PrototipeAI | Agente de IA para Consultoria de Previdência Personalizada

1. Propósito e Escopo

Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados, ferramentas como busca online e consulta a documentos e demais requisitos funcionais para o Fluxo de Agentes "Consultoria de Previdência Personalizada", uma solução de automação projetada para gerar recomendações de previdência personalizadas a partir de dados financeiros pessoais e tendências de mercado. 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 o input de dados financeiros e de mercado em recomendações de previdência que considerem o perfil financeiro e os objetivos pessoais do cliente, ajustando-se conforme as mudanças de mercado.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

A consultoria financeira tradicional enfrenta desafios em personalizar recomendações de previdência que considerem tanto o perfil financeiro do cliente quanto as tendências de mercado. Problemas específicos incluem:

Necessidade de recomendações de previdência que considerem o perfil financeiro e os objetivos pessoais do cliente.
Integração de dados financeiros pessoais com tendências de mercado para gerar recomendações precisas.

Atualmente, as recomendações são feitas manualmente, exigindo tempo e esforço significativo para analisar dados e ajustar as recomendações conforme as mudanças de mercado e objetivos do cliente.

Problemas Identificados

Consumo de tempo: O processo manual de análise e recomendação consome tempo valioso que poderia ser usado para atendimento mais próximo ao cliente.
Atraso nas atualizações: A demora na atualização das recomendações pode levar a decisões financeiras subótimas.
Falta de personalização: As recomendações podem não refletir adequadamente as circunstâncias financeiras e objetivos únicos de cada cliente.
Dependência de dados estáticos: As recomendações manuais podem não reagir rapidamente a mudanças de mercado ou objetivos do cliente.

3. Impactos Esperados

A implementação deste fluxo de automação visa alcançar os seguintes resultados:

Reduzir o tempo de geração de recomendações em pelo menos 70%.
Personalizar a qualidade e o formato de todas as recomendações de previdência.
Aumentar a precisão das recomendações com base em dados atualizados.
Eliminar a dependência de processos manuais para a elaboração de recomendações.
Adaptar rapidamente as recomendações a mudanças de mercado e objetivos do cliente.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para consultoria de previdência personalizada analisa dados financeiros pessoais e de mercado, aplica regras baseadas no perfil do cliente e tendências de mercado, e gera recomendações de previdência ajustadas. 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 consultoria de previdência personalizada.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por 4 agentes de IA. O processo inicia com a análise dos dados financeiros do cliente e termina com a geração de recomendações personalizadas de previdência.

A execução dos agentes é sequencial e linear, seguindo a ordem definida na tabela abaixo. O fluxo inclui etapas condicionais que são executadas apenas se critérios específicos forem atendidos, conforme detalhado após a tabela.

Agentes	Função Principal
`Agente de Perfil Financeiro do Cliente` (RF 1)	Analisar dados financeiros do cliente para derivar perfil de risco e metas de aposentadoria.
`Agente de Preparação de Consulta de Mercado` (RF 2)	Converter o perfil e metas do cliente em parâmetros de busca para coleta de dados de mercado.
`Agente de Busca Online` (RF 3)	Realizar busca online de dados atuais de mercado sobre planos de previdência.
`Agente de Síntese de Recomendações de Previdência` (RF 4)	Gerar recomendações personalizadas de previdência combinando o perfil do cliente e os dados de mercado.

Regras de Execução Condicional ou Edges

Ativação do Agente de Busca Online (RF 3): Este agente só será executado se a propriedade "consulta_mercado_necessaria" do objeto JSON gerado pelo Agente de Preparação de Consulta de Mercado (RF 2) for true. Caso contrário, o fluxo pulará esta etapa e prosseguirá diretamente para o Agente de Síntese de Recomendações de Previdência (RF 4).

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 Perfil Financeiro do Cliente

1.1 Tarefa do Agente

Estruturar e analisar os dados financeiros e objetivos do cliente para derivar perfil de risco, capacidade de contribuição, horizonte e metas de renda de aposentadoria.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente

 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um JSON com dados financeiros pessoais e objetivos de aposentadoria de um cliente.

