Agente de IA para Consolidação de Dados Econômicos

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

Como criar um agente de IA que integra e analisa dados econômicos de múltiplas fontes para insights de mercado.

1. Propósito e Escopo

Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados, ferramentas como chamadas a sistemas externos, busca online, consulta a documentos e demais requisitos funcionais para o Agente de IA para Consolidação de Dados Econômicos. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é integrar e analisar dados econômicos de múltiplas fontes, gerando insights de mercado precisos e atualizados.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

Atualmente, empresas enfrentam desafios significativos ao tentar consolidar dados econômicos de diversas fontes para obter insights de mercado precisos. A integração e análise de grandes volumes de dados são essenciais para detectar tendências e oportunidades de investimento. Além disso, a atualização contínua dos dados é crucial para garantir a precisão e relevância dos insights gerados.


Problemas Identificados

  • Necessidade de Consolidação: Dados econômicos dispersos em diversas fontes dificultam a obtenção de insights precisos.
  • Integração e Análise: Grandes volumes de dados requerem soluções robustas para detectar tendências e oportunidades de investimento.
  • Atualização Contínua: A falta de atualização dos dados compromete a precisão e relevância dos insights gerados.

3. Impactos Esperados

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

  • Consolidação Eficiente: Integrar dados de diversas fontes para fornecer insights precisos de mercado.
  • Detecção de Tendências: Analisar grandes volumes de dados para identificar oportunidades de investimento.
  • Atualização em Tempo Real: Garantir que os insights sejam baseados nos dados mais recentes e relevantes.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para consolidação de dados econômicos coleta, integra e analisa informações de diversas fontes, gerando insights acionáveis sobre o mercado. 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 análise de dados econômicos.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por 8 agentes de IA. O processo inicia com a definição do escopo de coleta de dados e termina com a geração de insights de mercado.

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

Agentes Função Principal
Agente de Orquestração de Coleta e Escopo de Fontes (RF 1) Definir o escopo da coleta de dados econômicos, parametrizar fontes, janelas temporais e granularidades.
Agente de Execução de Chamada à API (RF 2) Realizar chamadas às APIs das fontes definidas para obter séries e tabelas econômicas.
Agente de Execução de Busca Online (RF 3) Executar buscas online para localizar páginas/portais com dados econômicos.
Agente de Execução de Consulta a Documento (RF 4) Acessar documentos/relatórios e recuperar tabelas e séries econômicas.
Agente de Padronização e Qualidade de Dados (RF 5) Normalizar esquemas, unidades, moedas e frequências; validar integridade e frescor dos dados coletados.
Agente de Integração e Agregação Temporal (RF 6) Conciliar séries de múltiplas fontes, alinhar chaves de junção e preparar painéis consolidados.
Agente de Análise e Geração de Insights de Mercado (RF 7) Identificar tendências, variações relevantes e oportunidades de investimento.
Agente de Monitoramento de Atualizações e Agendamento (RF 8) Verificar calendários de publicação, avaliar frescor recorrente e emitir instruções de atualização contínua.

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 Orquestração de Coleta e Escopo de Fontes

1.1 Tarefa do Agente

Definir o escopo da coleta de dados econômicos, parametrizar fontes, janelas temporais e granularidades, e preparar os payloads e consultas para os agentes de execução.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo requisitos de negócio e políticas de qualidade para definir o escopo da coleta de dados econômicos.

# 2. Objetivo
Definir o escopo da coleta, parametrizar fontes, janelas temporais e granularidades, e preparar os payloads e consultas para os agentes de execução.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Para cada indicador solicitado, definir unidade esperada, periodicidade alvo, defasagem típica de publicação e zona geográfica.
- Priorizar fontes oficiais e primárias. Marcar fontes secundárias apenas como fallback.
- Classificar cada fonte como: (a) API disponível; (b) página/portal com download; (c) relatório/documento.
- Gerar payloads completos para APIs contendo endpoint/base URL, path, parâmetros, cabeçalhos necessários e chaves se aplicável.
- Para fontes sem API, gerar consultas de busca específicas contendo palavras-chave, operador de site, idioma, restrição de data mínima e país/organismo-alvo.
- Para documentos/relatórios, listar URLs diretas preferenciais; se indisponível, direcionar via busca.
- Definir janela temporal padrão: últimos 10 anos ou a solicitada.
- Definir granularidade alvo por indicador; se a fonte divergir, marcar necessidade de reconciliação posterior.
- Emitir flags: coleta_requer_search=true se existir pelo menos uma fonte sem endpoint definido; coleta_requer_documento=true se alguma fonte for relatório/arquivo.
- Produzir uma matriz fonte-indicador com prioridade para orientar deduplicação 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 requisitos de negócio e políticas de qualidade 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 um conjunto de requisitos de negócio e políticas de qualidade.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs nos formatos: .json, .csv.
  • 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 plano de coleta estruturado contendo lista de fontes por indicador, tipo de obtenção por fonte, endpoints/URLs-alvo, parâmetros prontos de chamada, consultas de busca e flags.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "indicadores": [
        {
          "nome": "PIB",
          "fonte": "Banco Central",
          "tipo": "API",
          "endpoint": "https://api.bcb.gov.br/dados/PIB",
          "parametros": {
            "frequencia": "mensal",
            "moeda": "BRL"
          }
        }
      ],
      "flags": {
        "coleta_requer_search": false,
        "coleta_requer_documento": false
      }
    } 
  • Número de caracteres esperado: O texto final deve ser conciso e informativo, com 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

