PrototipeAI | Agente de IA para Consolidação de Históricos Escolares

1. Propósito e Escopo

Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados e demais requisitos funcionais para um agente de IA que consolida históricos escolares. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é receber dados de desempenho acadêmico de alunos em diferentes disciplinas e períodos, consolidar esses dados em um formato padronizado de histórico escolar e verificar a consistência das informações.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

As instituições de ensino enfrentam desafios na gestão dos dados de desempenho acadêmico dos alunos, que muitas vezes estão dispersos em diferentes disciplinas e períodos. Além disso, há uma falta de padronização nos históricos escolares, o que dificulta a análise e o acompanhamento do desempenho dos alunos ao longo do tempo.

Problemas Identificados

Dados dispersos: Os dados de desempenho acadêmico estão dispersos em diferentes disciplinas e períodos, dificultando a consolidação.
Falta de padronização: Os históricos escolares não seguem um formato padronizado, o que complica comparações e análises.
Consistência dos dados: É necessário verificar a consistência das informações consolidadas para garantir a precisão dos históricos.

3. Impactos Esperados

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

Centralização dos dados: Consolidar os dados de desempenho acadêmico em um único histórico escolar padronizado.
Padronização dos históricos: Criar históricos escolares consistentes e padronizados para facilitar comparações e análises.
Verificação de consistência: Garantir a precisão e a integridade dos dados consolidados nos históricos escolares.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para consolidação de históricos escolares processa dados de desempenho acadêmico de alunos em diferentes disciplinas e períodos, padroniza esses dados em um histórico escolar e verifica a consistência das informações. 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 consolidação de dados acadêmicos.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por 2 agentes de IA. O processo inicia com o recebimento dos dados de desempenho e termina com a verificação de consistência dos históricos consolidados.

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

Agentes	Função Principal
`Agente de Consolidação de Dados Acadêmicos` (RF 1)	Receber e consolidar dados de desempenho acadêmico em um formato padronizado de histórico escolar.
`Agente de Verificação de Consistência de Dados Acadêmicos` (RF 2)	Verificar a consistência das informações consolidadas no histórico escolar.

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.

Ver Agente na Prototipe AI

6. Requisitos Funcionais

RF 1. Agente de Consolidação de Dados Acadêmicos

1.1 Tarefa do Agente

Receber e consolidar dados de desempenho acadêmico de alunos em um formato padronizado de histórico escolar.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente

 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados de desempenho acadêmico de alunos em diferentes formatos, como planilhas, documentos de texto ou arquivos CSV.

# 2. Objetivo
Consolidar os dados em um formato padronizado de histórico escolar, garantindo a precisão e a integridade das informações.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Identifique a origem dos dados para cada aluno e disciplina, garantindo que todos os dados necessários estejam presentes antes da consolidação.
- Normalize os dados de diferentes formatos em um único esquema padronizado, assegurando que campos como 'disciplina', 'período' e 'nota' estejam corretamente mapeados.
- Aplique regras de precedência para resolver conflitos de dados, como diferenças em notas de mesma disciplina e período.
- Registre metadados sobre a origem e o processamento dos dados para auditoria futura.
- Implemente mecanismos para validar a integridade dos dados recebidos, rejeitando entradas inválidas ou corrompidas.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
  "historico_escolar": {
    "aluno": "João Silva",
    "disciplinas": [
      {
        "nome": "Matemática",
        "periodo": "2025.1",
        "nota": 8.5
      }
    ]
  }
}

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 desempenho acadêmico 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: Os dados de desempenho acadêmico podem vir em formatos variados, como planilhas, documentos de texto ou arquivos CSV.
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs nos formatos: .csv, .xls, .xlsx, .docx.
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 no formato JSON contendo o histórico escolar padronizado. A estrutura deve incluir campos como 'aluno', 'disciplina', 'período' e 'nota'.

Exemplo de Estrutura de Output:

 {
  "historico_escolar": {
    "aluno": "João Silva",
    "disciplinas": [
      {
        "nome": "Matemática",
        "periodo": "2025.1",
        "nota": 8.5
      }
    ]
  }
}

Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado 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 Verificação de Consistência de Dados Acadêmicos (RF 2).

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Verificação de Consistência de Dados Acadêmicos (RF 2).

RF 2. Agente de Verificação de Consistência de Dados Acadêmicos

2.1 Tarefa do Agente

Verificar a consistência das informações consolidadas no histórico escolar.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente

 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um histórico escolar padronizado em formato JSON.

# 2. Objetivo
Verificar a consistência das informações consolidadas no histórico escolar e gerar um relatório de verificação de consistência.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Valide a presença de todas as disciplinas e períodos esperados para cada aluno, detectando ausências ou duplicações.
- Verifique a conformidade das notas com as faixas de valores permitidas e identifique anomalias como valores fora do intervalo.
- Aplique verificações cruzadas para assegurar que as informações de período e disciplina não sejam contraditórias.
- Gere um relatório detalhado indicando qualquer inconsistência encontrada, com sugestões de correção quando aplicável.
- Certifique-se de que as mudanças de currículo ou atualizações de disciplinas sejam refletidas corretamente no histórico, ajustando quando necessário.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
  "verificacao_consistencia": {
    "aluno": "João Silva",
    "inconsistencias": [
      {
        "tipo": "Nota fora do intervalo",
        "disciplina": "Matemática",
        "periodo": "2025.1",
        "nota": 11.0
      }
    ]
  }
}

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 histórico escolar padronizado em formato JSON, gerado 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 até 5.000 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

Formato de output: O output deve ser um arquivo no formato JSON, contendo o resultado da verificação de consistência, indicando se há ou não inconsistências.