Agente de IA para Atualização de Perfis de Crédito

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

Como criar um agente de IA que atualiza automaticamente os perfis de crédito dos clientes com base em informações recentes.

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 e demais requisitos funcionais para o Fluxo de Agentes "Atualização de Perfis de Crédito", uma solução de automação projetada para atualizar automaticamente os perfis de crédito dos clientes com base em informações recentes de transações e pagamentos. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é transformar o input de dados de transações e pagamentos em perfis de crédito atualizados, garantindo que as informações sejam precisas e reflitam o comportamento financeiro atual dos clientes.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

As instituições financeiras enfrentam desafios para manter os perfis de crédito dos clientes atualizados devido a processos manuais e demorados. Isso pode resultar em decisões de crédito imprecisas, com base em informações desatualizadas.

  • Processos manuais e demorados para atualizar perfis de crédito com informações recentes.
  • Risco de perfis de crédito desatualizados resultarem em decisões de crédito imprecisas.
  • Necessidade de um sistema automatizado que possa integrar dados de múltiplas fontes para manter perfis de crédito atualizados.

Problemas Identificados

  • Consumo de tempo: Os processos manuais de atualização de perfis de crédito são lentos e ineficientes, consumindo recursos valiosos que poderiam ser direcionados para outras atividades.
  • Risco de decisões imprecisas: Perfis de crédito desatualizados podem levar a decisões de crédito incorretas, afetando tanto o cliente quanto a instituição financeira.
  • Integração de dados: A falta de integração de dados de várias fontes confiáveis dificulta a obtenção de um panorama completo do comportamento financeiro dos clientes.

3. Impactos Esperados

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

  • Reduzir o tempo de atualização de perfis de crédito em pelo menos 70%.
  • Melhorar a precisão das decisões de crédito através de perfis atualizados em tempo real.
  • Integrar dados de múltiplas fontes para um panorama mais completo do comportamento financeiro dos clientes.
  • Fornecer relatórios de atualização de perfis para auditoria e conformidade.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para atualização de perfis de crédito coleta automaticamente dados de transações e pagamentos de várias fontes confiáveis, atualiza perfis de crédito dos clientes em tempo real com base nas informações mais recentes e fornece relatórios de atualização para auditoria e conformidade. 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 perfis de crédito.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por 9 agentes de IA. O processo inicia com a preparação de parâmetros de coleta de dados e termina com a geração de relatórios de auditoria e conformidade.

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) Gerar parâmetros prontos para execução de coleta para cada fonte confiável de transações e pagamentos.
Agente de Execução de Chamada à API (RF 2) Realizar chamadas às APIs de fontes de transações e pagamentos usando os parâmetros já prontos.
Agente de Execução de Consultas em Banco de Dados (RF 3) Executar consultas nas bases de dados indicadas para recuperar transações e pagamentos no período.
Agente de Consolidação, Normalização e Deduplicação de Dados (RF 4) Unificar dados coletados, normalizar campos e remover duplicidades, gerando um dataset transacional único.
Agente de Validação de Qualidade de Dados (RF 5) Avaliar integridade, completude e consistência do dataset unificado antes de calcular indicadores.
Agente de Cálculo de Indicadores de Comportamento de Crédito (RF 6) Derivar métricas comportamentais por cliente a partir do histórico recente de transações e pagamentos.
Agente de Decisão e Atualização de Perfil de Crédito (RF 7) Aplicar regras determinísticas para atualizar o perfil de crédito e score do cliente com base nas métricas calculadas.
Agente de Geração de Relatório de Auditoria e Conformidade (RF 8) Produzir relatório detalhado e rastreável das atualizações de perfis para fins de auditoria e conformidade.
Agente de Preparação de Payload para Sistema de Perfis (RF 9) Converter as decisões de atualização em payloads prontos para envio ao sistema mestre de perfis de crédito.

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

Gerar, para cada fonte confiável de transações e pagamentos, os parâmetros prontos para execução de coleta (APIs e/ou bases de dados).