  • 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 Execução de Chamada à API (RF 2).

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Execução de Chamada à API (RF 2).

RF 2. Agente de Execução de Chamada à API

2.1 Tarefa do Agente

Realizar chamadas às APIs das fontes definidas para obter séries e tabelas econômicas.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo uma lista de payloads prontos contendo endpoint, parâmetros, cabeçalhos e chaves para realizar chamadas às APIs.

# 2. Objetivo
Realizar chamadas às APIs das fontes definidas para obter séries e tabelas econômicas.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Execute as chamadas conforme os payloads recebidos.
- Retorne os dados brutos, preservando metadados disponíveis (fonte, timestamp de coleta, status HTTP, parâmetros efetivos).
- Não aplique transformações adicionais aos dados coletados.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
  "dados_brutos": [
    {
      "fonte": "Banco Central",
      "timestamp": "2025-12-07T15:39:00Z",
      "status": 200,
      "dados": [
        {
          "data": "2025-11-01",
          "valor": 12345.67
        }
      ]
    }
  ]
} 
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 uma lista de payloads prontos para execução de chamadas API.
  • 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 20.000 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um conjunto de dados brutos retornados pelas APIs, incluindo metadados como fonte, timestamp de coleta e status HTTP.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "dados_brutos": [
        {
          "fonte": "Banco Central",
          "timestamp": "2025-12-07T15:39:00Z",
          "status": 200,
          "dados": [
            {
              "data": "2025-11-01",
              "valor": 12345.67
            }
          ]
        }
      ]
    } 
  • Número de caracteres esperado: O texto final deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 10.000 caracteres.

2.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

2.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta documentos externos.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

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 Execução de Busca Online (RF 3).

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Execução de Busca Online (RF 3).

RF 3. Agente de Execução de Busca Online

3.1 Tarefa do Agente

Executar buscas online para localizar páginas/portais com dados econômicos quando não houver API direta.

3.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo consultas de busca prontas com palavras-chave, operadores, filtros de data/idioma e fontes-alvo.

# 2. Objetivo
Executar buscas online para localizar páginas/portais com dados econômicos quando não houver API direta.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Execute as buscas conforme os parâmetros recebidos.
- Retorne os resultados relevantes com título, URL, snippet e data estimada de atualização.
- Não aplique análise ou extração de dados nos resultados retornados.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
  "resultados": [
    {
      "titulo": "Relatório Econômico Mensal - Banco Central",
      "url": "https://www.bcb.gov.br/relatorio-economico",
      "snippet": "O Banco Central divulga mensalmente dados sobre...",
      "data_atualizacao": "2025-12-01"
    }
  ]
} 
3.3 Configurações do Agente

3.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 2).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input consultas de busca prontas.
  • 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 15.000 caracteres.

3.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser uma lista de resultados relevantes com título, URL, snippet e data estimada de atualização.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "resultados": [
        {
          "titulo": "Relatório Econômico Mensal - Banco Central",
          "url": "https://www.bcb.gov.br/relatorio-economico",
          "snippet": "O Banco Central divulga mensalmente dados sobre...",
          "data_atualizacao": "2025-12-01"
        }
      ]
    } 
  • Número de caracteres esperado: O texto final deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 7.000 caracteres.

3.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

3.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta documentos externos.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Utiliza para executar as buscas conforme parâmetros recebidos.
  • 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 deve ser visível para o Agente de Execução de Consulta a Documento (RF 4).

3.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Execução de Consulta a Documento (RF 4).

RF 4. Agente de Execução de Consulta a Documento

4.1 Tarefa do Agente

Acessar documentos/relatórios (ex.: PDFs/HTMLs) e recuperar tabelas e séries econômicas especificadas.

4.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo parâmetros de consulta prontos contendo URLs/identificadores de documentos, seções/tabelas alvo, palavras-chave e período de interesse.

