Agente de IA para Avaliação de Desempenho de Professores

Unificar e padronizar feedbacks de alunos e autoavaliações de professores vindos de múltiplas fontes em um único JSON normalizado, pronto para análise.

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 lista de registros em CSV ou JSON 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 uma lista de registros em CSV ou JSON contendo feedbacks e autoavaliações.
• Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs nos formatos: .csv, .json.
• Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 100.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

• Formato de output: O output deve ser um JSON consolidado no formato especificado nas regras do agente.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   { "professores": [ { "professor_id": "123", "professor_nome": "João Silva", "disciplinas": [ { "disciplina_id": "456", "disciplina_nome": "Matemática" } ], "feedbacks": [ { "id_feedback": "abc123", "origem": "aluno", "data_hora_iso": "2025-12-17T10:08:00Z", "curso": "Ensino Médio", "turma": "2A", "periodo": "2025-2", "idioma": "pt", "tipo": "aluno", "nota_normalizada_0_100": 85, "nps_nota": 9, "texto": "Ótima aula!", "tags_normalizadas": ["didatica"], "possui_pii": false } ] } ], "estatisticas_gerais": { "total_feedbacks": 100, "total_professores": 10, "intervalo_datas": {"inicio":"2025-01-01","fim":"2025-12-17"}, "canais": [{"canal":"online","qtde":80}] } } 

• Número de caracteres esperado: O JSON consolidado deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 6.000 caracteres, podendo variar conforme a complexidade dos dados.

1.3.3 Parâmetros de Geração

• Modelo: GPT-5
• Temperatura: 0.5

1.3.4 Ferramentas do Agente

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

1.3.5 Memória

• Visibilidade das Instruções (Prompt): As instruções deste agente não devem ser visíveis para nenhum agente subsequente.
• Visibilidade da Resposta: A resposta gerada por este agente deve ser visível para o Agente de Análise de Desempenho Docente (RF 2).

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Análise de Desempenho Docente (RF 2).

Calcular KPIs, identificar padrões, pontos fortes e áreas de melhoria por professor e disciplina com base no JSON consolidado.

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 consolidado contendo feedbacks de alunos e autoavaliações de professores.
• 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 6.000 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

• Formato de output: O output deve ser um JSON de análise no formato especificado nas regras do agente.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   { "resumo_geral": { "meta_satisfacao": 80, "media_institucional": 75, "nps_institucional": 10, "total_feedbacks_validos": 200 }, "por_professor": [ { "professor_id": "123", "professor_nome": "João Silva", "kpis_gerais": { "satisfacao_media": 85, "mediana": 80, "desvio_padrao": 5, "nps": 15, "csat_percentual": 90, "qtde_feedbacks": 50, "confianca": "alta" }, "por_disciplina": [ { "disciplina_id": "456", "disciplina_nome": "Matemática", "kpis": { "satisfacao_media": 88, "nps": 20, "csat_percentual": 92 }, "temas_fortes": ["didatica"], "temas_melhoria": ["organizacao"] } ], "areas_prioritarias": [ { "tema": "organizacao", "descricao_curta": "Melhorar a organização das aulas", "impacto": 0.8, "urgencia": 0.9, "viabilidade": 0.7, "prioridade": 85, "evidencias": ["abc123"], "recomendacoes_curto_prazo": ["Revisar materiais de aula"], "recomendacoes_medio_prazo": ["Implementar novas ferramentas de LMS"] } ] } ] } 

• Número de caracteres esperado: O JSON de análise deve ser informativo e detalhado, com um tamanho estimado em torno de 8.000 caracteres, podendo variar conforme a complexidade dos dados analisados.

2.3.3 Parâmetros de Geração

• Modelo: GPT-5
• Temperatura: 0.5

2.3.4 Ferramentas do Agente

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

2.3.5 Memória

• Visibilidade das Instruções (Prompt): As instruções deste agente devem ser visíveis para o Agente Gerador de Relatórios e Sumários Executivos (RF 3).
• Visibilidade da Resposta: A resposta gerada por este agente deve ser visível para o Agente Gerador de Relatórios e Sumários Executivos (RF 3).

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente Gerador de Relatórios e Sumários Executivos (RF 3).

Transformar os resultados analíticos em relatórios claros, acionáveis e consistentes para docentes e coordenação.

3.3.1 Especificação do Input

• Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão bem-sucedida do agente anterior (RF 2).
• Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input um JSON de análise contendo KPIs e áreas de melhoria identificadas por professor e disciplina.
• 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.

3.3.2 Especificação do Output

• Formato de output: O output deve ser duas saídas: (1) Markdown para leitura humana com visão geral institucional e seções por professor; (2) JSON pronto para publicação contendo blocos especificados nas regras do agente.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   { "relatorio_institucional_md": "# Relatório Institucional\n## Visão Geral\n...", "relatorios_por_professor": [ { "professor_id": "123", "markdown": "# Relatório de Desempenho\n## João Silva\n### Matemática\nKPIs: ..." } ] } 

• Número de caracteres esperado: O output deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 10.000 caracteres, podendo variar conforme a complexidade dos dados analisados.

3.3.3 Parâmetros de Geração

• Modelo: GPT-5
• Temperatura: 0.5

3.3.4 Ferramentas do Agente

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

3.3.5 Memória

• Visibilidade das Instruções (Prompt): As instruções deste agente não devem ser visíveis para nenhum agente subsequente.
• Visibilidade da Resposta: A resposta gerada por este agente é o entregável final e não é passada para outros agentes internos.

3.3.6 Regras de Orquestração e Transição

A execução deste agente finaliza o fluxo. Os relatórios gerados são os resultados que devem ser disponibilizados aos usuários.