1. Propósito e Escopo
Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados e demais requisitos funcionais para o Fluxo de Agentes "Elaboração de Cenários de Reforma Previdenciária", uma solução projetada para criar cenários detalhados de reforma previdenciária, avaliando os impactos em investimentos e estratégias de previdência. 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 demográficos e econômicos em cenários de reforma previdenciária, fornecendo insights acionáveis para consultores ajustarem suas estratégias de acordo com os cenários elaborados.
2. Contexto e Problema
Cenário Atual
No cenário atual, a avaliação de impactos de reformas previdenciárias em investimentos e estratégias financeiras é uma tarefa complexa. Consultores de previdência enfrentam desafios significativos ao tentar elaborar cenários que possam apoiar decisões estratégicas. As principais dificuldades incluem:
- Complexidade na avaliação de impactos de reformas previdenciárias em investimentos e estratégias financeiras.
- Necessidade de cenários bem elaborados para apoiar decisões de consultoria previdenciária.
Problemas Identificados
- Dados complexos: A análise de dados demográficos e econômicos para avaliar impactos potenciais de reformas previdenciárias é complicada.
- Necessidade de cenários detalhados: É crucial criar cenários que considerem diferentes perspectivas e possibilidades de reforma.
- Insights acionáveis: Consultores precisam de insights claros para ajustar suas estratégias de acordo com os cenários elaborados.
3. Impactos Esperados
A implementação deste fluxo de automação visa alcançar os seguintes resultados:
- Melhorar a precisão na elaboração de cenários de reforma previdenciária.
- Fornecer insights acionáveis para consultores de previdência ajustarem suas estratégias.
- Reduzir o tempo necessário para a análise de dados complexos e elaboração de cenários.
4. Visão Geral da Solução
O agente de IA para elaboração de cenários de reforma previdenciária analisa dados demográficos e econômicos, aplica regras específicas e gera cenários detalhados que ajudam consultores a ajustar suas estratégias de acordo com as reformas propostas. 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 elaboração de cenários de reforma previdenciária.
A solução consiste em um fluxo de automação composto por 4 agentes de IA. O processo inicia com a preparação de dados e assunções previdenciárias e termina com a geração de recomendações acionáveis para consultores.
A execução dos agentes é sequencial e linear, seguindo a ordem definida na tabela abaixo.
| Agentes | Função Principal |
|---|---|
Agente de Preparação de Dados e Assunções Previdenciárias (RF 1)
| Validar e padronizar dados demográficos e econômicos para simulação de reformas previdenciárias. |
Agente de Geração de Cenários de Reforma (RF 2)
| Construir cenários de reforma previdenciária parametrizados. |
Agente de Avaliação de Impacto em Investimentos e Estratégias de Previdência (RF 3)
| Quantificar impactos dos cenários sobre sustentabilidade fiscal e estratégias previdenciárias. |
Agente de Síntese e Recomendações para Consultoria Previdenciária (RF 4)
| Gerar relatório executivo e recomendações acionáveis para consultores. |
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.
6. Requisitos Funcionais
RF 1. Agente de Preparação de Dados e Assunções Previdenciárias
1.1 Tarefa do Agente
Receber dados demográficos e econômicos brutos, validar consistência, padronizar unidades e construir um conjunto de assunções-base para simulação de reformas previdenciárias.
1.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um JSON com dados demográficos e econômicos brutos. Este JSON serve como base para a simulação de reformas previdenciárias.
# 2. Objetivo
Validar a consistência dos dados, padronizar unidades e construir um conjunto de assunções-base para simulação de reformas previdenciárias.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Validação de integridade: se população total difere >1% da soma de faixas etárias, ajustar população_total = soma_faixas.
- Padronização temporal: anualizar indicadores mensais ou trimestrais para o ano_base.
- Unidades: converter valores monetários para a moeda e ano_base informados; deflacionar usando inflação%.
- Coerência demográfica: calcular razão de dependência = (população 0-14 + 65+)/população 15-64.
