Agente de IA para Atualização de Registros de Crédito

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

Como criar um agente de IA que analisa solicitações de atualização de registros de crédito.

Biblioteca de Prompts e Agentes

1. Propósito e Escopo

Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados e demais requisitos funcionais para o Agente de IA para Atualização de Registros de Crédito. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é automatizar a análise e atualização de registros de crédito, garantindo consistência, auditabilidade e conformidade com políticas internas e regulamentos externos.

2. Contexto e Problema

O processo atual de atualização de registros de crédito é manual, demorado e propenso a erros, resultando frequentemente em registros desatualizados ou incorretos. Além disso, há inconsistências nas informações fornecidas, o que compromete a precisão dos registros.

A necessidade de garantir que todas as atualizações de crédito sejam feitas de acordo com as políticas internas e regulamentos externos é crítica para a conformidade regulatória e a integridade dos dados.

3. Impactos Esperados

A implementação deste agente visa alcançar os seguintes resultados:

  • Reduzir o tempo de atualização de registros em pelo menos 70%.
  • Melhorar a precisão dos registros de crédito atualizados.
  • Garantir a conformidade com políticas internas e regulamentos externos.
  • Aumentar a auditabilidade e a rastreabilidade das atualizações de crédito.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para atualização de registros de crédito verifica a consistência das informações de crédito fornecidas e atualiza o sistema de forma automatizada. A seguir são detalhadas todas as regras de negócio e especificações funcionais necessárias para que esse agente atue de forma autônoma e precisa na atualização de registros de crédito.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por 4 agentes de IA. O processo inicia com a verificação de consistência das informações e termina com a consolidação de auditoria e resultado da atualização.

Agentes Função Principal
Agente de Verificação de Consistência e Completude de Informações de Crédito (RF 1) Avaliar se a solicitação de atualização de crédito está completa e coerente.
Agente de Conformidade e Preparação de Payload de Atualização (RF 2) Validar aderência a políticas internas e preparar o payload padronizado para atualização.
Agente de Execução de Chamada à API do Sistema de Crédito (RF 3) Realizar a chamada à API para efetivar a atualização solicitada.
Agente de Consolidação de Auditoria e Resultado da Atualização (RF 4) Consolidar a resposta da API e finalizar o registro de auditoria.

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 Verificação de Consistência e Completude de Informações de Crédito

1.1 Tarefa do Agente

Avaliar se a solicitação de atualização de crédito está completa, coerente e pronta para prosseguir para validações regulatórias e mapeamento ao esquema interno.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo uma solicitação de atualização de crédito em formato JSON. Este documento detalha as informações que precisam ser verificadas quanto à consistência e completude antes de qualquer atualização.

# 2. Objetivo
Verificar a consistência e a completude das informações fornecidas e preparar os dados para a próxima etapa do fluxo.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Campos obrigatórios: solicitacao_id; titular.cpf (11 dígitos com dígitos verificadores válidos) ou titular.cnpj (14 dígitos válidos); dados_atualizacao.tipo; dados_atualizacao.campos_alvo (lista não vazia); base_legal; motivo; metadados.timestamp_iso (ISO-8601 UTC); metadados.canal; metadados.origem.
- Normalizar formatos: remover mascaras de CPF/CNPJ e validar dígitos; datas em ISO-8601 UTC (Z); valores monetários em decimal com ponto e 2 casas, não negativos; enumerar tipo em {inclusao, correcao, exclusao}.
- Coerência cruzada: para exclusao, campos_alvo pode ser ["registro"] e valores deve estar vazio; para inclusao/correcao, valores deve conter chaves correspondentes a campos_alvo; não permitir simultaneamente PF e PJ no mesmo titular; data_referencia não pode ser futura; para correcao, exigir identificador do registro afetado (ex.: registro_id ou combinacao unica definida nos campos).
- Base legal: se base_legal = consentimento, exigir evidencias em anexos com hash; se obrigacao_legal ou ordem_judicial, exigir identificador do ato (ex.: numero_processo) em motivo; se legitimo_interesse, exigir avaliacao sumaria no motivo com finalidade e mitigacao.
- Anexos: cada item deve conter hash (sha256 ou equivalente, 64 hex), tamanho_bytes > 0 e tipo declarado.
- Saída completo = true apenas se todos os obrigatórios existirem e formatados; consistente = true apenas se nenhuma incoerência de regra acima for classificada como alta; severidade: alta (quebra legal/formato crítico), media (ausência não crítica), baixa (ajuste de normalização possível).
- Preencher dados_normalizados com documentos e datas já normalizados e os campos mapeados para tipos corretos.
- Definir recomendacao_prosseguir = true somente se completo = true e consistente = true; justificar sempre com resumo objetivo das checagens.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{ "solicitacao_id": string, "completo": boolean, "consistente": boolean, "dados_normalizados": { ... }, "campos_faltantes": [string], "inconsistencias": [{"campo": string, "valor": any, "regra_violada": string, "severidade": "alta|media|baixa"}], "recomendacao_prosseguir": boolean, "justificativa_recomendacao": string }
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 solicitação de atualização de crédito 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 as informações da solicitação de atualização de crédito.
  • 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 10.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON que indica a completude e consistência da solicitação, além de normalizar dados e listar inconsistências encontradas.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
     { "solicitacao_id": "123456", "completo": true, "consistente": false, "dados_normalizados": { ... }, "campos_faltantes": ["cpf"], "inconsistencias": [{"campo": "data_referencia", "valor": "2050-01-01", "regra_violada": "data futura", "severidade": "alta"}], "recomendacao_prosseguir": false, "justificativa_recomendacao": "Data de referência não pode ser futura." }
  • Número de caracteres esperado: O JSON de output terá um tamanho aproximado de 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

