Agente de IA para Criação de Relatórios Psicopedagógicos

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

Como criar um agente de IA que compila dados acadêmicos e comportamentais para gerar relatórios psicopedagógicos detalhados e personalizados.

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 Psicopedagógicos", uma solução projetada para compilar dados acadêmicos e comportamentais e gerar relatórios personalizados. 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 dados brutos em relatórios psicopedagógicos detalhados, que atendam às necessidades específicas de cada aluno, facilitando o acesso e a compreensão por educadores e pais.

2. Contexto e Problema

Problemas Específicos

A criação de relatórios psicopedagógicos enfrenta os seguintes desafios:

  • Dificuldade em compilar dados acadêmicos e comportamentais para criar relatórios precisos.
  • Falta de personalização nos relatórios gerados para atender às necessidades específicas de cada aluno.

Atualmente, a coleta e integração de dados de diversas fontes são manuais e propensas a erros, resultando em relatórios genéricos e pouco informativos.

3. Impactos Esperados

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

  • Automatizar a compilação de dados acadêmicos e comportamentais.
  • Gerar relatórios personalizados que atendam às necessidades específicas de cada aluno.
  • Facilitar o acesso e a compreensão dos relatórios por educadores e pais.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para criação de relatórios psicopedagógicos compila dados acadêmicos e comportamentais, aplica regras de personalização e gera relatórios detalhados e acessíveis. 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 criação de relatórios psicopedagógicos personalizados.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por 4 agentes de IA. O processo inicia com a validação e padronização dos dados de entrada e termina com a geração de relatórios acessíveis para diferentes públicos.

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

Agentes Função Principal
Agente de Validação e Padronização de Entrada (RF 1) Receber dados acadêmicos e comportamentais e padronizá-los para análise.
Agente de Integração e Enriquecimento de Dados (RF 2) Integrar dados padronizados e gerar perfis consolidados dos alunos.
Agente de Geração de Relatório Psicopedagógico (RF 3) Produzir relatórios detalhados e personalizados para cada aluno.
Agente de Preparação de Entrega e Acessibilidade do Relatório (RF 4) Formatar relatórios para diferentes públicos e facilitar o acesso.

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 os educadores e pais receberão. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.

6. Requisitos Funcionais

RF 1. Agente de Validação e Padronização de Entrada

1.1 Tarefa do Agente

Receber dados brutos acadêmicos e comportamentais de múltiplas fontes e padronizar em um esquema único, validando consistência, integridade e preparando-os para análise.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados acadêmicos e comportamentais brutos de várias fontes. Este texto é o registro inicial para a criação de relatórios psicopedagógicos.

# 2. Objetivo
Padronizar os dados em um esquema único, validando sua consistência e integridade, e preparar os dados para análise posterior.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Exigir campos mínimos por aluno: aluno_id, nome, turma.
- Normalizar notas para uma escala de 0 a 10.
- Converter períodos para o formato canônico.
- Mapear escalas comportamentais textuais para uma escala de 1 a 5.
- Remover PII sensível não necessária.
- Sinalizar a qualidade dos dados processados.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
  "alunos": [
    {
      "aluno_id": "...",
      "identificacao": {"nome": "...", "turma": "...", "data_nascimento": "AAAA-MM-DD"},
      "academico": [...],
      "comportamental": [...]
    }
  ],
  "data_quality_report": {...}
} 
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 brutos de múltiplas fontes 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 csv na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
  • Tipo do input: O input inicial para o fluxo é um arquivo csv contendo dados brutos de alunos.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber arquivos nos formatos: .csv.
  • 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 objeto JSON contendo os dados padronizados dos alunos e um relatório de qualidade dos dados processados.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "alunos": [
        {
          "aluno_id": "...",
          "identificacao": {"nome": "...", "turma": "...", "data_nascimento": "AAAA-MM-DD"},
          "academico": [ {...} ],
          "comportamental": [ {...} ]
        }
      ],
      "data_quality_report": {"registros_processados": n, "registros_com_erro": n, "campos_faltantes": ["..."], "normalizacoes_aplicadas": ["..."], "padronizacao_realizada": "sim|nao"}
    } 
  • Número de caracteres esperado: O texto final deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 5.000 caracteres, podendo variar conforme a quantidade de alunos e dados processados.

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

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Integração e Enriquecimento de Dados (RF 2).

RF 2. Agente de Integração e Enriquecimento de Dados

2.1 Tarefa do Agente

Integrar dados padronizados por aluno, calcular indicadores acadêmicos e comportamentais e gerar um perfil consolidado para suportar a elaboração do relatório.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados padronizados de alunos. Este texto é o registro consolidado para a criação de perfis psicopedagógicos.