# 2. Objetivo
Acessar documentos/relatórios e recuperar tabelas e séries econômicas especificadas.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Execute a consulta aos documentos conforme parâmetros recebidos.
- Retorne as extrações realizadas, incluindo metadados como documento origem, versão/data de publicação, página/seção.
- Não aplique transformações adicionais aos dados extraídos.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
  "extrações": [
    {
      "documento_origem": "Relatório Econômico Mensal - Banco Central",
      "versao": "2025-12-01",
      "pagina": 5,
      "tabela": {
        "indicador": "PIB",
        "valores": [
          {
            "data": "2025-11-01",
            "valor": 12345.67
          }
        ]
      }
    }
  ]
} 
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 3).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input parâmetros de consulta prontos contendo URLs/identificadores de documentos, seções/tabelas alvo, palavras-chave e período de interesse.
  • 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 12.000 caracteres.

4.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um conjunto de extrações realizadas dos documentos, incluindo metadados como documento origem, versão/data de publicação e página/seção.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "extrações": [
        {
          "documento_origem": "Relatório Econômico Mensal - Banco Central",
          "versao": "2025-12-01",
          "pagina": 5,
          "tabela": {
            "indicador": "PIB",
            "valores": [
              {
                "data": "2025-11-01",
                "valor": 12345.67
              }
            ]
          }
        }
      ]
    } 
  • Número de caracteres esperado: O texto final deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 8.000 caracteres.

4.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

4.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta documentos externos.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

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 Padronização e Qualidade de Dados (RF 5).

4.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Padronização e Qualidade de Dados (RF 5).

RF 5. Agente de Padronização e Qualidade de Dados

5.1 Tarefa do Agente

Normalizar esquemas, unidades, moedas e frequências; validar integridade e frescor dos dados coletados.

5.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados brutos de APIs, buscas e documentos, além da matriz fonte-indicador e requisitos de granularidade/unidade.

# 2. Objetivo
Normalizar esquemas, unidades, moedas e frequências; validar integridade e frescor dos dados coletados.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Campos mínimos por série: indicator_id, indicator_name, source, geo, currency, unit, frequency, time_period (ISO), value, last_updated_source, collected_at.
- Unidades: converter para unidade alvo definida; documentar fator de conversão e base.
- Moedas: converter para moeda alvo quando aplicável; registrar fx_source e fx_date utilizados.
- Frequências: transformar para frequência alvo usando regras determinísticas.
- Deduplicação: manter a fonte de maior prioridade; registrar conflitos em conflicts_log.
- Frescor: calcular staleness_days por série; marcar freshness_status='out_of_date' se necessário.
- Integridade: validar monotonicidade onde aplicável; checar lacunas acima de 2 períodos consecutivos.
- Outliers: sinalizar valores fora de 5 desvios-padrão da média móvel de 24 períodos.
- Proveniência: manter lineage por observação.
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 como input dados brutos de APIs, buscas e documentos, além da matriz fonte-indicador e requisitos de granularidade/unidade.
  • 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 25.000 caracteres.

5.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um dataset padronizado com dicionário de campos, unidades e moedas unificadas, datas em ISO 8601, além de um relatório de qualidade.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "dataset": [
        {
          "indicator_id": "PIB",
          "source": "Banco Central",
          "geo": "BR",
          "currency": "BRL",
          "unit": "milhões",
          "frequency": "mensal",
          "time_period": "2025-11",
          "value": 12345.67,
          "last_updated_source": "2025-12-01",
          "collected_at": "2025-12-07T15:39:00Z"
        }
      ],
      "relatorio_qualidade": {
        "completude": 100,
        "duplicidade": 0,
        "frescor": "atualizado",
        "outliers": 0
      }
    } 
  • Número de caracteres esperado: O texto final deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 12.000 caracteres.

5.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

5.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta documentos externos.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

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 Integração e Agregação Temporal (RF 6).

5.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Integração e Agregação Temporal (RF 6).

RF 6. Agente de Integração e Agregação Temporal

6.1 Tarefa do Agente

Conciliar séries de múltiplas fontes, alinhar chaves de junção (geo, setorial), harmonizar calendários e preparar painéis consolidados por tema.

6.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um dataset padronizado e um relatório de qualidade, além de especificações de integração (chaves, hierarquias geográficas/setoriais).

