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
- 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 Análise e Geração de Insights de Mercado (RF 7).
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
- 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 Monitoramento de Atualizações e Agendamento (RF 8).
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.