenário Atual
As instituições de ensino enfrentam desafios significativos na manutenção de dados acadêmicos atualizados. As principais dificuldades incluem:
- Desatualização frequente de informações de alunos e turmas.
- Processos manuais e demorados para a atualização de dados.
- Risco de erros e inconsistências nos registros acadêmicos.
O processo atual é amplamente manual, envolvendo a coleta e inserção de dados em sistemas acadêmicos, o que consome tempo valioso dos administradores e está sujeito a erros humanos.
Problemas Identificados
- Consumo de tempo: A atualização manual de dados consome recursos significativos dos administradores.
- Erros e inconsistências: A natureza manual do processo aumenta o risco de erros nos registros acadêmicos.
- Falta de automação: A ausência de um sistema automatizado torna o processo ineficiente e propenso a atrasos.
3. Impactos Esperados
A implementação deste fluxo de automação visa alcançar os seguintes resultados:
- Reduzir o tempo de atualização de dados em pelo menos 70%.
- Aumentar a precisão dos registros acadêmicos, minimizando erros e inconsistências.
- Automatizar notificações para administradores sobre atualizações pendentes ou inconsistências detectadas.
4. Visão Geral da Solução
O agente de IA para atualização de dados escolares automatiza a coleta e atualização de informações de alunos e turmas, garantindo a precisão e consistência dos registros acadêmicos. 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 gestão de dados escolares.
A solução consiste em um fluxo de automação composto por vários agentes de IA. O processo inicia com a definição de parâmetros de coleta de dados e termina com a notificação de administradores sobre o status das atualizações.
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 Preparador de Parâmetros de Coleta de Dados Escolares (RF 1)
| Definir escopo e parâmetros de coleta para obter dados de alunos e turmas nas fontes oficiais. |
Agente de Execução de Chamada à API - Coleta de Dados (RF 2)
| Executar chamadas às APIs/fonte de dados para coletar registros de alunos e turmas conforme payloads preparados. |
Agente de Consolidação e Normalização de Dados Escolares (RF 3)
| Unificar datasets de múltiplas fontes, padronizar formatos e preparar um dataset único de alunos e turmas. |
Agente de Validação de Consistência e Qualidade de Dados Escolares (RF 4)
| Aplicar regras de qualidade, integridade e consistência para decidir se o dataset pode seguir para atualização. |
Agente de Execução de Chamada à API - Obter Estado Atual (RF 5)
| Resgatar o estado atual de alunos e turmas no SIS para comparação e cálculo de delta. |
Agente de Cálculo de Delta e Preparação de Atualizações (RF 6)
| Comparar dataset normalizado com o estado atual do SIS e preparar operações de inserção, atualização e inativação. |
Agente de Execução de Chamada à API - Atualização de Registros (RF 7)
| Executar as operações do plano de mudanças no SIS (inserts, updates, inativacoes). |
Agente de Geração de Notificações e Resumo Operacional (RF 8)
| Produzir resumos para administradores sobre o que foi atualizado e sobre pendências/inconsistências. |
Agente de Execução de Chamada à API - Envio de Notificações (RF 9)
| Disparar notificações para os canais configurados (e-mail, webhook, chat corporativo). |
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 a instituição de ensino receberá. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.
6. Requisitos Funcionais
RF 1. Agente Preparador de Parâmetros de Coleta de Dados Escolares
1.1 Tarefa do Agente
Definir escopo e parâmetros de coleta para obter dados de alunos e turmas nas fontes oficiais (SIS e sistemas auxiliares).
1.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo uma solicitação para preparar parâmetros de coleta de dados escolares. Este pedido inclui informações sobre o período de referência e as unidades escolares. # 2. Objetivo Definir escopo e parâmetros de coleta para obter dados de alunos e turmas nas fontes oficiais (SIS e sistemas auxiliares). # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Se campos_desejados estiver vazio, definir um conjunto mínimo por tipo: alunos:[id_aluno, matricula, cpf, nome_completo, data_nascimento, email, telefone, endereco, status_academico], turmas:[id_turma, codigo_turma, ano, periodo, curso, turno, capacidade, status]. - Gerar paginação padrão: tamanho_pagina=500, pagina_inicial=1, salvo se input trouxer outra. - Incluir periodo_referencia em todos os payloads; se ausente, inferir pelo mês atual e marcar periodo_inferido=true no output. - Não incluir segredos no output; apenas chaves de referência a credenciais. - Para filtros por unidade, incluir unidade_id em todos os payloads; se múltiplas unidades, gerar um payload por unidade. - Sinalizar necessidade_de_fontes_auxiliares=true se tipos_de_dado incluir emails/telefones e SIS não for fonte canônica desses campos.