# 2. Objetivo
Conciliar séries de múltiplas fontes, alinhar chaves de junção e preparar painéis consolidados por tema.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Chaves: normalizar geo para ISO e padronizar setores para classificações conhecidas; manter mapeamentos em lookup_tables.
- Calendários: harmonizar dias úteis para séries de alta frequência.
- Reamostragem: priorizar a frequência alvo do tema; registrar método de agregação/desagregação.
- Interseção temporal: usar a interseção máxima possível minimizando perda de informação.
- Índices: rebasear para uma base comum e registrar base_reindex.
- Consistência: validar coerência entre séries relacionadas.
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 como input um dataset padronizado e um relatório de qualidade, além de especificações de integração (chaves, hierarquias geográficas/setoriais).
  • 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 30.000 caracteres.

6.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser camadas integradas por tema com índices harmonizados e tabelas prontas para análise.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "camadas_integradas": [
        {
          "tema": "Atividade Econômica",
          "indices": {
            "indice_atividade": {
              "geo": "BR",
              "time_period": "2025-11",
              "valor": 150.3
            }
          }
        }
      ]
    } 
  • Número de caracteres esperado: O texto final deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 15.000 caracteres.

6.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

6.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta documentos externos.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

6.3.5 Memória

6.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Análise e Geração de Insights de Mercado (RF 7).

RF 7. Agente de Análise e Geração de Insights de Mercado

7.1 Tarefa do Agente

Identificar tendências, variações relevantes e oportunidades/risco de investimento a partir dos painéis integrados, com justificativas e confiança.

7.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo camadas integradas por tema e metadados de qualidade/consistência.

# 2. Objetivo
Identificar tendências, variações relevantes e oportunidades/risco de investimento a partir dos painéis integrados.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Tendência: classificar como alta/baixa/estável usando direção do gradiente em janelas padronizadas.
- Relevância: marcar variações relevantes quando a mudança trimestral/mensal exceder p95 do histórico dos últimos 5 anos.
- Confiança: reduzir score quando houver flags de outliers, missing_streak>2 ou freshness_status='out_of_date'.
- Oportunidades: identificar cenários quando pelo menos 2 temas corroborarem o mesmo sinal.
- Risco: sinalizar riscos macro e riscos de dados separadamente.
- Explicabilidade: listar no mínimo três evidências e a relação causal/associativa assumida.
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 como input camadas integradas por tema e metadados de qualidade/consistência.
  • 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 20.000 caracteres.

7.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser insights acionáveis em JSON contendo descrição, indicadores e séries suportes, janelas de observação, direção/intensidade, sinal, suposições, limitações, e score de confiança.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "insights": [
        {
          "descricao": "Tendência de alta na atividade econômica",
          "indicadores": ["PIB"],
          "janelas_observacao": ["2025-11"],
          "direcao": "alta",
          "sinal": "oportunidade",
          "suposicoes": "Continuidade do crescimento atual",
          "limitacoes": "Dados limitados a 2025",
          "score_confianca": 0.85
        }
      ]
    } 
  • Número de caracteres esperado: O texto final deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 10.000 caracteres.

7.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

7.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta documentos externos.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

7.3.5 Memória

7.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Monitoramento de Atualizações e Agendamento (RF 8).

RF 8. Agente de Monitoramento de Atualizações e Agendamento

8.1 Tarefa do Agente

Verificar calendários de publicação, avaliar frescor recorrente e emitir instruções de atualização contínua.

8.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo o plano de coleta, matriz fonte-indicador e dataset padronizado com métricas de frescor.

# 2. Objetivo
Verificar calendários de publicação, avaliar frescor recorrente e emitir instruções de atualização contínua.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Definir periodicidade por fonte/indicador a partir do histórico de publicações.
- Calcular janela ótima de coleta e recomendar buffers para fusos/atrasos.
- Atribuir prioridade alta para séries com impacto direto em insights ativos.
- Indicar quais agentes devem ser reexecutados em cada ciclo.
- Manter referência das últimas versões/coletas por fonte.
8.3 Configurações do Agente

8.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 7).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input o plano de coleta, matriz fonte-indicador e dataset padronizado com métricas de frescor.
  • 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 18.000 caracteres.

8.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser uma agenda de atualização por indicador/fonte com periodicidade, janela de execução recomendada, atrasos típicos, SLA de frescor e prioridades.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "agenda_atualizacao": [
        {
          "indicador": "PIB",
          "fonte": "Banco Central",
          "periodicidade": "mensal",
          "janela_execucao": "D+1",
          "atrasos_tipicos": "2 dias",
          "sla_frescor": "7 dias",
          "prioridade": "alta"
        }
      ]
    } 
  • Número de caracteres esperado: O texto final deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 9.000 caracteres.

8.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

8.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta documentos externos.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

8.3.5 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.

8.3.6 Regras de Orquestração e Transição

A execução deste agente finaliza o fluxo. A agenda gerada é o resultado que deve ser disponibilizado ao usuário.

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