- Coerência de longevidade: registrar alerta se expectativa_de_vida_aos_65 < 10 ou > 30.
- Sistema atual: validar que idade_minima_atual_H/M e tempo_contribuicao_minimo são numéricos positivos.
- Fórmula de benefício: definir padrão se ausente: beneficio = min(max(media_salarial_ajustada * fator_acumulo, piso_beneficio), teto_beneficio).
- Taxas de contribuição: consolidar taxa_total_contribuição = empregado% + empregador%.
- Construir assuncoes_base: {horizonte_anos: 30, crescimento_PIB_trend: crescimento_PIB%, crescimento_salario_trend: crescimento_salario%, inflação_trend: inflação%, elasticidade_emprego_contribuição: -0.1 por +1pp de contribuição, taxa_desconto_real: 3%}.
- Saída determinística: não gerar texto narrativo; apenas JSON com campos definidos e listas de alertas e lacunas. 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 um JSON com dados demográficos e econômicos via API. Na fase de testes, os dados serão enviados diretamente por upload 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 demográficos e econômicos.
-
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.
1.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON normalizado contendo dados demográficos, econômicos, sistema atual validado, assunções base, alertas de validação e lacunas de dados.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "demografia_normalizada": { ... }, "economia_normalizada": { ... }, "sistema_atual_validado": { ... }, "assuncoes_base": { ... }, "alertas_validacao": [ ... ], "lacunas_de_dados": [ ... ] } - Número de caracteres esperado: O JSON final terá um tamanho aproximado de 10.000 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 Geração de Cenários de Reforma (RF 2).
1.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Geração de Cenários de Reforma (RF 2).
RF 2. Agente de Geração de Cenários de Reforma
2.1 Tarefa do Agente
Construir cenários de reforma previdenciária parametrizados a partir das assunções-base, contemplando diferentes combinações de alavancas de política.
2.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo um JSON do agente anterior com dados normalizados e assunções-base. # 2. Objetivo Construir cenários de reforma previdenciária parametrizados a partir das assunções-base, contemplando diferentes combinações de alavancas de política. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Criar no mínimo 3 cenários: Base_sem_mudança, Ajuste_gradual, Reforma_estrutural. - Definir ranges padrão quando não fornecidos: idade_minima_H ∈ [62,68], M ∈ [60,66], tempo_contribuicao ∈ [20,35], taxa_contrib_total ∈ [24%,34%]. - Regras de transição: para Ajuste_gradual usar duracao_anos=10 com degraus anuais; para Reforma_estrutural usar duracao_anos=5 com degraus semestrais. - Ajustes de benefício: se objetivo é sustentabilidade fiscal, aumentar fator_acumulo_base no máximo em +0.00 e reduzir incremento_por_ano para 0.015. - Atualizar tetos/pisos pela inflação acumulada até o horizonte de transição. - Atribuir marcadores_de_risco qualitativos: risco_fiscal = 5 se redução de contribuição >3pp; risco_social = 5 se aumento de idade_minima >=4 anos. - Garantir que cada cenário seja reprodutível: incluir seed_parametrizacao (número fixo) e documentar alavancas_aplicadas explicitamente.
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 com dados normalizados e assunções-base.
-
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 20.000 caracteres.
2.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON contendo cenários de reforma previdenciária, com cada cenário detalhando alavancas aplicadas, ajustes de benefício e marcadores de risco.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "cenarios": [ { "id": "1", "nome": "Base_sem_mudança", "descricao_curta": "Cenário sem alterações nas políticas atuais.", "alavancas_aplicadas": { ... }, "ajustes_formula_beneficio": { ... }, "marcadores_de_risco": { ... } } ] } - Número de caracteres esperado: O JSON de output terá um tamanho aproximado de 5.000 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
- 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 Avaliação de Impacto em Investimentos e Estratégias de Previdência (RF 3).
2.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Avaliação de Impacto em Investimentos e Estratégias de Previdência (RF 3).
