Agente de IA para Avaliação de Credenciamento de Estabelecimentos

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

Como criar um agente de IA que analisa documentos e dados de novos estabelecimentos para avaliar a conformidade com critérios de credenciamento.

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 Agente de IA para Avaliação de Credenciamento de Estabelecimentos. 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 de documentos e dados de novos estabelecimentos para avaliar a conformidade com critérios de credenciamento, sugerindo aprovação ou solicitações de documentação adicional.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

A análise de documentos para credenciamento de novos estabelecimentos é um processo manual demorado e sujeito a erros.

  • Análise manual demorada e sujeita a erros dos documentos de credenciamento.
  • Falta de padronização nos critérios de avaliação, levando a decisões inconsistentes.
  • Dificuldade em identificar rapidamente documentos faltantes ou incorretos.

Problemas Identificados

  • Consumo de tempo: O processo manual de análise consome um tempo valioso que poderia ser usado para outras atividades.
  • Decisões inconsistentes: A falta de padronização nos critérios leva a decisões inconsistentes.
  • Erros de avaliação: A dificuldade em identificar rapidamente documentos faltantes ou incorretos aumenta o risco de erros.

3. Impactos Esperados

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

  • Reduzir o tempo de análise em pelo menos 70%.
  • Padronizar os critérios de avaliação para garantir decisões consistentes.
  • Aumentar a precisão na identificação de documentos faltantes ou incorretos.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para avaliação de credenciamento de estabelecimentos processa documentos e dados de novos estabelecimentos, aplica algoritmos de processamento de linguagem natural para entender e categorizar documentos, e fornece feedback imediato sobre documentos faltantes ou incorretos. 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 avaliação de conformidade de credenciamento.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por 6 agentes de IA. O processo inicia com a definição dos critérios de credenciamento e termina com a geração de feedback estruturado para o estabelecimento.

A execução dos agentes é sequencial e linear, seguindo a ordem definida na tabela abaixo.

Agentes Função Principal
Agente de Definição de Critérios e Checklist de Documentos (RF 1) Consolidar os critérios de credenciamento e gerar o checklist esperado de documentos e dados por tipo de estabelecimento.
Agente de Preparação de Parâmetros de Consulta a Documento (RF 2) Montar parâmetros de consulta e recuperação dos documentos listados no checklist.
Agente de Execução de Consulta a Documento (RF 3) Realizar consulta/recuperação dos documentos para obtenção de conteúdo e metadados.
Agente de Extração e Estruturação de Dados de Credenciamento (RF 4) Extrair informações chaves dos documentos e estruturar em um payload único de análise.
Agente de Validação de Conformidade e Pontuação (RF 5) Aplicar regras de conformidade, calcular pontuação e sugerir decisão.
Agente de Geração de Feedback e Checklist de Ações (RF 6) Produzir feedback estruturado com solicitações de correção ou confirmação, prazos e instruções claras.

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 Definição de Critérios e Checklist de Documentos

1.1 Tarefa do Agente

Consolidar os critérios de credenciamento e gerar o checklist esperado de documentos e dados por tipo de estabelecimento.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados sobre o tipo de estabelecimento e políticas de credenciamento. Este input contém informações sobre o tipo, porte, CNAE principal, UF e políticas de credenciamento.