1.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 - Para cada fonte em config_fontes, construir parâmetros específicos respeitando: janela temporal [data_inicio,data_fim], filtro de clientes (clientes_ids ou segmento), paginação inicial page=1/limit padrão se não fornecido.
- Uniformizar timezone para timezone_padrao e moeda para moeda_padrao no nível do pedido (sem converter valores; apenas declarações de contexto para o próximo agente).
- Validar presença mínima: id_fonte, tipo, endpoint_ou_string_conexao e autenticacao. Se faltar, excluir a fonte do output com campo motivo_exclusao.
- Para fontes API: preparar method (GET/POST), headers (Authorization/Content-Type), query/body conforme escopo_dados, incluindo parâmetro updated_since se aplicável.
- Para fontes DB: gerar instruções de consulta parametrizada (sem executar) contendo: tabela/visão indicada na config, filtros por data e cliente, projeção apenas dos campos do mapeamento_campos.
- Produzir lista determinística: ordenar payloads por id_fonte ascendente.
- Incluir meta: lote_coleta_id (UUID), gerado uma única vez para todo o conjunto.
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 dados de configuração de fontes via API. Na fase de testes, o fluxo será iniciado pelo envio manual dos dados, que serão enviados diretamente na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
  • Tipo do input: O input inicial para o fluxo é um conjunto de dados de configuração de fontes, incluindo informações como id_fonte, tipo, endpoint, autenticação, etc.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber dados nos formatos: .json.
  • 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 JSON contendo os parâmetros prontos para execução de coleta para cada fonte.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
     {
  "apis": [{"id_fonte": "api_1", "request_params_prontos": {...}}],
  "bancos": [{"id_fonte": "db_1", "query_params_prontos": {...}}]
}
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 5.000 caracteres.

1.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

1.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não utiliza.

1.3.5 Memória

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) e o Agente de Execução de Consultas em Banco de Dados (RF 3).

RF 2. Agente de Execução de Chamada à API

2.1 Tarefa do Agente

Realizar chamadas às APIs de fontes de transações e pagamentos usando os parâmetros já prontos.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 Este agente não necessita de instruções LLM adicionais; sua função é exclusivamente executar as chamadas conforme os parâmetros prontos recebidos.
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 conjunto de parâmetros prontos para execução de chamadas à API.
  • 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.

2.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo os dados brutos coletados das APIs.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
     [{"id_fonte": "api_1", "paginas_coletadas": 5, "itens": [...]}]
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 10.000 caracteres.

2.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: Não se aplica (uso de ferramenta)
  • Temperatura: Não se aplica

2.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: O agente deverá enviar os parâmetros recebidos para as APIs externas e retornar os dados coletados como resposta.

2.3.5 Memória

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Consolidação, Normalização e Deduplicação de Dados (RF 4).

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

3.1 Tarefa do Agente

Executar consultas nas bases de dados indicadas para recuperar transações e pagamentos no período.

3.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 Este agente não necessita de instruções LLM adicionais; sua função é exclusivamente executar as consultas conforme os parâmetros prontos recebidos.
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 1).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input um conjunto de parâmetros prontos para execução de consultas em banco de dados.
  • 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.

3.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo os dados brutos coletados das bases de dados.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
     [{"id_fonte": "db_1", "linhas": [...]}]
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 10.000 caracteres.

3.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: Não se aplica (uso de ferramenta)
  • Temperatura: Não se aplica

3.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: O agente deverá executar as consultas nos bancos de dados indicados e retornar os dados coletados como resposta.

3.3.5 Memória

3.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Consolidação, Normalização e Deduplicação de Dados (RF 4).

RF 4. Agente de Consolidação, Normalização e Deduplicação de Dados

4.1 Tarefa do Agente

Unificar dados brutos coletados, normalizar campos e remover duplicidades, gerando dataset transacional único.

4.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 - Realizar mapeamento de cada fonte para o esquema alvo usando mapeamento_campos; se algum campo obrigatório faltar (id_cliente, data/hora, valor), descartar o registro e incrementar contador de descartes.
- Normalizar data/hora para UTC; normalizar moeda mantendo código ISO 4217 sem converter valor.
- Gerar id_transacao_unico via concatenação determinística: SHA-256(id_fonte + identificador_origem + timestamp_normalizado + valor + id_cliente).
- Deduplicar mantendo o primeiro registro por id_transacao_unico, descartar demais como duplicatas.
- Classificar tipo a partir do sinal/descrição: pagamentos liquidados como 'pagamento'; entradas em conta como 'credito'; saídas como 'debito'.
- Produzir hash_registro por item para suporte à auditoria e idempotência futura.
- Ordenar transacoes por data_hora_utc asc.
4.3 Configurações do Agente

4.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão dos agentes anteriores (RF 2 e RF 3).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input os dados brutos coletados das APIs e bancos de dados.
  • 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.

4.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo o dataset transacional único normalizado e deduplicado.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
     {"transacoes": [{"id_transacao_unico": "hash_1", "id_cliente": "cliente_1", "data_hora_utc": "2025-12-10T09:40:00Z", "tipo": "credito", "valor_monetario": 100.0, "moeda": "BRL", "origem_id_fonte": "api_1", "hash_registro": "hash_registro_1"}], "stats_consolidacao": {"total_entradas": 1000, "total_unificadas": 950, "total_duplicatas_removidas": 50, "fontes_sem_dados": ["db_2"]}}
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 15.000 caracteres.

