1. Propósito e Escopo
Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados e demais requisitos funcionais para o Fluxo de Agentes "Classificação de Clientes por Perfil de Investimento", uma solução de automação projetada para analisar dados de clientes e classificá-los em diferentes perfis de investimento. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.
O objetivo principal é personalizar ofertas de investimento de acordo com os perfis identificados, melhorando a adequação das propostas às preferências e objetivos dos clientes.
2. Contexto e Problema
Problemas Específicos
A falta de personalização nas ofertas de investimento é um desafio significativo, decorrente de uma classificação inadequada dos clientes. Além disso, há dificuldade em segmentar clientes de forma eficaz com base em seus perfis de investimento, o que leva a uma desconexão entre as ofertas apresentadas e os objetivos reais dos clientes.
- Falta de personalização nas ofertas de investimento devido à classificação inadequada dos clientes.
- Dificuldade em segmentar clientes de forma eficaz com base em seus perfis de investimento.
- Necessidade de alinhar ofertas de investimento com as preferências e objetivos dos clientes.
3. Impactos Esperados
A implementação deste fluxo de automação visa alcançar os seguintes resultados:
- Melhorar a personalização das ofertas de investimento, aumentando a satisfação dos clientes.
- Otimizar a segmentação de clientes com base em perfis de investimento precisos.
- Alinhar ofertas de investimento com as preferências e objetivos dos clientes de maneira contínua e dinâmica.
4. Visão Geral da Solução
O agente de IA para classificação de clientes por perfil de investimento analisa dados de clientes para identificar padrões de comportamento e preferências de investimento, classificando-os em perfis distintos. 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 personalização de ofertas de investimento que seguem as especificidades dos perfis dos clientes.
A solução consiste em um fluxo de automação composto por 3 agentes de IA. O processo inicia com a análise de dados dos clientes e termina com a geração de recomendações personalizadas de investimento.
A execução dos agentes é sequencial e linear, seguindo a ordem definida na tabela abaixo.
| Agentes | Função Principal |
|---|---|
Agente de Análise de Dados de Clientes (RF 1)
| Consolidar e transformar dados brutos do cliente em sinais padronizados de preferência e tolerância a risco para uso na classificação de perfil de investimento. |
Agente de Classificação de Perfil de Investimento (RF 2)
| Atribuir o perfil de investimento do cliente a partir das features padronizadas, com justificativa rastreável e grau de risco numérico. |
Agente de Mapeamento de Ofertas por Perfil (RF 3)
| Converter o perfil de investimento e preferências em uma lista de ofertas e alocações sugeridas, respeitando restrições e requisitos de adequação. |
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 Análise de Dados de Clientes
1.1 Tarefa do Agente
Consolidar e transformar dados brutos do cliente em sinais padronizados de preferência e tolerância a risco para uso na classificação de perfil de investimento.
1.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados brutos de clientes, que incluem informações pessoais, suitability, histórico de investimentos e interações.
# 2. Objetivo
Consolidar e transformar esses dados em sinais padronizados de preferência e tolerância a risco para uso na classificação de perfil de investimento.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Analise dados de clientes para identificar padrões de comportamento e preferências de investimento.
- Classifique clientes em perfis de investimento distintos para personalização de ofertas.
- Ajuste continuamente a classificação com base em novos dados e feedbacks dos clientes.
# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{"cliente_id": "123", "features": {"risco_apetite_score": 0-100, "horizonte_categoria": "curto"|"medio"|"longo", "tolerancia_perda_maxima_pct": number|null, "liquidez_preferida": "baixa"|"media"|"alta", "preferencias_produtos": ["renda_fixa","multimercado","acoes","internacional","imobiliario","previdencia"], "volatilidade_tolerada": "baixa"|"media"|"alta", "objetivo_principal": "preservacao"|"renda"|"crescimento", "sinais_recentes": ["aumento_risco","reduz_risco","busca_liquidez","aumenta_prazo"], "qualidade_dados": "ok"|"insuficiente", "dados_faltantes": ["campo"], "observacoes": 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 dados de clientes via API. Na fase de testes, o fluxo será iniciado pelo envio manual dos dados, que serão enviados para o agente diretamente por upload de um arquivo JSON na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
- Tipo do input: O input inicial para o fluxo é um arquivo JSON contendo dados brutos do cliente.
-
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber dados nos formatos:
.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 arquivo JSON que contém os sinais padronizados de preferência e tolerância a risco do cliente.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{"cliente_id": "123", "features": {"risco_apetite_score": 0-100, "horizonte_categoria": "curto", "tolerancia_perda_maxima_pct": 5, "liquidez_preferida": "media", "preferencias_produtos": ["renda_fixa","acoes"], "volatilidade_tolerada": "media", "objetivo_principal": "crescimento", "sinais_recentes": ["aumento_risco"], "qualidade_dados": "ok", "dados_faltantes": [], "observacoes": "Nenhuma anomalia detectada."}} - Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho estimado em torno de 2.500 caracteres, podendo variar conforme a quantidade de dados do cliente.