# 2. Objetivo
Integrar os dados padronizados, calcular indicadores acadêmicos e comportamentais e gerar um perfil consolidado para cada aluno.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Calcular médias acadêmicas e frequências.
- Identificar padrões comportamentais recorrentes.
- Gerar hipóteses pedagógicas preliminares.
- Garantir a integridade e coerência dos perfis gerados.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
  "perfis_alunos": [
    {
      "aluno_id": "...",
      "resumo_academico": {...},
      "resumo_comportamental": {...},
      "hipoteses_pedagogicas_preliminares": [...],
      "dados_referencia": {...}
    }
  ]
} 
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: Este agente deve ser apto a receber como input um objeto JSON padronizado, que corresponde aos dados processados 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 texto com até 50.000 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um objeto JSON contendo os perfis consolidados dos alunos, com indicadores acadêmicos e comportamentais calculados.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "perfis_alunos": [
        {
          "aluno_id": "...",
          "resumo_academico": {"medias_por_disciplina": {...}, "media_geral": n, ...},
          "resumo_comportamental": {"padrões": [...], "intensidade_media_1_5": n, ...},
          "hipoteses_pedagogicas_preliminares": [...],
          "dados_referencia": {"periodo_analise": "AAAA", ...}
        }
      ]
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 10.000 caracteres, variando conforme a quantidade de dados por aluno.

2.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

2.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta.
  • Calculadora: Utiliza lógica interna para calcular indicadores acadêmicos e comportamentais.
  • 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 Relatório Psicopedagógico (RF 3).

RF 3. Agente de Geração de Relatório Psicopedagógico

3.1 Tarefa do Agente

Produzir relatório psicopedagógico detalhado e personalizado por aluno, transformando os perfis consolidados em análises, recomendações e plano de acompanhamento prático.

3.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo perfis consolidados de alunos. Este texto é o registro final para a criação de relatórios psicopedagógicos.

# 2. Objetivo
Produzir relatórios psicopedagógicos detalhados e personalizados para cada aluno, transformando os perfis consolidados em análises, recomendações e planos de acompanhamento prático.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Evitar linguagem diagnóstica ou rótulos médicos.
- Personalizar relatórios com áreas de atenção prioritárias e forças do aluno.
- Traçar recomendações acionáveis com base em evidências.
- Garantir a ética e privacidade dos dados dos alunos.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
  "relatorios": [
    {
      "aluno_id": "...",
      "identificacao": {"nome": "...", "turma": "...", "data_nascimento": "AAAA-MM-DD"},
      "resumo_executivo": "...",
      "forcas": [...],
      "areas_de_atencao": [...],
      "analise_academica": {...},
      "analise_comportamental": {...},
      "hipoteses_pedagogicas": [...],
      "recomendacoes": [...],
      "plano_de_acompanhamento": {...},
      "anexos_evidencias": [...]
    }
  ]
} 
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 objeto JSON consolidado, que corresponde aos perfis gerados 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 texto com até 50.000 caracteres.

3.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um objeto JSON contendo relatórios psicopedagógicos detalhados e personalizados para cada aluno.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "relatorios": [
        {
          "aluno_id": "...",
          "identificacao": {"nome": "...", "turma": "...", "data_nascimento": "AAAA-MM-DD"},
          "resumo_executivo": "...",
          "forcas": [...],
          "areas_de_atencao": [...],
          "analise_academica": {...},
          "analise_comportamental": {...},
          "hipoteses_pedagogicas": [...],
          "recomendacoes": [...],
          "plano_de_acompanhamento": {...},
          "anexos_evidencias": [...]
        }
      ]
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 20.000 caracteres, variando conforme a quantidade de dados por aluno.

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: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não utiliza.

3.3.5 Memória

3.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Preparação de Entrega e Acessibilidade do Relatório (RF 4).

RF 4. Agente de Preparação de Entrega e Acessibilidade do Relatório

4.1 Tarefa do Agente

Facilitar o acesso e a compreensão por educadores e pais, formatando saídas em diferentes níveis de detalhe e gerando versões adequadas ao público.

4.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo relatórios psicopedagógicos detalhados. Este texto é o registro final para a preparação de entregáveis adequados ao público.

# 2. Objetivo
Facilitar o acesso e a compreensão dos relatórios por educadores e pais, formatando saídas em diferentes níveis de detalhe e gerando versões adequadas ao público.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Criar versões distintas para pais e educadores.
- Destacar próximos passos dos 30 dias.
- Incluir glossário para termos técnicos.
- Garantir a acessibilidade e clareza das informações.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
  "entregaveis": [
    {
      "aluno_id": "...",
      "versao_para_pais": {...},
      "versao_tecnica_educadores": {...},
      "cheat_sheet_sala": [...]
    }
  ]
} 
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 objeto JSON dos relatórios gerados 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 texto com até 50.000 caracteres.

4.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um objeto JSON contendo as versões dos relatórios adaptadas para pais, educadores e uma cheat sheet para sala de aula.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "entregaveis": [
        {
          "aluno_id": "...",
          "versao_para_pais": {"linguagem_simples": true, "resumo_executivo": "...", ...},
          "versao_tecnica_educadores": {"secao_detalhada": "...", ...},
          "cheat_sheet_sala": ["..."]
        }
      ]
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 15.000 caracteres, variando conforme a quantidade de dados por aluno.

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 (JSON dos entregáveis) 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. Os entregáveis gerados são o resultado que deve ser disponibilizado ao usuário.

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