Agente de IA para Comparação de Produtos de Investimento

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

Como criar um agente de IA que fornece comparações detalhadas entre diferentes produtos de investimento.

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 Fluxo de Agentes "Comparação de Produtos de Investimento", uma solução projetada para fornecer comparações detalhadas entre diferentes produtos de investimento, auxiliando os clientes a escolherem as melhores opções para suas necessidades. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é transformar dados financeiros brutos em informações claras e objetivas que permitam aos clientes comparar diferentes opções de investimento de forma eficiente.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

Muitos investidores enfrentam dificuldades ao tentar comparar produtos de investimento devido à complexidade e à quantidade de informações disponíveis. Para tomar decisões informadas, os clientes precisam de dados claros e objetivos que destaquem as vantagens e desvantagens de cada produto.


Problemas Identificados

  • Dificuldade de comparação: Os clientes frequentemente encontram dificuldade em comparar produtos de investimento de forma eficiente devido à diversidade e complexidade dos dados.
  • Necessidade de informações claras: Informações claras e objetivas são essenciais para uma tomada de decisão eficaz, mas muitas vezes são difíceis de encontrar.

3. Impactos Esperados

A implementação deste fluxo de agentes de IA visa alcançar os seguintes resultados:

  • Facilitar a comparação de produtos de investimento fornecendo informações claras e objetivas.
  • Aumentar a confiança dos clientes em suas decisões de investimento.
  • Reduzir o tempo necessário para analisar e comparar diferentes opções de investimento.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para comparação de produtos de investimento coleta dados detalhados sobre diversos produtos e apresenta comparações que destacam as vantagens e desvantagens de cada um, auxiliando o cliente na escolha do produto que melhor se alinha às suas necessidades e perfil de risco. 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 comparação de produtos de investimento.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por múltiplos agentes de IA. O processo inicia com a preparação de parâmetros de coleta e termina com a geração de um relatório final com comparações e recomendações.

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

Agentes Função Principal
Agente de Preparação de Parâmetros de Coleta (RF 1) Transformar o briefing do cliente em parâmetros de busca objetivos e critérios de comparação.
Agente de Busca Online (RF 2) Realizar busca online para obter dados públicos atualizados dos produtos.
Agente de Execução de Chamada à API (RF 3) Realizar chamadas às APIs de provedores/mercados para obter dados estruturados.
Agente de Normalização e Validação de Dados (RF 4) Consolidar, normalizar e validar os dados brutos em um esquema único e comparável.
Agente de Adequação ao Perfil (Suitability) (RF 5) Aplicar regras de suitability ao conjunto de produtos normalizados conforme perfil de risco.
Agente de Comparação e Ranking (RF 6) Comparar os produtos aptos, calcular escores ponderados e produzir ranking.
Agente de Geração de Relatório e Recomendações (RF 7) Produzir relatório final claro e objetivo com as comparações e recomendações.

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 de Parâmetros de Coleta

1.1 Tarefa do Agente

Transformar o briefing do cliente em parâmetros de busca objetivos e critérios de comparação padronizados para produtos de investimento.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo o briefing do cliente contendo objetivos de investimento, horizonte de investimento, perfil de risco e restrições.

# 2. Objetivo
Transformar essas informações em parâmetros de busca objetivos e critérios de comparação padronizados para produtos de investimento.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Converta objetivos em restrições: reserva/caixa exige liquidez <= D+1 e volatilidade baixa; renda foca estabilidade de yield e risco de crédito; crescimento aceita maior volatilidade e horizonte longo.
- Mapeie horizonte para classes: curto prazo prioriza RF pós-fixada, LCIs/LCAs com carência compatível, fundos DI; médio prazo admite multimercado de baixa/média volatilidade; longo prazo inclui ações, ETFs, FIIs, fundos equities.
- Defina métricas obrigatórias: custo total (taxa_admin, performance), retorno histórico (12, 36, 60 meses e YTD), volatilidade (36 meses), drawdown máximo, Sharpe (36 meses), liquidez (prazo de resgate/negociação), carência, tributação, risco de crédito (rating) ou risco de mercado (beta), cobertura (FGC quando aplicável), mínimo de aplicação, data_ultima_atualizacao, fonte.
- Estabeleça pesos iniciais por perfil: conservador {risco/volatilidade 40%, liquidez 30%, retorno 15%, custos 10%, tributação 5%}; moderado {retorno 35%, risco 25%, liquidez 20%, custos 10%, tributação 10%}; arrojado {retorno 45%, risco 20%, custos 15%, liquidez 10%, tributação 10%}.
- Defina data_minima_atualizacao: 90 dias para fundos/ETFs/ações, 30 dias para RF bancária.
- Identifique necessidade de API: se houver tickers/ISIN/CNPJ específicos ou sistemas internos requeridos, marque precisa_chamada_api=true; caso contrário, false.
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 do briefing do cliente via API. Na fase de testes, o fluxo será iniciado pelo envio manual dos dados, que serão enviados para o agente diretamente por upload do briefing na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
  • Tipo do input: O input inicial para o fluxo é um documento de texto contendo o briefing do cliente.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber documentos nos formatos: .txt, .pdf.
  • 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 os parâmetros de busca e critérios de comparação.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "parametros_busca": {
        "termos": "string",
        "classes_alvo": "string",
        "janelas_históricas": "string",
        "data_minima_atualizacao": "date"
      },
      "criterios_inclusao": {
        "liquidez": "D+X",
        "rating_minimo": "string"
      },
      "metadados_comparacao": {
        "pesos": {
          "risco": 0.4,
          "liquidez": 0.3,
          "retorno": 0.15
        }
      }
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 800 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 deve ser visível para o Agente de Busca Online (RF 2).

