Agente de IA para Criação de Relatórios de Matrícula

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

Como criar um agente de IA que gera relatórios detalhados sobre o status de matrículas e rematrículas.

1. Propósito e Escopo

Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados e demais requisitos funcionais para o Agente de IA "Criação de Relatórios de Matrícula", uma solução projetada para automatizar a geração de relatórios detalhados sobre o status de matrículas e rematrículas em instituições de ensino. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é permitir que administradores escolares obtenham relatórios atualizados e personalizados, melhorando a tomada de decisões com base em dados precisos e completos.

2. Contexto e Problema

Problemas Específicos

A geração manual de relatórios de matrículas pode ser demorada e propensa a erros, impactando a eficiência dos administradores escolares. Além disso, a falta de acesso a dados atualizados pode afetar negativamente a tomada de decisões, resultando em estratégias mal informadas.


Problemas Identificados

  • Consumo de tempo: A elaboração manual de relatórios consome tempo significativo dos administradores.
  • Propensão a erros: A manipulação manual de dados pode introduzir erros nos relatórios.
  • Decisões desinformadas: A falta de dados atualizados pode levar a tomadas de decisão inadequadas.

3. Impactos Esperados

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

  • Redução do tempo de geração de relatórios em pelo menos 70%.
  • Melhoria na precisão dos dados, minimizando erros manuais.
  • Facilitação na tomada de decisões com dados atualizados e precisos.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para criação de relatórios de matrícula compila dados de diferentes fontes, gera relatórios detalhados e atualizados regularmente, e personaliza esses relatórios conforme as necessidades dos administradores escolares. 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 geração de relatórios que seguem as especificidades da sua instituição.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por vários agentes de IA. O processo inicia com a execução de chamadas a APIs para coleta de dados e termina com a geração de relatórios formatados conforme a necessidade do usuário.

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

Agentes Função Principal
Agente de Execução de Chamada à API Realizar chamadas às APIs dos sistemas escolares para obter dados de matrículas, rematrículas, transferências e desistências.
Agente de Compilação e Consolidação de Dados de Matrícula Compilar, padronizar e consolidar dados de diferentes fontes em um único dataset estruturado.
Agente de Geração de Relatórios de Matrícula Produzir relatórios detalhados e personalizáveis sobre o status de matrículas e rematrículas.

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 administrador escolar receberá. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.

6. Requisitos Funcionais

RF 1. Agente de Execução de Chamada à API

1.1 Tarefa do Agente

Realizar chamadas às APIs dos sistemas escolares para obter dados de matrículas, rematrículas, transferências e desistências no período solicitado.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo payloads prontos para chamadas às APIs dos sistemas escolares.

# 2. Objetivo
Executar as chamadas às APIs e retornar os dados brutos e metadados de coleta sem transformação.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Utilize os payloads fornecidos para cada chamada.
- Retorne os dados exatamente como recebidos, sem transformação.
- Inclua metadados de coleta (fonte, endpoint, timestamp_coleta, período_consultado, total_registros).

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
  "fonte": "SIS",
  "endpoint": "/api/matriculas",
  "timestamp_coleta": "2025-12-12T10:39:00Z",
  "periodo_consultado": "2025",
  "total_registros": 1500,
  "dados": [ ... ]
} 
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 pela necessidade de busca externa de dados. 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: Payloads prontos por fonte (endpoint, método, parâmetros de período, filtros por campus/segmento/série, cabeçalhos, credenciais/token).
  • Formatos Suportados: Este agente deve ser capaz de receber payloads em 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 contendo os dados brutos retornados pelas APIs e os metadados de coleta.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "fonte": "SIS",
      "endpoint": "/api/matriculas",
      "timestamp_coleta": "2025-12-12T10:39:00Z",
      "periodo_consultado": "2025",
      "total_registros": 1500,
      "dados": [ ... ]
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 5.000 caracteres.

1.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: Não se aplica (uso de ferramenta)
  • Temperatura: Não se aplica

1.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta documentos externos.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: O agente deverá enviar os payloads recebidos para as APIs externas dos sistemas escolares e retornar os dados recebidos como resposta.

1.3.5 Memória

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Compilação e Consolidação de Dados de Matrícula (RF 2).

