Agente de IA para Elaboração de Pautas de Reuniões Pedagógicas

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

Como criar um agente de IA que coleta sugestões de pauta de professores e coordenadores.

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 Pautas de Reuniões Pedagógicas", uma solução de automação projetada para coletar, organizar e priorizar sugestões de pauta para reuniões pedagógicas. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é criar um processo eficiente e padronizado para a elaboração de pautas, coletando sugestões de múltiplos participantes e priorizando os temas mais relevantes para cada reunião.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

No ambiente educacional, reuniões pedagógicas são fundamentais para o alinhamento e melhoria contínua das práticas educacionais. No entanto, há desafios recorrentes:

  • Dificuldade em coletar e organizar sugestões de pauta de múltiplos participantes.
  • Priorização dos temas mais relevantes para cada reunião.
  • Necessidade de um processo eficiente e padronizado para a elaboração de pautas.

Atualmente, a coleta de sugestões é feita de forma manual, o que pode resultar em perda de informações importantes e dificuldade na priorização dos temas mais relevantes.


Problemas Identificados

  • Falta de eficiência: O processo manual de coleta e organização de sugestões consome tempo e pode resultar em perda de informações.
  • Falta de padronização: A ausência de um processo padronizado dificulta a priorização dos temas mais relevantes.
  • Risco de decisões inadequadas: A dificuldade em priorizar temas pode levar a decisões que não refletem as prioridades reais da instituição.

3. Impactos Esperados

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

  • Aumentar a eficiência na coleta e organização de sugestões de pauta.
  • Padronizar o processo de elaboração de pautas para reuniões pedagógicas.
  • Melhorar a priorização dos temas, garantindo que os mais relevantes sejam discutidos.
  • Reduzir o tempo necessário para preparar as pautas das reuniões.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para elaboração de pautas de reuniões pedagógicas coleta automaticamente sugestões de pauta de professores e coordenadores, organiza e prioriza os temas com base em critérios predefinidos, e gera um documento de pauta estruturado para a reunião. 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 pautas de reuniões pedagógicas.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por 6 agentes de IA. O processo inicia com a preparação dos parâmetros de coleta e termina com a geração de um documento de pauta estruturado.

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

Agentes Função Principal
Agente de Preparação de Parâmetros de Coleta (RF 1) Transformar o contexto da reunião em parâmetros estruturados para a coleta automática de sugestões.
Agente de Execução de Chamada à API (RF 2) Realizar chamada à API do Sistema de Coleta de Sugestões para obter submissões de professores e coordenadores.
Agente de Normalização e Deduplicação de Sugestões (RF 3) Limpar, padronizar e consolidar as sugestões brutas em um esquema único, removendo duplicidades.
Agente de Classificação e Categorização de Temas (RF 4) Classificar cada sugestão em categorias pedagógicas e atributos operacionais para priorização.
Agente de Priorização de Temas (RF 5) Calcular prioridade e selecionar os temas que cabem na reunião, gerando backlog para excedentes.
Agente de Elaboração de Documento de Pauta (RF 6) Gerar um documento de pauta estruturado e claro para a reunião pedagógica.

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 Parâmetros de Coleta

1.1 Tarefa do Agente

Transformar o contexto da reunião em parâmetros estruturados para a coleta automática de sugestões.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo o contexto de uma reunião pedagógica. Este contexto inclui detalhes como data, duração, segmento/etapa, e participantes.