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Busca Online (RF 2).

RF 2. Agente de Busca Online

2.1 Tarefa do Agente

Realizar busca online para obter dados públicos atualizados dos produtos conforme parâmetros de busca.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo parâmetros de busca e critérios de inclusão/exclusão prontos.

# 2. Objetivo
Realizar busca online para obter dados públicos atualizados dos produtos conforme parâmetros de busca.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Execute a busca com os parâmetros recebidos sem aplicar regras adicionais de LLM.
- Registre para cada produto: campos disponíveis, fonte da informação, URL, data de coleta.
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 parâmetros de busca e critérios de comparação.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato: .json (JSON).
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 5.000 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um conjunto de dados brutos contendo informações dos produtos, fonte, URL e data de coleta.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "produto": "Produto XYZ",
      "fonte": "Fonte ABC",
      "url": "http://exemplo.com",
      "data_coleta": "2025-12-16"
    } 
  • Número de caracteres esperado: O conjunto de dados gerado terá um tamanho aproximado de 3.000 caracteres.

2.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

2.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Utiliza ferramenta interna para busca online.
  • Sistemas Externos: Não utiliza.

2.3.5 Memória

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Normalização e Validação de Dados (RF 4).

RF 3. Agente de Execução de Chamada à API

3.1 Tarefa do Agente

Realizar chamadas às APIs de provedores/mercados para obter dados estruturados dos produtos informados.

3.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo payloads prontos com endpoints, parâmetros (tickers/ISIN/CNPJ), janelas e chaves já resolvidas.

# 2. Objetivo
Realizar chamadas às APIs de provedores/mercados para obter dados estruturados dos produtos informados.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Execute as chamadas com o payload recebido sem aplicar regras adicionais de LLM.
- Registre os dados brutos/estruturados retornados pelas APIs com metadados de fonte e timestamp.
3.3 Configurações do Agente

3.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado condicionalmente após a conclusão do agente anterior (RF 1), apenas se a propriedade "precisa_chamada_api" no objeto JSON for true.
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input payloads prontos com endpoints e parâmetros necessários para a chamada à API.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato: .json (JSON).
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 5.000 caracteres.

3.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um conjunto de dados estruturados retornados pelas APIs, incluindo metadados de fonte e timestamp.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "produto": "Produto XYZ",
      "dados": {
        "campo1": "valor1",
        "campo2": "valor2"
      },
      "fonte": "Fonte API",
      "timestamp": "2025-12-16T13:23:00"
    } 
  • Número de caracteres esperado: O conjunto de dados gerado terá um tamanho aproximado de 3.000 caracteres.

3.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

3.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: O agente deverá executar chamadas para APIs externas conforme especificado nos payloads.

3.3.5 Memória

3.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Normalização e Validação de Dados (RF 4).

RF 4. Agente de Normalização e Validação de Dados

4.1 Tarefa do Agente

Consolidar, normalizar e validar os dados brutos em um esquema único e comparável.

4.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados brutos de busca online e/ou APIs, além de metadados de comparação e critérios do cliente.

# 2. Objetivo
Consolidar, normalizar e validar os dados brutos em um esquema único e comparável.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Unifique unidades: taxas em % aa, retornos em % acumulados na janela indicada, liquidez em dias úteis D+X.
- Priorize fontes: regulatórias > provedores institucionais > matérias/terceiros.
- Marque desatualizado=true se data_ultima_atualizacao exceder o limite definido em parâmetros.
- Complete métricas derivadas quando possível.
- Harmonize classes em taxonomia.
- Valide coerência: retornos não podem conter valores impossíveis.
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 2 ou RF 3).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber dados brutos de busca online e/ou APIs, além de metadados de comparação e critérios do cliente.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs nos formatos: .json (JSON).
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 10.000 caracteres.