RF 2. Agente de Compilação e Consolidação de Dados de Matrícula

2.1 Tarefa do Agente

Compilar, padronizar e consolidar dados de diferentes fontes em um único dataset estruturado e consistente para análise de matrículas.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo conjuntos de dados brutos de diferentes fontes, conforme coletados pelo agente anterior.

# 2. Objetivo
Compilar e padronizar esses dados em um único JSON estruturado, pronto para a análise e geração de relatórios.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Padronize chaves e tipos de dados (datas em ISO 8601, números como decimais).
- Construa chaves canônicas para cada registro (e.g., aluno_id_canonico, escola_id).
- Mapeie status de eventos para um vocabulário único (e.g., matricula_nova, rematricula).
- Deduplicate registros com base em identificadores únicos.
- Registre metadados de qualidade (e.g., registros_descartados, linhas_descartadas).

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
  "tabela_normalizada": [ ... ],
  "metadados_qualidade": {
    "linhas_descartadas": 10,
    "campos_nulos_por_coluna": { ... },
    "duplicidades_resolvidas": 5
  },
  "updated_at": "2025-12-12T10:39:00Z",
  "periodo_referencia": "2025"
} 
2.3 Configurações do Agente

2.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão bem-sucedida do agente anterior (RF 1).
  • Tipo do input: Conjunto de datasets brutos (de APIs ou arquivos) e parâmetros de normalização.
  • Formatos Suportados: Este 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 20.000 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON consolidado com dados normalizados e metadados de qualidade.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "tabela_normalizada": [ ... ],
      "metadados_qualidade": {
        "linhas_descartadas": 10,
        "campos_nulos_por_coluna": { ... },
        "duplicidades_resolvidas": 5
      },
      "updated_at": "2025-12-12T10:39:00Z",
      "periodo_referencia": "2025"
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado 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.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não utiliza.

2.3.5 Memória

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Geração de Relatórios de Matrícula (RF 3).

RF 3. Agente de Geração de Relatórios de Matrícula

3.1 Tarefa do Agente

Produzir relatórios detalhados e personalizáveis sobre o status de matrículas e rematrículas, incluindo estatísticas de novos alunos, transferências e desistências.

3.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um JSON consolidado de dados de matrícula, pronto para a geração de relatórios.

# 2. Objetivo
Gerar relatórios detalhados e personalizáveis, prontos para consumo executivo ou operacional.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Respeite a especificação do relatório: seções, filtros e formato.
- Inclua KPIs obrigatórios (novas_matriculas, rematriculas, etc.) e variações percentuais.
- Personalize o conteúdo com base no público-alvo (executivo ou operacional).

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
Relatório em formato solicitado, contendo: sumário executivo, KPIs principais, detalhamento por unidade/segmento/série, séries temporais, variações percentuais, alertas de variação atípica, notas metodológicas, definição dos termos e carimbo de data e período de referência. 
3.3 Configurações do Agente

3.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão bem-sucedida do agente anterior (RF 2).
  • Tipo do input: JSON consolidado com métricas e eventos normalizados, além de especificação do relatório.
  • Formatos Suportados: Este 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 15.000 caracteres.

3.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um relatório estruturado no formato solicitado, contendo todas as seções e informações detalhadas.
  • Exemplo de Estrutura de Output: Relatório em formato solicitado, contendo: sumário executivo, KPIs principais, detalhamento por unidade/segmento/série, séries temporais, variações percentuais, alertas de variação atípica, notas metodológicas, definição dos termos e carimbo de data e período de referência.
  • Número de caracteres esperado: O relatório gerado terá um tamanho aproximado de 25.000 caracteres.

3.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

3.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: O conteúdo do documento "Tabela de Preços" (planilha) é inserido integralmente na janela de contexto, ao final do prompt principal, para garantir que o agente tenha acesso às informações mais atualizadas sobre planos e valores durante a geração da resposta.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • 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 é o produto final e não precisa ser visível para agentes subsequentes.

3.3.6 Regras de Orquestração e Transição

A execução deste agente finaliza o fluxo. O relatório gerado é o resultado que deve ser disponibilizado ao usuário.

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