1.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.5
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
- 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 Classificação de Perfil de Investimento (RF 2).
1.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Classificação de Perfil de Investimento (RF 2).
RF 2. Agente de Classificação de Perfil de Investimento
2.1 Tarefa do Agente
Atribuir o perfil de investimento do cliente a partir das features padronizadas, com justificativa rastreável e grau de risco numérico.
2.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um conjunto de features padronizadas que representam o perfil de risco e preferências de investimento de um cliente.
# 2. Objetivo
Atribuir o perfil de investimento do cliente com base nas features recebidas, fornecendo uma justificativa rastreável e um grau de risco numérico.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Classifique o cliente em um dos perfis de investimento: conservador, moderado, arrojado, agressivo ou inconclusivo.
- Calcule o score de risco com base nas features de entrada.
- Forneça uma justificativa para o perfil atribuído, citando as principais features utilizadas na decisão.
# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{"cliente_id": "123", "perfil_investimento": "moderado", "score_risco": 45, "justificativa": "Perfil moderado devido a score 45, tolerância 5%, horizonte medio, objetivo crescimento; ajuste aplicado por condição de volatilidade média.", "regras_aplicadas": ["faixa_score","ajuste_tolerancia"], "condicoes": {"horizonte_categoria": "medio", "tolerancia_perda_maxima_pct": 5}, "revisao_sugerida": false} 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 arquivo JSON contendo as features padronizadas geradas pelo agente anterior.
-
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 2.500 caracteres.
2.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um arquivo JSON que contém o perfil de investimento atribuído, score de risco, justificativa e condições do cliente.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{"cliente_id": "123", "perfil_investimento": "moderado", "score_risco": 45, "justificativa": "Perfil moderado devido a score 45, tolerância 5%, horizonte medio, objetivo crescimento; ajuste aplicado por condição de volatilidade média.", "regras_aplicadas": ["faixa_score","ajuste_tolerancia"], "condicoes": {"horizonte_categoria": "medio", "tolerancia_perda_maxima_pct": 5}, "revisao_sugerida": false} - Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho estimado em torno de 1.500 caracteres.
2.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.5
2.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta.
- Calculadora: Não utiliza.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Não utiliza.
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 Mapeamento de Ofertas por Perfil (RF 3).
2.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Mapeamento de Ofertas por Perfil (RF 3).
RF 3. Agente de Mapeamento de Ofertas por Perfil
3.1 Tarefa do Agente
Converter o perfil de investimento e preferências em uma lista de ofertas e alocações sugeridas, respeitando restrições e requisitos de adequação.
3.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados que incluem o perfil de investimento do cliente e suas preferências de investimento.
# 2. Objetivo
Converter essas informações em uma lista de ofertas e alocações sugeridas, respeitando restrições e requisitos de adequação.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Definir diretrizes de alocação com base no perfil de investimento do cliente.
- Respeitar as preferências de liquidez e restrições de produtos do cliente.
- Garantir que as ofertas estejam em conformidade com os requisitos de adequação.
# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{"cliente_id": "123", "perfil_investimento": "moderado", "diretrizes_alocacao": {"renda_fixa_pct": [30,60], "multimercado_pct": [10,30], "acoes_pct": [10,30], "internacional_pct": [0,20], "imobiliario_pct": [0,20], "caixa_pct": [3,10]}, "lista_ofertas": [{"produto_id": "RF-123", "classe": "renda_fixa", "risco_relativo": 1, "prazo_meses": 24, "percentual_sugerido": 15, "motivo_encaixe": "preferencia", "alertas_adequacao": []}], "ressalvas": [], "conformidade_suitability": "ok"} 3.3 Configurações do Agente
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 arquivo JSON contendo o perfil de investimento e preferências do cliente gerados pelo agente anterior.
-
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 2.000 caracteres.
3.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um arquivo JSON que contém a lista de ofertas e alocações sugeridas para o cliente, juntamente com diretrizes de alocação e conformidade com suitability.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{"cliente_id": "123", "perfil_investimento": "moderado", "diretrizes_alocacao": {"renda_fixa_pct": [30,60], "multimercado_pct": [10,30], "acoes_pct": [10,30], "internacional_pct": [0,20], "imobiliario_pct": [0,20], "caixa_pct": [3,10]}, "lista_ofertas": [{"produto_id": "RF-123", "classe": "renda_fixa", "risco_relativo": 1, "prazo_meses": 24, "percentual_sugerido": 15, "motivo_encaixe": "preferencia", "alertas_adequacao": []}], "ressalvas": [], "conformidade_suitability": "ok"} - Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho estimado em torno de 3.000 caracteres.
3.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.5
3.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta.
- Calculadora: Não utiliza.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Não utiliza.
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. As ofertas e alocações geradas são o resultado que deve ser disponibilizado ao usuário.