Agente de IA para Criação de Planos de Ensino Individualizados

Analisar dados de desempenho dos alunos para identificar padrões e necessidades individuais.

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 dos alunos via API. Na fase de testes, o fluxo será iniciado pelo envio manual dos dados, que serão enviados para o 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 para o fluxo é um arquivo JSON contendo dados de desempenho dos alunos.
• Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber dados nos formatos: .json.
• Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 50.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

• Formato de output: O output deve ser um arquivo no formato JSON, contendo a identificação dos padrões de desempenho e necessidades individuais para cada aluno.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   {
    "aluno_id": "123",
    "padrões": {
      "dificuldade": "Matemática",
      "progresso": "Ciências"
    },
    "necessidades": "Apoio adicional em Matemática",
    "grupo": "Grupo de Apoio Matemático"
  } 

• Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 1.500 caracteres por aluno.

1.3.3 Parâmetros de Geração

• Modelo: GPT-5
• Temperatura: 0.6

1.3.4 Ferramentas do Agente

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

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 (JSON de padrões e necessidades) deve ser visível para o Agente de Ajuste de Planos de Ensino (RF 2).

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Ajuste de Planos de Ensino (RF 2).

Utilizar feedback dos professores para ajustar os planos de ensino de acordo com as necessidades específicas de cada aluno.

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 arquivo JSON contendo feedback dos professores e necessidades individuais dos alunos.
• 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 50.000 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

• Formato de output: O output deve ser um arquivo no formato JSON, detalhando os planos de ensino ajustados para cada aluno.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   {
    "aluno_id": "123",
    "plano_ensino": {
      "objetivos": ["Melhorar habilidades matemáticas", "Aumentar participação em sala"],
      "estratégias": ["Aulas práticas de matemática", "Sessões de tutoria individuais"],
      "indicadores_sucesso": ["Notas acima de 70%", "Participação em 80% das aulas"]
    }
  } 

• Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 1.500 caracteres por aluno.

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 (JSON dos planos de ensino ajustados) é o entregável final e não é passada para outros agentes internos.

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

A execução deste agente finaliza o fluxo. O JSON gerado com os planos de ensino ajustados é o resultado que deve ser disponibilizado ao usuário.