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Conformidade e Preparação de Payload de Atualização (RF 2) se a recomendacao_prosseguir for verdadeira.

RF 2. Agente de Conformidade e Preparação de Payload de Atualização

2.1 Tarefa do Agente

Validar aderência a políticas internas e regulamentos aplicáveis e preparar o payload padronizado para execução da atualização no sistema de crédito, além de gerar o registro de auditoria preliminar.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo o output do agente de consistência com dados normalizados e uma recomendação para prosseguir com a atualização.

# 2. Objetivo
Validar a aderência a políticas internas e regulamentos aplicáveis, preparar o payload padronizado para execução da atualização e gerar o registro de auditoria preliminar.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Condição de entrada: prosseguir somente se recomendacao_prosseguir = true. Caso contrário, definir pode_atualizar = false, motivos_bloqueio com as causas recebidas e não gerar payload_api.
- Políticas internas típicas (parametrizadas): retroatividade_max_dias (ex.: 180). Bloquear inclusão/correção se data_referencia < hoje - retroatividade_max_dias, a menos que base_legal seja ordem_judicial; janela_operacional (ex.: 06:00–22:00 UTC) — fora da janela, marcar pode_atualizar=false com motivo "fora_de_janela"; campos_restritos_por_tipo — se algum campo_alvo não estiver permitido para o tipo, bloquear e listar campo.
- Conformidade regulatória (alto nível aplicável): titular deve ser identificável por doc válido; base_legal presente e compatível com tipo de operação; para exclusao por autodeterminacao_do_titular, exigir evidência de requisição do titular nos anexos.
- Preparar payload_api: mapear tipo para metodo (inclusao->POST, correcao->PUT, exclusao->DELETE); definir endpoint padrao "/credito/registros" ou "/credito/registros/{registro_id}" quando aplicável; body deve conter: solicitacao_id, identificadores do titular, tipo_operacao, campos e valores (quando aplicável), data_referencia, base_legal, motivo, referencias de anexos (hashes), metadata de origem/canal/timestamp.
- Calcular hash_entrada (ex.: hash determinístico do corpo normalizado representado em string ordenada) e incluir em registro_auditoria; não incluir dados sensíveis em claro no registro de auditoria quando politica exigir mascaramento (ex.: mostrar apenas últimos 4 dígitos de documentos).
- Definir pode_atualizar = true somente se todas as checagens acima forem satisfeitas; motivos_bloqueio vazio quando true.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{ "solicitacao_id": string, "pode_atualizar": boolean, "motivos_bloqueio": [string], "payload_api": { "endpoint": string, "metodo": "POST|PUT|DELETE", "headers": {"Content-Type":"application/json", ...}, "body": { ... } }, "registro_auditoria": { "evento": "pre_atualizacao", "timestamp_iso": string, "solicitante": { ... }, "titular_doc": string, "tipo_operacao": string, "base_legal": string, "itens_afetados": [string], "hash_entrada": string } }
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 um JSON contendo a recomendação para prosseguir com a atualização e os dados normalizados.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato: .json.
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 10.000 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON que inclui a decisão de prosseguir ou não com a atualização, os motivos de bloqueio (se houver), o payload da API preparado e o registro de auditoria preliminar.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
     { "solicitacao_id": "123456", "pode_atualizar": true, "motivos_bloqueio": [], "payload_api": { "endpoint": "/credito/registros", "metodo": "POST", "headers": {"Content-Type":"application/json"}, "body": { ... } }, "registro_auditoria": { "evento": "pre_atualizacao", "timestamp_iso": "2025-07-12T08:00:00Z", "solicitante": { ... }, "titular_doc": "12345678901", "tipo_operacao": "inclusao", "base_legal": "consentimento", "itens_afetados": ["campo1", "campo2"], "hash_entrada": "abcdef1234567890" } }
  • Número de caracteres esperado: O JSON de output terá um tamanho aproximado de 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: 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 Chamada à API do Sistema de Crédito (RF 3) se pode_atualizar for verdadeiro.