# 2. Objetivo
Transformar esse contexto em um conjunto de parâmetros estruturados para a coleta automática de sugestões de pauta.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Se a duração da reunião não for informada, defina como 90 minutos.
- Normalizar a urgência e relevância das sugestões para valores predefinidos.
- Definir identificador da reunião como concatenação de data e segmento.
- Incluir somente participantes válidos e excluir duplicados.
- Se a janela de coleta não for informada, defina um período padrão.
- Os parâmetros estruturados devem incluir identificador da reunião, período de coleta, e campos esperados.
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 do contexto da reunião via API. 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: O input inicial para o fluxo é um conjunto de dados estruturados que incluem detalhes da reunião.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber dados em formatos: .json.
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 10.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um payload estruturado em JSON, contendo parâmetros para a coleta de sugestões.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "identificador_reuniao": "20251215_segmento",
      "periodo_coleta": "2025-12-08T00:00:00Z/2025-12-14T23:59:59Z",
      "filtros_participantes": ["email1@example.com", "email2@example.com"],
      "campos_esperados": ["titulo", "descricao", "categoria_sugerida", "urgencia", "relevancia"]
    } 
  • Número de caracteres esperado: O payload final deve ser conciso, com 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 Execução de Chamada à API (RF 2).

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Execução de Chamada à API (RF 2).

RF 2. Agente de Execução de Chamada à API

2.1 Tarefa do Agente

Realizar chamada à API do Sistema de Coleta de Sugestões para obter submissões de professores e coordenadores.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um payload estruturado em JSON com parâmetros para a coleta de sugestões de pauta.

# 2. Objetivo
Realizar uma chamada à API do Sistema de Coleta de Sugestões utilizando o payload recebido.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Utilize o endpoint e as credenciais apropriadas para a chamada à API.
- Certifique-se de que o payload seja enviado corretamente e que as respostas sejam capturadas conforme os campos esperados.
- Em caso de falha na chamada, registre o erro para análise manual.
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 payload estruturado em JSON.
  • 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.

2.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser uma lista de sugestões brutas recuperadas da API.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     [
      {
        "titulo": "Melhoria no processo de avaliação",
        "descricao": "Descrição detalhada da sugestão",
        "categoria_sugerida": "Avaliação",
        "urgencia": "Alta",
        "relevancia": 5
      }
    ] 
  • Número de caracteres esperado: A lista de sugestões deve ter um tamanho estimado em torno de 5.000 caracteres, dependendo do número de sugestões coletadas.

2.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

2.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta documentos externos.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Conecta-se ao Sistema de Coleta de Sugestões via API.

2.3.5 Memória

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Normalização e Deduplicação de Sugestões (RF 3).

RF 3. Agente de Normalização e Deduplicação de Sugestões

3.1 Tarefa do Agente

Limpar, padronizar e consolidar as sugestões brutas em um esquema único, removendo duplicidades.

3.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo uma lista de sugestões brutas recuperadas de uma API de coleta de sugestões.

# 2. Objetivo
Limpar, padronizar e consolidar as sugestões em um esquema único, removendo duplicidades.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Remover registros sem título ou descrição.
- Padronizar texto removendo quebras excessivas, espaços duplos e emojis.
- Normalizar urgência e relevância para valores predefinidos.
- Gerar chaves de deduplicação e consolidar sugestões duplicadas.
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 uma lista de sugestões brutas.
  • 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.

3.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser uma lista de sugestões normalizadas e deduplicadas.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     [
      {
        "id_normalizado": "1",
        "titulo": "Melhoria no processo de avaliação",
        "descricao": "Descrição detalhada da sugestão",
        "categoria_inicial": "Avaliação",
        "urgencia_normalizada": "Alta",
        "relevancia_normalizada": 5
      }
    ] 
  • Número de caracteres esperado: A lista de sugestões normalizadas deve ter um tamanho estimado em torno de 4.000 caracteres.

3.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

3.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta documentos externos.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

3.3.5 Memória

3.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Classificação e Categorização de Temas (RF 4).

RF 4. Agente de Classificação e Categorização de Temas

4.1 Tarefa do Agente

Classificar cada sugestão em categorias pedagógicas e atributos operacionais para priorização.

4.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo uma lista de sugestões normalizadas e deduplicadas.

