Agente de IA para Avaliação de Protocolos de Emergência Escolar

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

Como criar um agente de IA que revisa e sugere melhorias em protocolos de emergência.

1. Propósito e Escopo

Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados, consulta a documentos e demais requisitos funcionais para o Agente de IA para Avaliação de Protocolos de Emergência Escolar. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é revisar protocolos de emergência existentes em escolas, sugerindo atualizações e melhorias baseadas em dados históricos de incidentes, melhores práticas internacionais e conformidade com regulamentações locais.

2. Contexto e Problema

Problemas Específicos

As escolas frequentemente enfrentam desafios com protocolos de emergência desatualizados ou ineficazes. Isso se deve à falta de revisão contínua e atualizações com base em dados reais de incidentes e melhores práticas.

  • Protocolos de emergência desatualizados ou ineficazes.
  • Falta de revisão contínua e atualizações com base em dados reais.

3. Impactos Esperados

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

  • Atualizar constantemente os protocolos de emergência com base em dados recentes de incidentes e melhores práticas internacionais.
  • Garantir conformidade com regulamentações locais, reduzindo riscos e aumentando a segurança escolar.
  • Aumentar a eficácia dos protocolos de emergência, melhorando a resposta a incidentes.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para avaliação de protocolos de emergência escolar revisa e sugere melhorias em protocolos existentes, baseando-se em dados históricos de incidentes, melhores práticas e regulamentações locais. 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 melhoria contínua dos protocolos de emergência escolar.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por 6 agentes de IA. O processo inicia com a preparação e validação dos insumos e termina com a geração de recomendações e versões de texto atualizadas dos protocolos.

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 e Validação de Insumos (RF 1) Receber e validar protocolos de emergência, dados de incidentes e regulamentos.
Agente de Execução de Consulta a Documento - Histórico de Incidentes (RF 2) Consultar repositórios de incidentes para obter dados históricos relevantes.
Agente de Execução de Consulta a Documento - Melhores Práticas Internacionais (RF 3) Consultar documentos de referência de melhores práticas aplicáveis a ambientes escolares.
Agente de Execução de Consulta a Documento - Regulamentações Locais (RF 4) Consultar regulamentos e normativas locais aplicáveis às escolas.
Agente Analítico de Conformidade e Análise de Lacunas (RF 5) Comparar o protocolo atual com dados coletados para identificar lacunas e priorizá-las.
Agente de Redação de Atualizações e Plano de Implementação (RF 6) Gerar recomendações e versões de texto atualizadas do protocolo.

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 Preparação e Validação de Insumos

1.1 Tarefa do Agente

Receber os protocolos de emergência atuais e quaisquer dados/regulamentos fornecidos, validar completude e consistência, normalizar a estrutura e definir parâmetros/flags para consultas complementares.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo protocolos de emergência atuais, dados históricos de incidentes, regulamentos locais e referências de melhores práticas, se disponíveis.

# 2. Objetivo
Validar a completude e consistência dos protocolos de emergência, normalizar sua estrutura e definir parâmetros para consultas complementares.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Estruture o protocolo em seções padronizadas: prevenção, detecção, resposta, recuperação, comunicação, treinamento/simulados, responsabilidades, recursos e materiais, acessibilidade/inclusão, atualização e auditoria.
- Extraia metadados: nome da escola/rede, versão, data, responsáveis, unidades abrangidas, idiomas, jurisdição, contatos de emergência citados.
- Construa uma taxonomia de riscos aplicável ao contexto escolar: incêndio, evacuação, lockdown/intruso, abrigo no local, ameaças climáticas/naturais, riscos químicos/biológicos, emergências médicas, violência, falhas de infraestrutura, reagrupamento/reunificação de alunos, transporte escolar e excursões.
- Valide elementos mínimos: existência de plano de comunicação, listas de contato atualizadas, mapas/planta baixa, rotas acessíveis, procedimentos para alunos com deficiência, frequência de simulados, registro de treinamentos, pós-ocorrência.
- Sinalize lacunas óbvias em lacunas_obvias_iniciais.
- Defina flags: precisa_busca_incidentes, precisa_busca_melhores_praticas, precisa_busca_regulatoria.
- Gere parametros_busca específicos por tema e por jurisdição a partir do protocolo_normalizado_por_secoes e taxonomia_de_riscos.
- Não assuma normas específicas sem fonte; quando faltarem, marque como pendente para consulta posterior.
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 protocolos de emergência, dados de incidentes e regulamentos 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 pode incluir documentos, planilhas e textos.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber dados nos formatos: .txt, .pdf, .docx, .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 objeto estruturado contendo o protocolo normalizado, metadados e parâmetros para consultas complementares.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "protocolo_normalizado_por_secoes": {},
      "metadados_protocolo": {},
      "taxonomia_de_riscos": {},
      "lacunas_obvias_iniciais": [],
      "parametros_busca": {},
      "flags": {}
    } 
  • Número de caracteres esperado: O objeto estruturado deve ter um tamanho estimado em torno de 5.000 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 Execução de Consulta a Documento - Histórico de Incidentes (RF 2).

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