4.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

4.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • 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 Validação de Qualidade de Dados (RF 5).

4.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Validação de Qualidade de Dados (RF 5).

RF 5. Agente de Validação de Qualidade de Dados

5.1 Tarefa do Agente

Avaliar integridade, completude e consistência do dataset unificado antes de calcular indicadores.

5.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 - Calcular completude = proporção de registros com todos os campos obrigatórios.
- Calcular taxa_duplicatas = duplicatas_removidas / total_entradas.
- Detectar anomalias de valor: valores negativos indevidos para 'pagamento' e 'credito'; zeros recorrentes; valores acima do P99*5 por cliente.
- Definir qualidade_aprovada = true somente se: completude >= min_completude_campos_obrigatorios, taxa_duplicatas <= tolerancia_duplicatas e anomalias_valor <= max_anomalias_valor.
- Listar até 20 amostras por problema com amostra_ids.
- Se qualidade_aprovada=false, ainda assim retornar indicadores completos para diagnóstico.
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 o dataset transacional único normalizado e deduplicado.
  • 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.

5.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo os resultados da validação de qualidade de dados.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
     {"qualidade_aprovada": true, "indicadores": {"completude": 0.99, "taxa_duplicatas": 0.01, "anomalias_valor": 0.004}, "problemas": [{"codigo": "anomalia_1", "severidade": "alta", "descricao": "Valor negativo indevido", "amostra_ids": ["hash_1"]}]}
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 5.000 caracteres.

5.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

5.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não utiliza.

5.3.5 Memória

5.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Cálculo de Indicadores de Comportamento de Crédito (RF 6).

RF 6. Agente de Cálculo de Indicadores de Comportamento de Crédito

6.1 Tarefa do Agente

Derivar métricas comportamentais por cliente a partir do histórico recente de transações e pagamentos.

6.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 - Selecionar transações na janela especificada.
- Definir atraso por pagamento: dias entre data_vencimento (se existir no mapeamento) e data_liquidacao; se não houver vencimento explícito, inferir atraso=0 para pagamentos sem evidência de mora.
- max_dpd = maior atraso_medido na janela; atraso_medio_dias = média dos atrasos >0.
- payment_ratio = soma_pagamentos / soma_debitos_faturados (capar em [0,2]).
- inflow_outflow_ratio = créditos recebidos / débitos (capar em [0,5]).
- utilizacao_credito: se houver limite_atual conhecido em memória estruturada do cliente, calcular saldo_médio_utilizado/limite_atual; caso ausente, retornar null.
- recencia_ultimo_pagamento_dias = dias desde o último pagamento registrado.
- Calcular ticket_medio e desvio_padrao_valores sobre débitos.
- Produzir uma linha por id_cliente; se cliente sem transações na janela, não incluir 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 do agente anterior (RF 5).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input o dataset transacional único e os resultados da validação de qualidade de dados.
  • 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 JSON contendo os indicadores de comportamento de crédito por cliente.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
     [{"id_cliente": "cliente_1", "janela_dias": 30, "metrics": {"utilizacao_credito": 0.75, "atraso_medio_dias": 2, "max_dpd": 5, "qtd_pagamentos_no_prazo": 10, "qtd_atrasos_1_30": 2, "qtd_atrasos_31_60": 1, "qtd_atrasos_61_90": 0, "payment_ratio": 1.1, "inflow_outflow_ratio": 0.8, "ticket_medio": 500.0, "desvio_padrao_valores": 50.0, "recencia_ultimo_pagamento_dias": 5}}]
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 10.000 caracteres.

6.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

6.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não utiliza.

6.3.5 Memória

6.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Decisão e Atualização de Perfil de Crédito (RF 7).

RF 7. Agente de Decisão e Atualização de Perfil de Crédito

7.1 Tarefa do Agente

Aplicar regras determinísticas para atualizar o perfil de crédito e score do cliente com base nas métricas calculadas.