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 JSON de escopo de coleta 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 JSON na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
- Tipo do input: O input inicial para o fluxo é um JSON contendo informações sobre o período de referência e unidades escolares.
-
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 texto com até 5.000 caracteres.
1.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON contendo payloads de requisição prontos para execução, por fonte, com parâmetros detalhados.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
[{ "fonte":"SIS", "endpoint":"/alunos", "metodo":"GET", "parametros":{ "periodo":"2025-1", "filtros":{}, "campos":{ "id_aluno", "matricula", "cpf", "nome_completo" } } }] - Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 2.000 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 Chamada à API - Coleta de Dados (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 - Coleta de Dados (RF 2).
RF 2. Agente de Execução de Chamada à API - Coleta de Dados
2.1 Tarefa do Agente
Executar chamadas às APIs/fonte de dados para coletar registros de alunos e turmas conforme payloads preparados.
2.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo uma lista de payloads prontos para execução, que incluem endpoints, parâmetros, paginação e cabeçalhos de autenticação. # 2. Objetivo Executar chamadas às APIs/fonte de dados para coletar registros de alunos e turmas conforme payloads preparados. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Realizar chamadas às APIs para cada payload preparado, respeitando a paginação e cabeçalhos de autenticação. - Armazenar os dados brutos coletados junto com metadados de coleta, como timestamp e total de registros. - Caso ocorram erros durante a coleta, registrar e sinalizar para revisão.
2.3 Configurações do Agente
2.3.1 Especificação do Input
- Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão bem-sucedida do agente anterior (RF 1).
- Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input uma lista de payloads prontos para execução.
-
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 datasets brutos por fonte e por tipo, com metadados de coleta.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "alunos": [ {"id_aluno": "123", "nome_completo": "João Silva"} ], "metadados": {"timestamp": "2025-12-14T07:08:00Z", "total_registros": 1} } - Número de caracteres esperado: O output gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 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: Não utiliza.
- Sistemas Externos: O agente deve executar chamadas às APIs conforme os payloads recebidos.
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 Consolidação e Normalização de Dados Escolares (RF 3).
2.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Consolidação e Normalização de Dados Escolares (RF 3).
RF 3. Agente de Consolidação e Normalização de Dados Escolares
3.1 Tarefa do Agente
Unificar datasets de múltiplas fontes, padronizar formatos e preparar um dataset único de alunos e turmas.
3.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados brutos coletados de múltiplas fontes, incluindo metadados de coleta.
# 2. Objetivo
Unificar datasets de múltiplas fontes, padronizar formatos e preparar um dataset único de alunos e turmas.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Definir chaves naturais: aluno: (matricula) preferencial; fallback: (cpf); se ambos ausentes, gerar inconsistencia_chave.
- Normalizações: datas em ISO-8601 (YYYY-MM-DD); emails em minúsculas e trim; telefones no formato E.164 quando possível; nomes próprios title case preservando acentuação; status em enum: {ativo, inativo, trancado, concluido}.
- Resolver conflitos multi-fonte por precedência: SIS > fonte_secundaria; manter campo_origem para cada atributo prevalente.
- Remover duplicados pelo conjunto de chaves naturais; se colisão de chaves com atributos divergentes, marcar conflito_atributo detalhando campos em desacordo.
- Validar referencial: para cada aluno com vinculo_turma, a turma correspondente deve existir em turmas_normalizadas; caso contrário, registrar orfandade_turma com id_aluno e referencia de turma. 3.3 Configurações do Agente
3.3.1 Especificação do Input
- Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão bem-sucedida do agente anterior (RF 2).
- Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber dados brutos coletados por fonte, incluindo metadados de coleta.
-
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 15.000 caracteres.
3.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um dataset normalizado contendo alunos e turmas, com dicionário de campos e relatorio de mapeamento por fonte.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "alunos_normalizados": [ {"matricula": "2025001", "nome_completo": "Ana Souza"} ], "relatorio_de_mapeamento": {"fonte": "SIS", "total_registros": 1} } - Número de caracteres esperado: O output gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 5.000 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: 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 Validação de Consistência e Qualidade de Dados Escolares (RF 4).
3.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Validação de Consistência e Qualidade de Dados Escolares (RF 4).
RF 4. Agente de Validação de Consistência e Qualidade de Dados Escolares
4.1 Tarefa do Agente
Aplicar regras de qualidade, integridade e consistência para decidir se o dataset pode seguir para atualização.
4.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um dataset normalizado de alunos e turmas, juntamente com um dicionário de campos e chaves naturais.