RF 3. Agente de Avaliação de Impacto em Investimentos e Estratégias de Previdência
3.1 Tarefa do Agente
Quantificar impactos dos cenários sobre sustentabilidade fiscal do sistema, renda de aposentadoria e efeitos em alocação de investimentos e estratégias previdenciárias.
3.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo um JSON com cenários de reforma previdenciária e dados normalizados. # 2. Objetivo Quantificar impactos dos cenários sobre sustentabilidade fiscal do sistema, renda de aposentadoria e efeitos em alocação de investimentos e estratégias previdenciárias. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Horizonte: projetar por 30 anos a partir do ano_base. - Sustentabilidade fiscal: estimar receita = massa_salarial * taxa_contrib_total; calcular despesa = número_beneficiários * benefício_médio. - Número de beneficiários: aproximar por coorte que atinge idade/tempo de elegibilidade a cada ano. - Taxa de reposição média: calcular benefício_médio / salário_médio_final de cada coorte. - Perfis de investidor: definir contribuições_sugeridas como % do salário para atingir 70% de taxa de reposição alvo. - Alocação recomendada: aplicar limites por perfil de investidor. - Sensitividades: recalcular métricas alterando uma alavanca por vez. - Sinalizar inviabilidade: se saldo_atuarial_%PIB < -5% após 10 anos, marcar cenário como alto_risco_fiscal=true.
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 com cenários de reforma previdenciária e dados normalizados.
-
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 25.000 caracteres.
3.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON contendo resultados por cenário, com métricas fiscais, sociais e de mercado, além de impactos por perfil de investidor.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "resultados_por_cenario": [ { "cenario": "Base_sem_mudança", "metricas_fiscais": { ... }, "metricas_sociais": { ... }, "metricas_de_mercado": { ... }, "impactos_por_perfil_investidor": [ ... ] } ] } - Número de caracteres esperado: O JSON de output terá um tamanho aproximado de 8.000 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: 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 deve ser visível para o Agente de Síntese e Recomendações para Consultoria Previdenciária (RF 4).
3.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Síntese e Recomendações para Consultoria Previdenciária (RF 4).
RF 4. Agente de Síntese e Recomendações para Consultoria Previdenciária
4.1 Tarefa do Agente
Gerar relatório executivo e recomendações acionáveis para consultores, traduzindo métricas dos cenários em orientações práticas de estratégia de previdência e investimentos.
4.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo um JSON com resultados por cenário e métricas associadas. # 2. Objetivo Gerar relatório executivo e recomendações acionáveis para consultores, traduzindo métricas dos cenários em orientações práticas de estratégia de previdência e investimentos. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Comparar cenários em uma tabela conceitual com 5 métricas-chave. - Priorizar cenários com alto_risco_fiscal=false e melhor equilíbrio entre taxa_reposicao_média e necessidade_financiamento. - Recomendações por horizonte: curto prazo focar em comunicação de transição e ajustes de contribuição; médio em revisão de glidepath; longo em metas de taxa de reposição. - Adaptar recomendações ao segmento_cliente: institucional enfatiza políticas de funding e ALM; alta_renda enfatiza otimização fiscal. - Respeitar restricoes_regulatorias: filtrar produtos/allocações incompatíveis. - Linguagem objetiva e padronizada: bullets, evitar jargões sem definição; incluir glossário curto no final do relatório. - Transparência: listar assuncoes_base críticas e sensibilidade dominante por cenário.
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 com resultados por cenário e métricas associadas.
-
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 15.000 caracteres.
4.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve incluir dois artefatos: um relatório em markdown estruturado e um JSON com recomendações por cenário e perfil de investidor.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "relatorio_markdown": "# Sumário Executivo\n...", "recomendacoes": { "por_cenario": [ ... ], "por_perfil_investidor": [ ... ] } } - Número de caracteres esperado: O output combinado terá um tamanho aproximado de 12.000 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 não são visíveis para agentes subsequentes.
- Visibilidade da Resposta: A resposta 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. O relatório e as recomendações geradas são os resultados que devem ser disponibilizados ao usuário.