7.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 - Calcular score_calculado = 300 + Σ(metric*peso) normalizando métricas em [0,1] onde aplicável; para métricas negativas (max_dpd, atraso_medio, recencia) aplicar transformações 1/(1+x) para manter em [0,1]. Capar score em [300, 900].
- delta_score = score_calculado - score_atual (se ausente, considerar score_atual=600).
- Regras de faixa_risco_nova: score>=750 => 'baixo'; 550<=score<750 => 'médio'; score<550 => 'alto'.
- Limite de crédito sugerido: 
  - Se faixa='baixo' e payment_ratio>=0.95 e max_dpd<=1, sugerir aumento de min(20%, limites.aumento_max_percent) sobre limite_atual; 
  - Se faixa='médio' e max_dpd<=5, manter; 
  - Se faixa='alto' ou max_dpd>15, sugerir redução de até limites.reducao_max_percent. 
- Preencher regra_limite_aplicada com o identificador textual da regra acionada.
- Montar update_diff listando apenas campos que mudaram (score, faixa_risco, limite), com justificativas citando métricas-chave (ex.: 'payment_ratio=1.02, max_dpd=0').
- Definir carimbo_atualizacao_utc = now UTC em ISO 8601.
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 os indicadores de comportamento de crédito por cliente.
  • 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.

7.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo os perfis de crédito atualizados dos clientes.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
     [{"id_cliente": "cliente_1", "score_calculado": 720, "delta_score": 20, "faixa_risco_nova": "médio", "limite_sugerido": 1200.0, "regra_limite_aplicada": "aumento", "update_diff": [{"campo": "score", "de": 700, "para": 720, "justificativa": "payment_ratio=1.02, max_dpd=0"}], "carimbo_atualizacao_utc": "2025-12-10T09:40:00Z"}]
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 8.000 caracteres.

7.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

7.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não utiliza.

7.3.5 Memória

7.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Geração de Relatório de Auditoria e Conformidade (RF 8).

RF 8. Agente de Geração de Relatório de Auditoria e Conformidade

8.1 Tarefa do Agente

Produzir relatório detalhado e rastreável das atualizações de perfis para fins de auditoria e conformidade.

8.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 - Para cada cliente atualizado, incluir snapshot 'antes_depois' contendo somente campos alterados e seus valores anterior/novo quando disponíveis.
- Justificativas devem referenciar explicitamente métricas que acionaram a regra.
- Selecionar até 5 ids_transacoes_relevantes por cliente (as de maior valor ou mais recentes) para evidência.
- Consolidar resumo com contagens e médias.
- Incluir trilha com id_fonte e hashes_registros_amostrados (até 50) para comprovar integridade.
- Declarar critérios de conformidade atendidos com base em qualidade_dados.qualidade_aprovada e thresholds das políticas.
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 os perfis de crédito atualizados dos clientes.
  • 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.

8.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo o relatório de auditoria e conformidade.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
     {"lote_coleta_id": "uuid_1", "resumo": {"qtde_clientes_atualizados": 100, "aumentos_limite": 20, "reducoes_limite": 10, "manutencoes": 70, "score_médio_novo": 720}, "itens": [{"id_cliente": "cliente_1", "antes_depois": {"score": {"de": 700, "para": 720}, "faixa": {"de": "médio", "para": "alto"}, "limite": {"de": 1000, "para": 1200}}, "justificativas": "payment_ratio=1.02, max_dpd=0", "ids_transacoes_relevantes": ["hash_1"]}], "trilha": {"fontes": ["api_1"], "hashes_registros_amostrados": ["hash_registro_1"]}, "conformidade": {"criterios_atendidos": ["integridade","consistencia","idempotencia"]}}
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 10.000 caracteres.

8.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

8.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não utiliza.

8.3.5 Memória

8.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Preparação de Payload para Sistema de Perfis (RF 9).

RF 9. Agente de Preparação de Payload para Sistema de Perfis

9.1 Tarefa do Agente

Converter as decisões de atualização em payloads prontos para envio ao sistema mestre de perfis de crédito.

9.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 - Gerar uma linha por cliente com operacao='UPSERT'.
- Incluir apenas campos que devem ser persistidos no destino.
- Construir idempotency_key determinística para prevenir duplicidade de aplicação.
- Validar conformidade com versao_schema do destino: se campo inexistente, remover do corpo.
- Ordenar registros por id_cliente ascendente.
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 os perfis de crédito atualizados dos clientes e o relatório de auditoria.
  • 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.

9.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo os payloads prontos para envio ao sistema mestre de perfis de crédito.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
     {"sistema_destino": "sistema_1", "versao_schema": "v1", "registros": [{"id_cliente": "cliente_1", "operacao": "UPSERT", "corpo": {"score": 720, "faixa_risco": "médio", "limite_credito": 1200.0, "carimbo_atualizacao_utc": "2025-12-10T09:40:00Z"}, "idempotency_key": "hash_1"}]}
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 8.000 caracteres.

9.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

9.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não utiliza.

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 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. O JSON gerado é o resultado que deve ser enviado ao sistema mestre de perfis de crédito.

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