Agente de IA para Classificação de Solicitações Acadêmicas

09 de November de 2025 • Tempo de leitura: 5 min

Como criar um agente de IA que classifica e prioriza solicitações dos alunos recebidas pela secretaria acadêmica.

1. Propósito e Escopo

Este documento define todos os prompts e detalhes de requisitos para um requisitos para o Agente de IA "Classificação de Solicitações Acadêmicas", uma solução de automação projetada para classificar e priorizar solicitações dos alunos recebidas pela secretaria acadêmica. 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 o processo de classificação e priorização de solicitações, garantindo que as solicitações urgentes ou complexas sejam tratadas com prioridade e encaminhadas ao departamento ou atendente mais adequado.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

A secretaria acadêmica enfrenta um alto volume de solicitações dos alunos, muitas vezes não priorizadas, dificultando a identificação de solicitações urgentes ou complexas para atendimento prioritário.


Problemas Identificados

  • Alto volume de solicitações: A secretaria acadêmica recebe um grande número de solicitações diariamente, sem um sistema eficaz de priorização.
  • Dificuldade em identificar urgências: A falta de critérios claros para identificar solicitações urgentes ou complexas resulta em atrasos no atendimento.

3. Impactos Esperados

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

  • Reduzir o tempo de resposta para solicitações urgentes e complexas.
  • Melhorar a eficiência no atendimento ao aluno, garantindo que as solicitações sejam encaminhadas ao departamento ou atendente correto.
  • Aumentar a satisfação dos alunos com o processo de atendimento da secretaria acadêmica.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para classificação de solicitações acadêmicas processa texto de solicitações dos alunos, aplica regras de acordo com critérios de urgência e complexidade, e encaminha as solicitações para os departamentos ou atendentes mais adequados. A seguir são detalhadas todas as regras de negócio e especificações funcionais necessárias para que esse agente atue como um assistente eficiente e autônomo na classificação de solicitações acadêmicas.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por um único agente de IA. O processo inicia com o recebimento de uma solicitação de aluno e termina com a classificação e encaminhamento adequados.

Agente Função Principal
Agente de Classificação de Solicitações Acadêmicas (RF 1) Classificar e priorizar solicitações dos alunos, encaminhando-as para o departamento ou atendente adequado.

5. Protótipos

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

6. Requisitos Funcionais

RF 1. Agente de Classificação de Solicitações Acadêmicas

1.1 Tarefa do Agente

Classificar e priorizar solicitações dos alunos recebidas pela secretaria acadêmica, encaminhando-as para o departamento ou atendente adequado.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo solicitações dos alunos em formato de texto ou e-mail. Este texto é o registro bruto da solicitação feita por um aluno à secretaria acadêmica.

# 2. Objetivo
Classificar automaticamente as solicitações com base em critérios de urgência e complexidade, determinar o departamento mais adequado para tratá-las e sugerir o atendente mais apropriado.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Identifique palavras-chave no texto da solicitação que indiquem urgência, tais como 'imediato', 'urgente' ou 'prazo', e classifique a prioridade da solicitação como alta, média ou baixa.
- Avalie a complexidade da solicitação com base em padrões predefinidos, considerando fatores como envolvimento de múltiplos departamentos ou necessidade de documentação adicional.
- Determine o departamento mais adequado para tratar da solicitação utilizando um mapeamento de palavras-chave ou frases comuns associadas a cada departamento.
- Sugira o atendente mais apropriado para lidar com a solicitação, considerando a carga de trabalho atual e a especialização de cada atendente.
- Monitore o status de cada solicitação classificada e envie notificações automáticas aos alunos sobre o progresso em intervalos regulares.
- Atualize automaticamente o status da solicitação no sistema acadêmico à medida que o processo de atendimento avança.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{"prioridade": "alta", "departamento": "financeiro", "atendente_sugerido": "Ana Silva"} 
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 solicitações dos alunos em formato de texto ou e-mail 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 documento de texto na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
  • Tipo do input: O input inicial para o fluxo é um texto ou e-mail contendo a solicitação do aluno.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber solicitações nos formatos: .txt, .eml, .docx.
  • 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 arquivo no formato JSON contendo a classificação da solicitação, o departamento sugerido e o atendente recomendado.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {"prioridade": "alta", "departamento": "financeiro", "atendente_sugerido": "Ana Silva"} 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser conciso, com um tamanho estimado em torno de 500 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

  • 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.

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Este agente é autônomo e conclui o fluxo ao gerar o output. Não há transição para outros agentes.

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