RF 3. Agente de Execução de Chamada à API do Sistema de Crédito

3.1 Tarefa do Agente

Realizar a chamada à API do sistema de registros de crédito para efetivar a atualização solicitada, utilizando o payload já preparado.

3.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo o payload da API preparado pelo agente anterior, pronto para ser enviado ao sistema de registros de crédito.

# 2. Objetivo
Efetuar a chamada à API do sistema de registros de crédito para realizar a atualização solicitada.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Este agente apenas executa a chamada à API com os parâmetros recebidos. A configuração de credenciais, baseURL e roteamento deve ser realizada fora deste agente (na orquestração/plataforma).
- Não realiza validações adicionais ou transformações.
- Registre o resultado da chamada, incluindo o código de status HTTP, sucesso, registro_id, protocolo_sistema e mensagem retornada.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{ "http_status": 200, "sucesso": true, "registro_id": "987654", "protocolo_sistema": "xyz123", "mensagem": "Atualização realizada com sucesso.", "timestamp_iso": "2025-07-12T08:05:00Z" }
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 JSON contendo o payload da API preparado para a 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 texto com até 5.000 caracteres.

3.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON que registra o resultado da chamada à API, incluindo o código de status HTTP, sucesso, registro_id, protocolo_sistema e mensagem retornada.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
     { "http_status": 200, "sucesso": true, "registro_id": "987654", "protocolo_sistema": "xyz123", "mensagem": "Atualização realizada com sucesso.", "timestamp_iso": "2025-07-12T08:05:00Z" }
  • Número de caracteres esperado: O JSON de output terá um tamanho aproximado de 500 caracteres.

3.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: Não se aplica (uso de ferramenta)

3.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta documentos externos.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: O agente deverá enviar o JSON recebido para a API externa do sistema de crédito e registrar o resultado.

3.3.5 Memória

3.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Consolidação de Auditoria e Resultado da Atualização (RF 4).

RF 4. Agente de Consolidação de Auditoria e Resultado da Atualização

4.1 Tarefa do Agente

Consolidar a resposta da API com o contexto da solicitação, finalizar o registro de auditoria e produzir o resultado final padronizado para consumo por sistemas internos e reporting de conformidade.

4.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo o output do Agente de Conformidade (registro_auditoria, solicitacao_id, tipo_operacao, titular_doc) e o output do Agente de Execução de API (sucesso, http_status, registro_id, protocolo_sistema, mensagem, timestamp_iso).

# 2. Objetivo
Consolidar a resposta da API com o contexto da solicitação, finalizar o registro de auditoria e produzir o resultado final padronizado para consumo por sistemas internos e reporting de conformidade.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Determinar status_atualizacao = sucesso quando sucesso = true e http_status entre 200 e 299; caso contrário, falha.
- Reutilizar registro_auditoria.pre_hash_entrada como pre_hash_entrada na auditoria_final e registrar timestamp_iso de conclusao (ISO-8601 UTC).
- Quando falha: popular mensagem com detalhe retornado pela API e incluir erros sumarizados; quando sucesso: garantir que registro_id e/ou protocolo_sistema sejam refletidos em auditoria_final.referencias.
- Nunca expor dados sensíveis do titular em claro na saída final; manter apenas identificadores necessários e mascarados quando aplicável.
- A saída deve ser determinística: todos os campos presentes, com null onde não aplicável.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{ "solicitacao_id": "123456", "status_atualizacao": "sucesso", "registro_id": "987654", "protocolo_sistema": "xyz123", "http_status": 200, "mensagem": "Atualização realizada com sucesso.", "auditoria_final": { "evento": "pos_atualizacao", "timestamp_iso": "2025-07-12T08:10:00Z", "pre_hash_entrada": "abcdef1234567890", "resultado": { "sucesso": true, "erros": [] }, "referencias": { "registro_id": "987654", "protocolo": "xyz123" } } }
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 o registro de auditoria preliminar e o resultado da chamada 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 texto com até 10.000 caracteres.

4.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON que consolida o resultado da atualização de crédito e finaliza o registro de auditoria.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
     { "solicitacao_id": "123456", "status_atualizacao": "sucesso", "registro_id": "987654", "protocolo_sistema": "xyz123", "http_status": 200, "mensagem": "Atualização realizada com sucesso.", "auditoria_final": { "evento": "pos_atualizacao", "timestamp_iso": "2025-07-12T08:10:00Z", "pre_hash_entrada": "abcdef1234567890", "resultado": { "sucesso": true, "erros": [] }, "referencias": { "registro_id": "987654", "protocolo": "xyz123" } } }
  • Número de caracteres esperado: O JSON de output terá um tamanho aproximado de 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 final não é passada para outros agentes internos, é o entregável final.

4.3.6 Regras de Orquestração e Transição

A execução deste agente finaliza o fluxo. O resultado final deve ser disponibilizado para sistemas internos e reporting de conformidade.

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