4.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON padronizado por produto com campos normalizados e validados.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "produto": "Produto XYZ",
      "identificadores": {
        "nome": "string",
        "ticker": "string"
      },
      "custos": {
        "taxa_admin": "percent",
        "taxa_performance": "percent"
      }
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 3.000 caracteres.

4.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

4.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não utiliza.

4.3.5 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 Adequação ao Perfil (RF 5).

4.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Adequação ao Perfil (RF 5).

RF 5. Agente de Adequação ao Perfil (Suitability)

5.1 Tarefa do Agente

Aplicar regras de suitability ao conjunto de produtos normalizados conforme perfil de risco, horizonte e restrições do cliente.

5.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados normalizados por produto, perfil de risco, horizonte e restrições do cliente.

# 2. Objetivo
Aplicar regras de suitability ao conjunto de produtos normalizados conforme perfil de risco, horizonte e restrições do cliente.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Regras por perfil: conservador exclui produtos com volatilidade alta; moderado admite multimercados de baixa/média vol; arrojado admite alta vol e alavancagem.
- Regras por horizonte: curto prazo exclui carência > horizonte; médio prazo permite carência até 180 dias.
- Tributação/restrições: respeite classes excluídas explicitamente.
- Risco de crédito: exija rating mínimo para RF sem garantia.
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 dados normalizados por produto, perfil de risco, horizonte e restrições do cliente.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato: .json (JSON).
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 8.000 caracteres.

5.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON com cada produto anotado com informações de suitability.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "produto": "Produto XYZ",
      "suitability": {
        "apto": true,
        "motivos_exclusao": []
      }
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 2.000 caracteres.

5.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

5.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não utiliza.

5.3.5 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 Comparação e Ranking (RF 6).

5.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Comparação e Ranking (RF 6).

RF 6. Agente de Comparação e Ranking

6.1 Tarefa do Agente

Comparar os produtos aptos, calcular escores ponderados e produzir ranking com trade-offs.

6.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo produtos aptos com métricas padronizadas, pesos por perfil e objetivos.

# 2. Objetivo
Comparar os produtos aptos, calcular escores ponderados e produzir ranking com trade-offs.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Normalize métricas para 0–1 por classe.
- Calcule escore_total usando pesos do perfil.
- Quebre empates priorizando: menor custo total, maior liquidez.
- Gere trade-offs: destaque quando um produto tem alto retorno e alta volatilidade.
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 produtos aptos com métricas padronizadas, pesos por perfil e objetivos.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato: .json (JSON).
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 8.000 caracteres.

6.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser uma tabela comparativa com métricas-chave, escore_total e ranking dos produtos.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     [
      {
        "produto": "Produto XYZ",
        "escore_total": 85.0,
        "ranking": 1
      }
    ] 
  • Número de caracteres esperado: O output terá um tamanho aproximado de 2.000 caracteres.

6.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

6.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta.
  • Calculadora: Utiliza lógica interna para calcular escores.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não utiliza.

6.3.5 Memória

6.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Geração de Relatório e Recomendações (RF 7).

RF 7. Agente de Geração de Relatório e Recomendações

7.1 Tarefa do Agente

Produzir relatório final claro e objetivo com as comparações, recomendações alinhadas ao perfil e próximos passos.

7.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo ranking, tabela comparativa, suitability e briefing do cliente.

# 2. Objetivo
Produzir relatório final claro e objetivo com as comparações, recomendações alinhadas ao perfil e próximos passos.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Adapte a linguagem ao perfil do cliente.
- Inclua disclaimers: informações educacionais, não constituem oferta nem consultoria individualizada.
- Para cada recomendado, liste: por que atende objetivo/horizonte, principais riscos.
- Se nenhum produto for apto, entregue diagnóstico das restrições que bloquearam e alternativas de ajuste.
7.3 Configurações do Agente

7.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 6).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber ranking, tabela comparativa, suitability e briefing do cliente.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato: .json (JSON).
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 10.000 caracteres.

7.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um relatório estruturado em JSON com todas as comparações e recomendações.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "resumo_executivo": "string",
      "top_recomendados": ["Produto XYZ"],
      "tabela_comparativa": "string"
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 5.000 caracteres.

7.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

7.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não utiliza.

7.3.5 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 finaliza o fluxo e é o entregável final ao cliente.

7.3.6 Regras de Orquestração e Transição

A execução deste agente finaliza o fluxo. O relatório gerado é o resultado que deve ser disponibilizado ao usuário.

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