# 2. Objetivo
Consolidar os critérios de credenciamento e gerar o checklist esperado de documentos e dados por tipo de estabelecimento.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Defina o conjunto de documentos obrigatórios e condicionais considerando: tipo_estabelecimento, cnae_principal, uf, porte e politicas.
- Marque como condicional documentos que dependem de atividade (ex.: Licença Sanitária para saúde/alimentos; Inscrição Estadual para circulação de mercadorias; Auto de Bombeiros para área > 200 m² onde exigido pela UF). Registre o critério da condicionalidade em campo condicao.
- Para cada documento esperado, informe: formatos aceitos, prazo de validade em dias (null quando não aplicável), referência normativa (quando houver) e se aceita substituto equivalente (ex.: Contrato Social vs Requerimento de Empresário).
- Estabeleça critérios eliminatórios mínimos: cnpj_ativo, compatibilidade de titularidade de conta bancária quando exigida, licenças obrigatórias dentro da validade, certidões válidas dentro do prazo.
- Defina pesos de pontuação conforme: identificacao_cadastral 25, regularidade_fiscal 30, licencas_e_alvaras 30, convergencia_cadastral 10, qualidade_documental 5; nota mínima de aprovação: 80, sem sobrepor critérios eliminatórios.
- Defina tolerâncias textuais: ignore acentos, permita abreviações comuns (Ltda., ME, EPP) sem alterar o sentido; normalize caixa e espaçamento antes de comparar.
- Produza checklist_esperado já sinalizando quais itens dos documentos_recebidos parecem cobrir cada requisito (match_inicial por tipo_informado). 
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 sobre o tipo de estabelecimento e políticas de credenciamento via API. Na fase de testes, o fluxo será iniciado pelo envio manual dos dados, que serão enviados para o agente diretamente por upload na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
  • Tipo do input: O input inicial para o fluxo é um JSON contendo informações sobre o tipo, porte, CNAE principal, UF e políticas de credenciamento.
  • 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 detalhando os critérios normativos e o checklist esperado de documentos e dados.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "criterios_normativos": {
        "eliminatorios": ["cnpj_ativo", "conta_mesmo_titular_quando_exigido", "licencas_obrigatorias_validas"],
        "pontuacao": {
          "identificacao_cadastral": 25,
          "regularidade_fiscal": 30,
          "licencas_e_alvaras": 30,
          "convergencia_cadastral": 10,
          "qualidade_documental": 5
        },
        "nota_minima_aprovacao": 80
      },
      "checklist_esperado": [
        { "documento": "CNPJ", "obrigatorio": true, "formato_aceito": ["pdf", "imagem"], "validade_dias": null }
      ]
    } 
  • 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

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Preparação de Parâmetros de Consulta a Documento (RF 2).

RF 2. Agente de Preparação de Parâmetros de Consulta a Documento

2.1 Tarefa do Agente

Montar parâmetros de consulta e recuperação dos documentos listados no checklist.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo o checklist esperado de documentos e dados gerados pelo agente anterior.

# 2. Objetivo
Montar parâmetros de consulta e recuperação dos documentos listados no checklist.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Para cada item do checklist_esperado, associe um ou mais arquivos recebidos por tipo_informado ou nome; se ausente, marque para solicitação posterior.
- Determine a fonte (upload, repositório interno, armazenamento) e o local/endereço para cada documento localizado.
- Defina ha_parametros_consulta como true se houver ao menos um documento localizável; caso contrário, false. 
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 JSON contendo o checklist esperado de documentos e 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 texto com até 5.000 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo os parâmetros de consulta para os documentos listados.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "parametros_consulta": [
        { "identificador": "AlvaraFuncionamento", "fonte": "upload", "local": "bucket/a/alvara.pdf" }
      ],
      "ha_parametros_consulta": true
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 1.500 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

  • Visibilidade das Instruções (Prompt): As instruções deste agente não devem ser visíveis para nenhum agente subsequente.
  • Visibilidade da Resposta: A resposta gerada por este agente deve ser visível para o Agente de Execução de Consulta a Documento (RF 3).

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Execução de Consulta a Documento (RF 3).

RF 3. Agente de Execução de Consulta a Documento

3.1 Tarefa do Agente

Realizar consulta/recuperação dos documentos para obtenção de conteúdo e metadados.

3.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo os parâmetros de consulta para os documentos listados no checklist.

# 2. Objetivo
Realizar consulta/recuperação dos documentos para obtenção de conteúdo e metadados.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Execute a consulta/recuperação dos documentos com parâmetros que já recebe prontos.
- Retorne um JSON contendo os documentos recuperados com seus conteúdos e metadados. 
3.3 Configurações do Agente

3.3.1 Condições de Ativação

Este agente é acionado somente se a seguinte condição for atendida:

3.3.2 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado condicionalmente após a conclusão do agente anterior (RF 2), apenas se houver parâmetros de consulta disponíveis.
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input um JSON contendo os parâmetros de consulta para os documentos listados.
  • 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 3.000 caracteres.

3.3.3 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo os documentos recuperados com seus conteúdos e metadados.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "documentos_recuperados": [
        { "identificador": "AlvaraFuncionamento", "conteudo": "", "metadados": { "nome_arquivo": "alvara.pdf", "tamanho": 12345 } }
      ]
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 2.000 caracteres.