# 2. Objetivo
Aplicar regras de qualidade, integridade e consistência para decidir se o dataset pode seguir para atualização.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Campos obrigatórios: aluno:{matricula OU cpf, nome_completo, status_academico}; turma:{codigo_turma, ano, periodo, status}.
- Duplicidade: sinalizar duplicados por chave natural; priorizar registro com fonte=SIS; manter os demais em registros_duplicados.
- Integridade referencial aluno->turma: toda referência inexistente em turmas_normalizadas é orfandade_turma (severidade=alta).
- Consistências de formato: email válido (regex padrão), telefone E.164 ou marcar invalido; datas plausíveis (data_nascimento <= hoje-3 anos).
- Regras de severidade: alta se existirem orfandade_turma ou >0% de alunos sem chave natural; média se conflitos_atributo>0 ou >5% emails/telefones inválidos; baixa para demais.
- Definir prontopara_atualizacao=true somente se severidade_maxima == baixa e não há campos_obrigatorios_faltantes em chaves naturais; pendencias_detectadas = !prontopara_atualizacao. 4.3 Configurações do Agente
4.3.1 Especificação do Input
- Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão bem-sucedida do agente anterior (RF 3).
- Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber um dataset normalizado de alunos e turmas, juntamente com um dicionário de campos.
-
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 8.000 caracteres.
4.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um relatório de validação com detalhes sobre a qualidade e consistência dos dados.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "prontopara_atualizacao": true, "pendencias_detectadas": false, "severidade_maxima": "baixa" } - Número de caracteres esperado: O output gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 1.000 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 deve ser visível para o Agente de Execução de Chamada à API - Obter Estado Atual (RF 5).
4.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Execução de Chamada à API - Obter Estado Atual (RF 5).
RF 5. Agente de Execução de Chamada à API - Obter Estado Atual
5.1 Tarefa do Agente
Resgatar o estado atual de alunos e turmas no SIS para comparação e cálculo de delta.
5.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo parâmetros de consulta prontos, incluindo informações sobre o período de referência e unidades escolares. # 2. Objetivo Resgatar o estado atual de alunos e turmas no SIS para comparação e cálculo de delta. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Realizar consultas às APIs do SIS utilizando os parâmetros fornecidos. - Registrar o estado atual dos dados coletados, incluindo metadados como timestamp e fonte. - Se ocorrerem erros, registrar e sinalizar para revisão.
5.3 Configurações do Agente
5.3.1 Especificação do Input
- Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão bem-sucedida do agente anterior (RF 4).
- Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber parâmetros de consulta prontos.
-
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 um snapshot atual do SIS contendo alunos e turmas, com metadados de coleta.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "alunos_atual": [ {"id_aluno": "123", "nome_completo": "João Silva"} ], "metadados": {"timestamp": "2025-12-14T07:08:00Z", "total_registros": 1} } - Número de caracteres esperado: O output gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 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: Não utiliza.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: O agente deve executar consultas às APIs do SIS conforme os parâmetros recebidos.
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 Cálculo de Delta e Preparação de Atualizações (RF 6).
5.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Cálculo de Delta e Preparação de Atualizações (RF 6).
RF 6. Agente de Cálculo de Delta e Preparação de Atualizações
6.1 Tarefa do Agente
Comparar dataset normalizado com o estado atual do SIS e preparar operações de inserção, atualização e inativação.
6.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo um dataset normalizado validado e um snapshot atual do SIS. # 2. Objetivo Comparar dataset normalizado com o estado atual do SIS e preparar operações de inserção, atualização e inativação. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Matching por chaves naturais definidas; se não coincidir, considerar novo registro (insert). - Atualizações: incluir somente campos que mudaram; nunca sobrescrever campos protegidos (ex.: historico_academico) se presentes no snapshot; marcar tentativa_bloqueada se houver. - Inativação: alunos/turmas presentes no SIS e ausentes no dataset do período ativo devem ir para inativacoes, exceto se status no dataset indicar 'ativo' em outra turma (não inativar aluno). - Idempotência: incluir hash_do_payload por registro para evitar reenvio idêntico. - Respeitar limites: dividir lote em blocos de 500 operações no output.
6.3 Configurações do Agente
6.3.1 Especificação do Input
- Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão bem-sucedida do agente anterior (RF 5).
- Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber um dataset normalizado validado e um snapshot atual do SIS.
-
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.
6.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um plano de mudanças em JSON, incluindo operações de inserção, atualização e inativação.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "inserts": [ {"matricula": "2025002", "nome_completo": "Carlos Lima"} ], "updates": [ {"antes": {"matricula": "2025001", "nome_completo": "Ana Souza"}, "depois": {"nome_completo": "Ana Maria Souza"}} ], "inativacoes": [ {"matricula": "2025003"} ] } - Número de caracteres esperado: O output gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 5.000 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: Não utiliza.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.