# 2. Objetivo
Classificar cada sugestão em categorias pedagógicas e atributos operacionais para priorização.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Mapear categoria pedagógica com base em palavras-chave.
- Definir tipo de tema como 'informes', 'decisão', 'problema', 'formação' ou 'planejamento'.
- Avaliar impacto na aprendizagem e risco de postergar.
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 uma lista de sugestões normalizadas.
  • 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 4.000 caracteres.

4.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser uma lista de sugestões categorizadas.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     [
      {
        "id_normalizado": "1",
        "titulo": "Melhoria no processo de avaliação",
        "descricao": "Descrição detalhada da sugestão",
        "categoria_pedagogica": "Avaliação",
        "tipo_tema": "Decisão",
        "impacto_aprendizagem": 5,
        "risco_postergar": 4
      }
    ] 
  • Número de caracteres esperado: A lista de sugestões categorizadas deve ter um tamanho estimado em torno de 3.500 caracteres.

4.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

4.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta documentos externos.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

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 deve ser visível para o Agente de Priorização de Temas (RF 5).

4.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Priorização de Temas (RF 5).

RF 5. Agente de Priorização de Temas

5.1 Tarefa do Agente

Calcular prioridade e selecionar os temas que cabem na reunião, gerando backlog para excedentes.

5.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo uma lista de sugestões categorizadas e o contexto da reunião.

# 2. Objetivo
Calcular a prioridade dos temas e selecionar aqueles que cabem na reunião, gerando backlog para os excedentes.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Calcular score de prioridade com base em critérios predefinidos.
- Empate deve ser resolvido por maior risco de postergar.
- Reservar tempo para 'informes' se existirem.
- Gerar backlog com os temas não alocados.
5.3 Configurações do Agente

5.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 4).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input uma lista de sugestões categorizadas e o contexto da reunião.
  • 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 4.000 caracteres.

5.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um conjunto de dados contendo os temas priorizados e o backlog.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "itens_selecionados_ordenados": [
        {
          "titulo": "Melhoria no processo de avaliação",
          "tempo_alocado": 20
        }
      ],
      "backlog_ordenado": [
        {
          "titulo": "Outro tema",
          "motivo_nao_alocacao": "Falta de tempo"
        }
      ]
    } 
  • Número de caracteres esperado: O conjunto de dados deve ter um tamanho estimado em torno de 3.000 caracteres.

5.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

5.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta documentos externos.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

5.3.5 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 Elaboração de Documento de Pauta (RF 6).

5.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Elaboração de Documento de Pauta (RF 6).

RF 6. Agente de Elaboração de Documento de Pauta

6.1 Tarefa do Agente

Gerar um documento de pauta estruturado e claro para a reunião pedagógica.

6.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo os temas priorizados e o backlog gerado pelos agentes anteriores.

# 2. Objetivo
Gerar um documento de pauta estruturado e claro para a reunião pedagógica.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Incluir cabeçalho com título, data e duração da reunião.
- Listar objetivos da reunião de forma clara e mensurável.
- Criar agenda com horários sequenciais para cada tema.
- Incluir itens de decisão e próximo passo quando aplicável.
- Anexar backlog com motivos de não alocação.
6.3 Configurações do Agente

6.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 5).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input os temas priorizados e o backlog.
  • 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 3.000 caracteres.

6.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um documento de pauta estruturado em texto.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     "Pauta da Reunião Pedagógica - 15/12/2025\nData: 15 de Dezembro de 2025\nDuração: 90 minutos\n\nObjetivos:\n- Melhorar o processo de avaliação\n\nAgenda:\n09:00 - 09:20 Melhorar o processo de avaliação\n\nBacklog:\n- Outro tema: Falta de tempo" 
  • Número de caracteres esperado: O documento de pauta deve ter um tamanho estimado em torno de 2.000 caracteres.

6.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

6.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta documentos externos.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

6.3.5 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.

6.3.6 Regras de Orquestração e Transição

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

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