Agente de IA para Auditoria de Reembolsos em Planos de Benefícios

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

Como criar um agente de IA que revisa reembolsos processados para identificar inconsistências ou fraudes.

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 um agente de IA dedicado à auditoria de reembolsos em planos de benefícios. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal deste agente é revisar reembolsos processados, identificando inconsistências ou fraudes e garantindo conformidade com políticas internas complexas e variadas.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

A auditoria de reembolsos em planos de benefícios é atualmente um processo manual que demanda tempo e recursos significativos. Os auditores precisam identificar fraudes ou inconsistências, o que pode ser ineficiente e suscetível a erros humanos. Além disso, garantir a conformidade com políticas internas complexas é um desafio constante.


Problemas Identificados

  • Identificação manual de fraudes: O processo atual é demorado e ineficiente.
  • Conformidade: Dificuldade em garantir que todos os reembolsos estejam em conformidade com políticas internas complexas e variadas.

3. Impactos Esperados

A implementação deste agente de IA visa alcançar os seguintes resultados:

  • Aumentar a eficiência na identificação de fraudes ou inconsistências em reembolsos.
  • Garantir a conformidade com as políticas internas de forma automática.
  • Reduzir o tempo necessário para auditoria de reembolsos.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para auditoria de reembolsos em planos de benefícios utiliza algoritmos de IA para revisar automaticamente os reembolsos processados, identificando padrões de fraude ou inconsistências e garantindo a conformidade com políticas internas. A seguir são detalhadas todas as regras de negócio e especificações funcionais necessárias para que esse agente atue como um auditor eficiente e autônomo.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por múltiplos agentes de IA. Cada agente desempenha uma função específica no processo de auditoria, desde a obtenção dos dados de reembolso até a geração de dossiês para revisão humana.

Agentes Função Principal
Agente de Execução de Chamada à API – Reembolsos (RF 1) Obter reembolsos processados para auditoria através de chamada à API.
Agente de Execução de Consulta a Documento – Políticas Internas (RF 2) Consultar políticas internas aplicáveis por plano, categoria e código de procedimento.
Agente de Consolidação e Normalização de Dados (RF 3) Consolidar e normalizar dados de reembolsos e políticas para auditoria.
Agente de Auditoria de Reembolsos e Sinalização (RF 4) Aplicar checagens de conformidade e identificar inconsistências ou fraudes.
Agente de Geração de Dossiê para Revisão Humana (RF 5) Organizar e priorizar itens sinalizados para revisão humana.
Agente de Aplicação de Decisão Humana (RF 6) Aplicar a disposição do revisor humano aos itens auditados.

5. Protótipos

Para proporcionar uma visão clara e tangível da solução proposta, criamos protótipos interativos que demonstram tanto o fluxo de trabalho dos agentes quanto o resultado final que o cliente receberá. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.

6. Requisitos Funcionais

RF 1. Agente de Execução de Chamada à API – Reembolsos

1.1 Tarefa do Agente

Realizar chamada à API do Sistema de Reembolsos para obter reembolsos processados a auditar.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Este agente realiza chamadas à API do sistema de reembolsos para obter dados de reembolsos processados que precisam ser auditados.