3.3.4 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

3.3.5 Ferramentas do Agente

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

3.3.6 Memória

3.3.7 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Extração e Estruturação de Dados de Credenciamento (RF 4).

RF 4. Agente de Extração e Estruturação de Dados de Credenciamento

4.1 Tarefa do Agente

Extrair informações chaves dos documentos e estruturar em um payload único de análise.

4.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo os documentos recuperados com seus conteúdos e metadados.

# 2. Objetivo
Extrair informações chaves dos documentos e estruturar em um payload único de análise.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Extraia campos padronizados: CNPJ (14 dígitos), razão social, nome fantasia, data de abertura, endereço completo, CNAE principal e secundários, dados de representante, dados bancários, licenças (número, órgão emissor, emissão e validade), certidões (tipo, emissão, situação e validade), titular do comprovante de endereço.
- Para cada documento, atribua: completude (proporção de campos esperados presentes), legibilidade (0 a 1 baseado na clareza percebida), coerencia_interna (ok se dados não se contradizem no próprio documento), observacoes com trechos/descrições úteis.
- Normalize textos segundo tolerancias: remover acentos, padronizar caixa, tratar abreviações comuns antes de comparar.
- Compare titularidade entre documentos correlatos (ex.: contrato social vs conta bancária vs CNPJ) e sinalize divergências em campo documentos[].observacoes. 
4.3 Configurações do Agente

4.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 3).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input um JSON contendo os documentos recuperados com seus conteúdos e metadados.
  • 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 8.000 caracteres.

4.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON estruturado contendo as informações chaves extraídas dos documentos.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "dados_estruturados": {
        "empresa": {
          "cnpj": "..",
          "razao_social": "..",
          "nome_fantasia": "..",
          "data_abertura": "AAAA-MM-DD",
          "endereco": { "logradouro": "..", "numero": "..", "bairro": "..", "municipio": "..", "uf": "..", "cep": ".." },
          "cnae_principal": "..",
          "cnaes_secundarios": [".."]
        },
        "representante": { "nome": "..", "cpf": ".." },
        "conta_bancaria": { "banco": "..", "agencia": "..", "conta": "..", "tipo": "corrente|poupanca", "titular": "..", "documento_titular": ".." },
        "licencas": [{ "tipo": "AlvaraFuncionamento", "numero": "..", "orgao": "..", "data_emissao": "AAAA-MM-DD", "validade": "AAAA-MM-DD" }],
        "certidoes": [{ "tipo": "Federal|FGTS|...", "data_emissao": "AAAA-MM-DD", "situacao": "Regular|Irregular", "validade": "AAAA-MM-DD" }],
        "comprovante_endereco": { "titular": "..", "data_emissao": "AAAA-MM-DD" },
        "documentos": [{ "identificador": "..", "completude": 0.0-1.0, "legibilidade": 0.0-1.0, "coerencia_interna": "ok|inconsistente", "observacoes": ".." }]
      }
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 3.000 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

4.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Validação de Conformidade e Pontuação (RF 5).

RF 5. Agente de Validação de Conformidade e Pontuação

5.1 Tarefa do Agente

Aplicar regras de conformidade, calcular pontuação e sugerir decisão.

5.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo as informações chaves extraídas dos documentos, bem como os critérios normativos e o checklist esperado.