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 deve ser visível para o Agente de Execução de Chamada à API - Atualização de Registros (RF 7).
6.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Execução de Chamada à API - Atualização de Registros (RF 7).
RF 7. Agente de Execução de Chamada à API - Atualização de Registros
7.1 Tarefa do Agente
Executar as operações do plano de mudanças no SIS (inserts, updates, inativacoes).
7.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo um plano de mudanças com lotes paginados, incluindo operações de inserção, atualização e inativação. # 2. Objetivo Executar as operações do plano de mudanças no SIS (inserts, updates, inativacoes). # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Executar operações de atualização conforme plano de mudanças, respeitando a paginação e autenticação. - Registrar resultados de execução, incluindo sucessos, falhas e rejeições com detalhes do SIS. - Sinalizar operações falhas para revisão e possível reexecução.
7.3 Configurações do Agente
7.3.1 Especificação do Input
- Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão bem-sucedida do agente anterior (RF 6).
- Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber um plano de mudanças com lotes paginados.
-
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 8.000 caracteres.
7.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um resultado de execução por lote, incluindo sucessos, falhas e rejeições.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "sucesso": [ {"matricula": "2025002", "status": "inserido"} ], "falhas": [ {"matricula": "2025003", "erro": "dados insuficientes"} ] } - Número de caracteres esperado: O output gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 3.000 caracteres.
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: O agente deve executar operações de atualização conforme os planos de mudança recebidos.
7.3.5 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 Geração de Notificações e Resumo Operacional (RF 8).
7.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Geração de Notificações e Resumo Operacional (RF 8).
RF 8. Agente de Geração de Notificações e Resumo Operacional
8.1 Tarefa do Agente
Produzir resumos para administradores sobre o que foi atualizado e sobre pendências/inconsistências.
8.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo relatórios de validação, métricas do plano de mudanças e resultados de execução. # 2. Objetivo Produzir resumos para administradores sobre o que foi atualizado e sobre pendências/inconsistências. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Sempre incluir: totals (inserts, updates, inativacoes, falhas), taxa_sucesso, top_5_erros_comuns. - Se pendencias_detectadas=true, destacar blocos por severidade e responsáveis recomendados (ex.: secretaria, TI). - Montar assunto/título com periodo_referencia e unidade. - Se taxa_sucesso<95%, incluir recomendacao de reprocessamento com escopo mínimo. - Gerar payloads separados por canal (email, webhook) sem segredos.
8.3 Configurações do Agente
8.3.1 Especificação do Input
- Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão bem-sucedida do agente anterior (RF 7).
- Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber relatórios de validação, métricas do plano de mudanças e resultados de execução.
-
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.
8.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser mensagens estruturadas para administradores, incluindo resumos de execução e pendências.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "resumo_execucao": "Atualizações concluídas com sucesso. Taxa de sucesso: 98%.", "pendencias_resumidas": "Nenhuma pendência crítica detectada.", "recomendacoes": "Reprocessar dados de contato em unidade X." } - Número de caracteres esperado: O output gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 2.000 caracteres.
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
- 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 - Envio de Notificações (RF 9).
8.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Execução de Chamada à API - Envio de Notificações (RF 9).
RF 9. Agente de Execução de Chamada à API - Envio de Notificações
9.1 Tarefa do Agente
Disparar notificações para os canais configurados (e-mail, webhook, chat corporativo).
9.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo payloads prontos para cada canal com destinatários e conteúdo. # 2. Objetivo Disparar notificações para os canais configurados (e-mail, webhook, chat corporativo). # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Executar o envio de notificações conforme payloads preparados, registrando confirmações por canal. - Garantir que todas as notificações sejam enviadas para os destinatários corretos, com conteúdo adequado. - Em caso de falha, registrar e sinalizar para revisão.
9.3 Configurações do Agente
9.3.1 Especificação do Input
- Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão bem-sucedida do agente anterior (RF 8).
- Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber payloads prontos para cada canal com destinatários e conteúdo.
-
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 3.000 caracteres.
9.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser confirmações de envio por canal, incluindo status e ids de mensagem.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "email": {"status": "enviado", "id_mensagem": "abc123"}, "webhook": {"status": "enviado", "id_mensagem": "def456"} } - Número de caracteres esperado: O output gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 1.000 caracteres.
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: O agente deve executar o envio de notificações conforme os payloads recebidos.
9.3.5 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.
9.3.6 Regras de Orquestração e Transição
A execução deste agente finaliza o fluxo. As confirmações de envio são o resultado que deve ser disponibilizado ao usuário.