# 2. Objetivo
Obter uma lista de reembolsos processados, contendo todos os detalhes necessários para auditoria subsequente.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- A chamada deve ser realizada utilizando filtros especificados para data de início, data de fim e status interno dos reembolsos.
- Os parâmetros de retorno devem incluir campos como reembolso_id, beneficiario_id, plano_id, entre outros.
- O resultado deve ser paginado, com limite de 1000 registros por página.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
  "reembolsos": [
    {
      "reembolso_id": "...",
      "beneficiario_id": "...",
      "plano_id": "...",
      "categoria": "...",
      "codigo_procedimento": "...",
      "descricao_procedimento": "...",
      "data_servico": "YYYY-MM-DD",
      "data_solicitacao": "YYYY-MM-DD",
      "moeda": "BRL",
      "valor_solicitado": 0.0,
      "valor_pago": 0.0,
      "valor_coparticipacao": 0.0,
      "franquia_aplicada": 0.0,
      "documentos_anexos": [
        {
          "tipo": "nota_fiscal/recibo/relatorio",
          "arquivo_id": "..."
        }
      ],
      "local_atendimento": "...",
      "canal_solicitacao": "app/web/email",
      "metodo_pagamento": "TED/PIX/Cartao",
      "ip_dispositivo": "x.x.x.x",
      "historico_reembolsos_beneficiario": [
        {
          "data": "YYYY-MM-DD",
          "categoria": "...",
          "valor": 0.0
        }
      ]
    }
  ]
} 
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 via API para obter dados de reembolsos processados. Na fase de testes, o fluxo será iniciado pelo envio manual dos dados, que serão enviados para o agente diretamente por upload de dados na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
  • Tipo do input: O input inicial para o fluxo é uma solicitação API, que resulta em um conjunto de dados estruturados.
  • 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 90.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo uma lista de reembolsos processados e seus detalhes.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "reembolsos": [
        {
          "reembolso_id": "...",
          "beneficiario_id": "...",
          "plano_id": "...",
          "categoria": "...",
          "codigo_procedimento": "...",
          "descricao_procedimento": "...",
          "data_servico": "YYYY-MM-DD",
          "data_solicitacao": "YYYY-MM-DD",
          "moeda": "BRL",
          "valor_solicitado": 0.0,
          "valor_pago": 0.0,
          "valor_coparticipacao": 0.0,
          "franquia_aplicada": 0.0,
          "documentos_anexos": [
            {
              "tipo": "nota_fiscal/recibo/relatorio",
              "arquivo_id": "..."
            }
          ],
          "local_atendimento": "...",
          "canal_solicitacao": "app/web/email",
          "metodo_pagamento": "TED/PIX/Cartao",
          "ip_dispositivo": "x.x.x.x",
          "historico_reembolsos_beneficiario": [
            {
              "data": "YYYY-MM-DD",
              "categoria": "...",
              "valor": 0.0
            }
          ]
        }
      ]
    } 
  • Número de caracteres esperado: O output deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em torno de 4.500 caracteres, podendo variar conforme a complexidade dos dados.

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: Conecta-se ao sistema de reembolsos via API para obter dados.

1.3.5 Memória

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

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

RF 2. Agente de Execução de Consulta a Documento – Políticas Internas

2.1 Tarefa do Agente

Realizar consulta ao documento 'Política de Reembolsos' para obter regras aplicáveis por plano, categoria e código de procedimento.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Este agente realiza consultas ao documento 'Política de Reembolsos' para obter regras específicas aplicáveis a cada reembolso.