# 2. Objetivo
Aplicar regras de conformidade, calcular pontuação e sugerir decisão.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Aplique eliminatórios: (1) CNPJ deve estar ativo; (2) licenças obrigatórias conforme checklist com validade >= data atual; (3) certidões obrigatórias com emissão dentro do prazo definido em politicas.validade_certidoes_dias (padrão 90); (4) conta bancária com titularidade compatível com a empresa/filial quando politicas.exigir_conta_mesmo_titular = true; (5) representante com identificação válida.
- Cálculo de notas por eixo (0–100) e ponderação pelos pesos definidos: pontuacao_total = soma(nota_eixo * peso_eixo) / soma(pesos).
  - Identificação cadastral: 100 se CNPJ, razão social, endereço e CNAE presentes e consistentes; -25 pontos por campo crítico ausente/inconsistente até mínimo 0.
  - Regularidade fiscal: 100 se todas as certidões obrigatórias regulares e dentro da validade; -40 por certidão vencida; -60 por certidão irregular; mínimo 0.
  - Licenças e alvarás: 100 se todas as licenças obrigatórias válidas; -50 por licença vencida; -100 se licença obrigatória ausente (também gera eliminatório).
  - Convergência cadastral: 100 se titularidade e endereços convergirem entre documentos; -30 por divergência material (ex.: titular diferente sem justificativa); -10 por divergência menor (abreviação) até mínimo 0.
  - Qualidade documental: média de (completude+legibilidade)/2 dos documentos chave; penalize -10 por documento chave com legibilidade < 0.5.
- Defina decisao_sugerida:
  - aprovar: sem eliminatórios, pontuacao_total >= nota_minima_aprovacao e pendencias vazias ou não críticas.
  - solicitar_documentacao: sem eliminatórios, pontuacao_total < nota_minima_aprovacao ou existem pendencias sanáveis (ex.: certidão vencida, comprovante ilegível).
  - reprovar: qualquer eliminatório insuperável (ex.: atividade incompatível com licença, titularidade bancária incompatível sem suporte legal) ou múltiplas irregularidades graves.
- Determine risco_fraude_flag = true quando existirem padrões incompatíveis (documentos com dados conflitantes, numerações inválidas, datas ilógicas, legibilidade muito baixa combinada com inconsistências). Se verdadeiro, marque necessita_verificacao_manual = true.
- Liste documentos_faltantes e documentos_incorretos com motivo padronizado (códigos curtos como OBRIGATORIO_AUSENTE, VALIDADE_VENCIDA, TITULAR_DIVERGENTE). 
5.3 Configurações do Agente

5.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 4).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input um JSON contendo as informações chaves extraídas dos documentos, bem como os critérios normativos e o checklist esperado.
  • 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.

5.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo a avaliação de conformidade, pontuação e decisão sugerida.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "avaliacao": {
        "conformidade_global": true,
        "pontuacao_total": 85,
        "detalhes": [
          { "criterio": "identificacao_cadastral", "peso": 25, "nota": 100, "observacoes": ".." }
        ],
        "eliminatorios": [],
        "documentos_faltantes": [],
        "documentos_incorretos": [],
        "pendencias": [],
        "risco_fraude_flag": false,
        "necessita_verificacao_manual": false,
        "decisao_sugerida": "aprovar",
        "justificativa": ".."
      }
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 2.500 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: Utiliza lógica interna para calcular conformidade e pontuação.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

5.3.5 Memória

5.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Geração de Feedback e Checklist de Ações (RF 6).

RF 6. Agente de Geração de Feedback e Checklist de Ações

6.1 Tarefa do Agente

Produzir feedback estruturado com solicitações de correção ou confirmação, prazos e instruções claras.

6.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo a avaliação de conformidade, pontuação e decisão sugerida.

# 2. Objetivo
Produzir feedback estruturado com solicitações de correção ou confirmação, prazos e instruções claras.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Se decisao_sugerida for aprovar, gere mensagem objetiva de aprovação com validade da análise e próximos passos operacionais.
- Se solicitar_documentacao, gere itens_solicitados com: documento, motivo (código padronizado), instrucoes práticas (onde obter, requisitos de validade, formato aceito) e destaque do prazo.
- Se reprovar, forneça justificativa objetiva citando critérios não atendidos e, quando aplicável, condições para reapresentação futura.
- Evite linguagem vaga; priorize frases acionáveis e enumeradas por item do checklist.
- Ajuste proxima_acao_sugerida conforme avaliacao.decisao_sugerida e pendencias remanescentes. 
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 um JSON contendo a avaliação de conformidade, pontuação e decisão sugerida.
  • 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.

6.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo o feedback estruturado com solicitações de correção ou confirmação, prazos e instruções claras.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "feedback": {
        "resumo_executivo": "..",
        "mensagem_estabelecimento": "..",
        "itens_solicitados": [
          { "documento": "CertidaoFGTS", "motivo": "VALIDADE_VENCIDA", "instrucoes": "Emitir nova certidão (validade 90 dias)" }
        ],
        "prazo_resposta_dias": 5,
        "proxima_acao_sugerida": "aguardar_documentos"
      }
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 2.000 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 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. O feedback gerado é o resultado que deve ser disponibilizado ao usuário.

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