# 2. Objetivo
Estruturar e analisar os dados para derivar perfil de risco, capacidade de contribuição, horizonte e metas de renda de aposentadoria.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Calcule a taxa de poupança como (renda_mensal_bruta - despesas_mensais) / renda_mensal_bruta, arredondando para 2 casas decimais.
- Defina o horizonte de anos como a diferença entre idade_aposentadoria_desejada e idade_atual.
- Classifique a capacidade de risco como alta, média ou baixa, com base na taxa de poupança e reservas de emergência.
- Estime o saldo objetivo de aposentadoria usando a regra de 25x da renda anual alvo.
- Defina a margem de contribuição mensal como 20% da renda mensal bruta, limitado à diferença entre renda e despesas.
- Preencha consultar_mercado como true para indicar necessidade de consulta de mercado.

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 financeiros pessoais via API. Na fase de testes, os dados serão enviados pelo agente diretamente por upload de um arquivo JSON na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
Tipo do input: O input inicial é um arquivo JSON contendo dados financeiros pessoais e objetivos de aposentadoria.
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 10.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

Formato de output: O output deve ser um JSON estruturado contendo o perfil financeiro do cliente, metas de aposentadoria e indicações de consulta de mercado.

Exemplo de Estrutura de Output:

 {"perfil_cliente": {"classificacao_risco": "conservador", "capacidade_risco": "media", "horizonte_anos": 25, "taxa_poupanca": 0.15, "margem_contribuicao_mensal": 2000}, "metas": {"idade_aposentadoria": 65, "renda_mensal_alvo": 5000, "saldo_objetivo": 1500000}, "consultar_mercado": true}

Número de caracteres esperado: O JSON final deve ter um tamanho estimado em torno de 1.000 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 Preparação de Consulta de Mercado (RF 2).

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Preparação de Consulta de Mercado (RF 2).

RF 2. Agente de Preparação de Consulta de Mercado

2.1 Tarefa do Agente

Converter o perfil e metas do cliente em parâmetros de busca padronizados para coleta de dados de mercado de previdência.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente

 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um JSON com o perfil financeiro e metas de aposentadoria do cliente.

# 2. Objetivo
Converter o perfil e metas do cliente em parâmetros de busca padronizados para coleta de dados de mercado de previdência.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Mapear perfil_risco_alvo diretamente de perfil_cliente.classificacao_risco.
- Definir classe_produto: incluir PGBL se situacao_tributaria.declara_ir_modelo_completo = true; incluir VGBL sempre como alternativa.
- Definir faixas_taxa_adm_max a partir de restricoes.limite_taxas_anuais.
- Definir carencia_max_meses com base no perfil de risco.
- Selecionar indices_referencia com base no perfil de risco.
- Definir janela_resgate_pre_aposentadoria com base no perfil de risco.
- Copiar horizonte_anos das metas.

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 estruturado contendo o perfil financeiro do cliente e metas de aposentadoria.
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 2.000 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

Formato de output: O output deve ser um JSON contendo parâmetros de busca padronizados para coleta de dados de mercado.

Exemplo de Estrutura de Output:

 {"parametros_busca": {"classe_produto": ["PGBL","VGBL"], "perfil_risco_alvo": "conservador", "faixas_taxa_adm_max": 2.0, "carencia_max_meses": 12, "janela_resgate_pre_aposentadoria": 6, "indices_referencia": ["CDI","IPCA"], "horizonte_anos": 25}}

Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho estimado em torno de 500 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: Não utiliza.
Sistemas Externos: Não utiliza.

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 Busca Online (RF 3).

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

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

RF 3. Agente de Busca Online

3.1 Tarefa do Agente

Realizar busca online de dados atuais de mercado sobre planos de previdência, taxas e rentabilidades.

3.2 Prompt ou Instruções do Agente

 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo parâmetros de busca padronizados para coleta de dados de mercado de previdência.