# 2. Objetivo
Obter regras de políticas internas que se aplicam a cada reembolso baseado em plano, categoria e código de procedimento.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Utilize as chaves de busca fornecidas para consultar políticas específicas.
- Os campos desejados incluem limite_mensal, limite_por_evento, carencia_dias, entre outros.
- Certifique-se de que todas as políticas relevantes sejam extraídas de forma precisa.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
  "politicas": [
    {
      "plano_id": "...",
      "categoria": "...",
      "codigo_procedimento": "*|codigo_especifico",
      "limite_mensal": 0.0,
      "limite_por_evento": 0.0,
      "carencia_dias": 0,
      "coparticipacao_percentual": 0.0,
      "franquia_valor": 0.0,
      "itens_nao_reembolsaveis": ["..."],
      "documentacao_obrigatoria": ["nota_fiscal","relatorio_medico"],
      "rede_credenciada_restricoes": {
        "exige_rede": false
      },
      "teto_anual": 0.0,
      "janelas_frequencia_dias": {
        "categoria": 30,
        "codigo_procedimento": 180
      },
      "moedas_permitidas": ["BRL"],
      "regras_cambio": {
        "fonte": "...",
        "data_cambio": "YYYY-MM-DD"
      }
    }
  ]
} 
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: O input para este agente é um conjunto de dados de reembolsos processados, incluindo informações de plano, categoria e código de procedimento.
  • 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 90.000 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo as políticas aplicáveis para cada reembolso.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "politicas": [
        {
          "plano_id": "...",
          "categoria": "...",
          "codigo_procedimento": "*|codigo_especifico",
          "limite_mensal": 0.0,
          "limite_por_evento": 0.0,
          "carencia_dias": 0,
          "coparticipacao_percentual": 0.0,
          "franquia_valor": 0.0,
          "itens_nao_reembolsaveis": ["..."],
          "documentacao_obrigatoria": ["nota_fiscal","relatorio_medico"],
          "rede_credenciada_restricoes": {
            "exige_rede": false
          },
          "teto_anual": 0.0,
          "janelas_frequencia_dias": {
            "categoria": 30,
            "codigo_procedimento": 180
          },
          "moedas_permitidas": ["BRL"],
          "regras_cambio": {
            "fonte": "...",
            "data_cambio": "YYYY-MM-DD"
          }
        }
      ]
    } 
  • Número de caracteres esperado: O output deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em torno de 4.500 caracteres, podendo variar conforme a complexidade das políticas.

2.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

2.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Conecta-se ao documento 'Política de Reembolsos' para consulta.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

2.3.5 Memória

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

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

RF 3. Agente de Consolidação e Normalização de Dados

3.1 Tarefa do Agente

Consolidar reembolsos e políticas, normalizar unidades e preparar dataset para auditoria.

3.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Este agente recebe dados de reembolsos e políticas para consolidação e normalização.

# 2. Objetivo
Preparar um dataset consolidado e normalizado para auditoria, garantindo que os dados estejam prontos para análise de conformidade.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Padronize datas no formato ISO YYYY-MM-DD.
- Normalize categorias e códigos de procedimento conforme mapa fornecido.
- Aplique conversões cambiais quando necessário.
- Verifique documentação presente e faltante.
- Gere hash único para cada reembolso consolidado.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
  "dataset": {
    "claims": [
      {
        "reembolso_id": "...",
        "beneficiario_id": "...",
        "plano_id": "...",
        "categoria_norm": "...",
        "codigo_procedimento_norm": "...",
        "datas": {
          "servico": "YYYY-MM-DD",
          "solicitacao": "YYYY-MM-DD",
          "dias_entre_servico_solicitacao": 0
        },
        "valores": {
          "moeda_origem": "USD",
          "moeda_base": "BRL",
          "fx_aplicado": 5.10,
          "currency_normalized": true,
          "solicitado_base": 0.0,
          "pago_base": 0.0,
          "coparticipacao_esperada": 0.0,
          "franquia_esperada": 0.0,
          "limite_evento": 0.0,
          "limite_mensal": 0.0
        },
        "documentos": {
          "presentes": ["nota_fiscal"],
          "faltantes": ["relatorio_medico"]
        },
        "politica_ref": {
          "chave": "plano|categoria|codigo"
        },
        "hash_unico": "SHA-...",
        "dados_faltantes": ["prestador_id"]
      }
    ]
  },
  "observacoes": ["n claims consolidados", "m com moeda != BRL"]
} 
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: O input para este agente é um conjunto de dados de reembolsos e políticas a serem consolidados e 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 90.000 caracteres.

3.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo o dataset consolidado e normalizado.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "dataset": {
        "claims": [
          {
            "reembolso_id": "...",
            "beneficiario_id": "...",
            "plano_id": "...",
            "categoria_norm": "...",
            "codigo_procedimento_norm": "...",
            "datas": {
              "servico": "YYYY-MM-DD",
              "solicitacao": "YYYY-MM-DD",
              "dias_entre_servico_solicitacao": 0
            },
            "valores": {
              "moeda_origem": "USD",
              "moeda_base": "BRL",
              "fx_aplicado": 5.10,
              "currency_normalized": true,
              "solicitado_base": 0.0,
              "pago_base": 0.0,
              "coparticipacao_esperada": 0.0,
              "franquia_esperada": 0.0,
              "limite_evento": 0.0,
              "limite_mensal": 0.0
            },
            "documentos": {
              "presentes": ["nota_fiscal"],
              "faltantes": ["relatorio_medico"]
            },
            "politica_ref": {
              "chave": "plano|categoria|codigo"
            },
            "hash_unico": "SHA-...",
            "dados_faltantes": ["prestador_id"]
          }
        ]
      },
      "observacoes": ["n claims consolidados", "m com moeda != BRL"]
    } 
  • Número de caracteres esperado: O output deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em torno de 4.500 caracteres, podendo variar conforme a complexidade dos dados.

3.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

3.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta documentos externos.
  • Calculadora: Utiliza lógica interna para normalização de dados e cálculos cambiais.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

3.3.5 Memória

3.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Auditoria de Reembolsos e Sinalização (RF 4).

RF 4. Agente de Auditoria de Reembolsos e Sinalização

4.1 Tarefa do Agente

Aplicar checagens de conformidade com políticas internas e identificar inconsistências ou indícios de fraude por reembolso.

4.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Este agente recebe um dataset consolidado e normalizado pronto para auditoria.

# 2. Objetivo
Aplicar checagens de conformidade e identificar inconsistências ou fraudes em cada reembolso.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Classifique cada reembolso como "conforme", "atencao" ou "alto_risco" baseado no risk_score.
- Aplique regras de auditoria para identificar discrepâncias e inconsistências.
- Gere um resumo detalhado para cada reembolso sinalizado.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
  "auditoria": {
    "itens": [
      {
        "reembolso_id": "...",
        "classificacao": "conforme/atencao/alto_risco",
        "risk_score": 0-100,
        "flags": [
          {
            "regra": "excesso_limite_evento",
            "severidade": "alta",
            "detalhe": "Solicitado 1200 > limite_evento 800",
            "evidencias": ["limite_evento=800","solicitado_base=1200"]
          }
        ],
        "rule_hits": ["..."],
        "racional": "texto curto objetivo",
        "proxima_acao_sugerida": "aprovar/solicitar_doc/recusar/revisao_humana"
      }
    ]
  },
  "resumo": {
    "total": 0,
    "conforme": 0,
    "atencao": 0,
    "alto_risco": 0
  }
} 
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: O input para este agente é um dataset consolidado e normalizado, pronto para 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 texto com até 90.000 caracteres.

4.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo a auditoria detalhada dos reembolsos.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "auditoria": {
        "itens": [
          {
            "reembolso_id": "...",
            "classificacao": "conforme/atencao/alto_risco",
            "risk_score": 0-100,
            "flags": [
              {
                "regra": "excesso_limite_evento",
                "severidade": "alta",
                "detalhe": "Solicitado 1200 > limite_evento 800",
                "evidencias": ["limite_evento=800","solicitado_base=1200"]
              }
            ],
            "rule_hits": ["..."],
            "racional": "texto curto objetivo",
            "proxima_acao_sugerida": "aprovar/solicitar_doc/recusar/revisao_humana"
          }
        ]
      },
      "resumo": {
        "total": 0,
        "conforme": 0,
        "atencao": 0,
        "alto_risco": 0
      }
    } 
  • Número de caracteres esperado: O output deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em torno de 4.500 caracteres, podendo variar conforme a complexidade dos dados.

4.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

4.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta documentos externos.
  • Calculadora: Utiliza lógica interna para cálculo de risk_score e avaliação de conformidade.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

4.3.5 Memória

4.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Geração de Dossiê para Revisão Humana (RF 5).