# 2. Objetivo
Realizar busca online de dados atuais de mercado sobre planos de previdência, taxas e rentabilidades.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Utilize os parâmetros de busca recebidos para consultar fontes confiáveis de dados de mercado.
- Retorne um JSON com os dados coletados, incluindo detalhes sobre produtos de previdência, taxas e rentabilidades.

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 um JSON contendo parâmetros de busca padronizados.
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 1.000 caracteres.

3.3.2 Especificação do Output

Formato de output: O output deve ser um JSON contendo dados de mercado coletados sobre produtos de previdência.

Exemplo de Estrutura de Output:

 {"dados_mercado": [{"produto": "Fundo A", "classe": "PGBL", "instituicao": "Banco X", "perfil_risco": "conservador", "taxa_adm_anual": 1.5, "rentabilidade_12m": 0.08}], "dados_mercado_coletados": true}

Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho estimado em torno de 2.000 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: Utiliza para coleta de dados de mercado.
Sistemas Externos: Não utiliza.

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 Síntese de Recomendações de Previdência (RF 4).

3.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Síntese de Recomendações de Previdência (RF 4).

RF 4. Agente de Síntese de Recomendações de Previdência

4.1 Tarefa do Agente

Gerar recomendações personalizadas de previdência combinando o perfil do cliente e os dados de mercado.

4.2 Prompt ou Instruções do Agente

 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um JSON composto com o perfil financeiro do cliente, metas de aposentadoria e dados de mercado coletados.

# 2. Objetivo
Gerar recomendações personalizadas de previdência combinando o perfil do cliente e os dados de mercado.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Filtrar dados de mercado removendo produtos com taxas acima do limite definido nas restrições.
- Alinhar perfil de risco dos produtos com o perfil do cliente.
- Sugerir alocação de produtos de previdência balanceando segurança e potencial de crescimento.
- Fornecer projeções de rentabilidade e recomendações de contribuição mensal.

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 um JSON composto contendo o perfil financeiro do cliente, metas de aposentadoria e dados de mercado coletados.
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.

4.3.2 Especificação do Output

Formato de output: O output deve ser um JSON contendo recomendações personalizadas de previdência para o cliente.

Exemplo de Estrutura de Output:

 {"recomendacoes": {"alocacao": [{"produto": "Fundo A", "classe": "PGBL", "peso_percentual": 50}], "contribuicao_mensal_sugerida": 1500, "projecoes": {"rentabilidade_esperada_a.a.": 0.07}}}

Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho estimado em torno de 1.500 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 é o entregável final e não é passada para outros agentes internos.

4.3.6 Regras de Orquestração e Transição

A execução deste agente finaliza o fluxo. As recomendações geradas são o resultado que deve ser disponibilizado ao cliente.

Agente de IA para Consultoria de Previdência Personalizada

1. Propósito e Escopo

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

Problemas Identificados

3. Impactos Esperados

4. Visão Geral da Solução

Regras de Execução Condicional ou Edges

5. Protótipos

6. Requisitos Funcionais

RF 1. Agente de Perfil Financeiro do Cliente

1.3.1 Especificação do Input

1.3.2 Especificação do Output

1.3.3 Parâmetros de Geração

1.3.4 Ferramentas do Agente

1.3.5 Memória

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

RF 2. Agente de Preparação de Consulta de Mercado

2.3.1 Especificação do Input

2.3.2 Especificação do Output

2.3.3 Parâmetros de Geração

2.3.4 Ferramentas do Agente

2.3.5 Memória

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

RF 3. Agente de Busca Online

3.3.1 Especificação do Input

3.3.2 Especificação do Output

3.3.3 Parâmetros de Geração

3.3.4 Ferramentas do Agente

3.3.5 Memória

3.3.6 Regras de Orquestração e Transição

RF 4. Agente de Síntese de Recomendações de Previdência

4.3.1 Especificação do Input

4.3.2 Especificação do Output

4.3.3 Parâmetros de Geração

4.3.4 Ferramentas do Agente

4.3.5 Memória

4.3.6 Regras de Orquestração e Transição

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