RF 5. Agente de Geração de Dossiê para Revisão Humana

5.1 Tarefa do Agente

Organizar, priorizar e sumarizar itens sinalizados para revisão humana com evidências objetivas.

5.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Este agente recebe dados de auditoria para organizar e priorizar itens que necessitam de revisão humana.

# 2. Objetivo
Criar um dossiê detalhado e priorizado para revisão humana, incluindo evidências e perguntas relevantes.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Priorize itens com base no risk_score.
- Inclua evidências chave e perguntas relevantes para o revisor humano.
- Não inclua dados pessoais sensíveis além dos necessários para a decisão.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
  "dossie": [
    {
      "reembolso_id": "...",
      "prioridade": "alta/media/baixa",
      "risk_score": 0-100,
      "resumo": "3-5 linhas objetivas",
      "evidencias_chave": ["..."],
      "perguntas_ao_revisor": ["..."],
      "campos_a_verificar": ["documentos","datas","valores"]
    }
  ],
  "instrucoes_revisor": "Aprovar/solicitar info/recusar; registrar disposicao e justificativa padrao."
} 
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: O input para este agente é um conjunto de dados de auditoria com itens sinalizados para revisão.
  • 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 90.000 caracteres.

5.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo o dossiê detalhado para revisão humana.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "dossie": [
        {
          "reembolso_id": "...",
          "prioridade": "alta/media/baixa",
          "risk_score": 0-100,
          "resumo": "3-5 linhas objetivas",
          "evidencias_chave": ["..."],
          "perguntas_ao_revisor": ["..."],
          "campos_a_verificar": ["documentos","datas","valores"]
        }
      ],
      "instrucoes_revisor": "Aprovar/solicitar info/recusar; registrar disposicao e justificativa padrao."
    } 
  • Número de caracteres esperado: O output deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em torno de 4.500 caracteres, podendo variar conforme a complexidade dos dados.

5.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

5.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta documentos externos.
  • Calculadora: Utiliza lógica interna para priorização de itens e organização de dossiê.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

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 Aplicação de Decisão Humana (RF 6).

5.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Aplicação de Decisão Humana (RF 6).

RF 6. Agente de Aplicação de Decisão Humana

6.1 Tarefa do Agente

Aplicar a disposição do revisor humano aos itens auditados e preparar o plano de ação final.

6.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Este agente recebe as decisões tomadas por revisores humanos sobre os itens auditados.

# 2. Objetivo
Aplicar as decisões humanas aos itens auditados e preparar o plano de ação final.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Mapear a disposição do revisor humano para o status final de cada reembolso.
- Calcular o valor final ajustado quando aplicável.
- Preparar uma mensagem de comunicação clara e objetiva.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
  "acoes": [
    {
      "reembolso_id": "...",
      "status_final": "aprovado/recusado/pendente_info",
      "valor_final": 0.0,
      "motivo_padrao": "...",
      "mensagem_comunicacao": "..."
    }
  ],
  "estatisticas": {
    "aprovados": 0,
    "recusados": 0,
    "pendentes": 0
  }
} 
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: O input para este agente é um conjunto de decisões de revisores humanos sobre os itens auditados.
  • 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 90.000 caracteres.

6.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo o plano de ação final e estatísticas de decisões.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "acoes": [
        {
          "reembolso_id": "...",
          "status_final": "aprovado/recusado/pendente_info",
          "valor_final": 0.0,
          "motivo_padrao": "...",
          "mensagem_comunicacao": "..."
        }
      ],
      "estatisticas": {
        "aprovados": 0,
        "recusados": 0,
        "pendentes": 0
      }
    } 
  • Número de caracteres esperado: O output deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em torno de 4.500 caracteres, podendo variar conforme a complexidade dos dados.

6.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

6.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta documentos externos.
  • Calculadora: Utiliza lógica interna para cálculo de ajustes de valor e preparação de mensagens.
  • 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 é o entregável final e não é passada para outros agentes internos.

6.3.6 Regras de Orquestração e Transição

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

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