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 "Feedback Automático sobre Avaliações", uma solução de automação projetada para fornecer feedback detalhado e personalizado sobre avaliações e trabalhos acadêmicos, ajudando na melhoria contínua. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.
O objetivo principal é automatizar o processo de feedback, garantindo rapidez e eficiência, e adaptar o feedback conforme o progresso do aluno para incentivar a melhoria contínua.
2. Contexto e Problema
Cenário Atual
Em instituições acadêmicas, o feedback sobre avaliações é frequentemente genérico e tardio, não auxiliando efetivamente na melhoria do aluno. Além disso, a sobrecarga de trabalho para professores ao fornecer feedback detalhado é significativa.
Problemas Identificados
- Feedback genérico e tardio: O feedback atual não auxilia na melhoria do aluno de forma eficaz.
- Sobrecarga de trabalho para professores: Fornecer feedback detalhado consome muito tempo e esforço dos educadores.
3. Impactos Esperados
A implementação deste agente visa alcançar os seguintes resultados:
- Automatização do feedback: Reduzir o tempo necessário para fornecer feedback detalhado.
- Melhoria contínua do aluno: Adaptar o feedback conforme o progresso do aluno para incentivar melhorias.
- Eficiência para professores: Diminuir a carga de trabalho dos educadores, permitindo que se concentrem em outras atividades importantes.
4. Visão Geral da Solução
O agente de IA para feedback automático sobre avaliações analisa avaliações e trabalhos acadêmicos para fornecer feedback detalhado e personalizado, automatizando o processo para garantir rapidez e eficiência. 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 melhoria contínua do aprendizado dos alunos.
A solução consiste em um fluxo de automação composto por 4 agentes de IA. O processo inicia com a interpretação das instruções de avaliação e termina com o envio de um sumário para o docente.
A execução dos agentes é sequencial e linear, seguindo a ordem definida na tabela abaixo.
| Agentes | Função Principal |
|---|---|
Agente de Interpretação de Instruções da Avaliação (RF 1)
| Consolidar e padronizar critérios avaliativos a partir das instruções/rubricas fornecidas. |
Agente de Análise do Trabalho do Aluno (RF 2)
| Comparar a submissão do aluno com a rubrica estruturada e produzir um diagnóstico criterioso. |
Agente de Geração de Feedback Personalizado e Plano de Ação (RF 3)
| Transformar o diagnóstico em feedback motivador, acionável e adaptado ao progresso do aluno. |
Agente de Sumário para Docente e Sinalização de Intervenção (RF 4)
| Gerar um sumário executivo para o professor e sinalizar se é recomendada intervenção humana. |
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 aluno e o professor receberão. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.
6. Requisitos Funcionais
RF 1. Agente de Interpretação de Instruções da Avaliação
1.1 Tarefa do Agente
Consolidar e padronizar critérios avaliativos a partir das instruções/rubricas fornecidas ou aplicar uma rubrica padrão quando ausentes.
1.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo um conjunto de instruções de avaliação ou rubricas fornecidas pela instituição, juntamente com informações sobre o tipo de trabalho acadêmico. # 2. Objetivo Consolidar e padronizar critérios avaliativos para garantir que todas as avaliações sigam um padrão consistente, aplicando uma rubrica padrão quando necessário. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Se instrucoes_avaliacao contiverem critérios explícitos, priorize-os; caso contrário, defina rubrica padrão por tipo_trabalho com, no mínimo, estes critérios: aderencia_ao_tema, estrutura_e_coesao, argumentacao_e_evidencias, originalidade_e_eticidade, linguagem_e_gramatica, formatacao_e_referencias. - Para cada critério, descreva claramente comportamentos observáveis para os três níveis (atende_plenamente, atende_parcialmente, nao_atende) sem usar pontuações numéricas. - Marque como obrigatorio os itens mínimos (ex.: entrega dentro do tema, presença de introdução-desenvolvimento-conclusão quando aplicável, referências quando houver citações). - Em requisitos_formatacao, inclua elementos esperados quando área do conhecimento usualmente os exige (ex.: capa, sumário, numeração de páginas); não invente normas não citadas nas instrucoes_avaliacao. - Se houver conflito entre instrucoes_avaliacao e rubrica padrão, prevalece instrucoes_avaliacao. - Defina versao_rubrica no formato AAAA-MM e origem_rubrica como 'user' quando extraída do enunciado; 'padrao' quando inferida. - Nunca incluir notas, pesos numéricos ou porcentagens; use apenas níveis qualitativos.
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 objeto JSON contendo as instruções de avaliação via API. Na fase de testes, o fluxo será iniciado pelo envio manual dos dados, que serão enviados para o agente diretamente por upload do JSON na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
- Tipo do input: O input inicial para o fluxo é um objeto JSON com as instruções de avaliação.
-
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 10.000 caracteres.
1.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um objeto JSON chamado rubric_estruturada que contém os critérios padronizados para avaliação.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "criterios": [ { "id": "aderencia_ao_tema", "nome": "Adesão ao Tema", "descricao": "Avalia se o trabalho está alinhado com o tema proposto.", "exemplos_de_evidencia_aceita": "Discussão clara sobre o tema.", "niveis_desempenho": { "atende_plenamente": "O trabalho é totalmente aderente ao tema.", "atende_parcialmente": "O trabalho aborda o tema, mas com desvios.", "nao_atende": "O trabalho não está relacionado ao tema proposto." }, "obrigatorio": true } ], "requisitos_formatacao": [ { "norma": "ABNT", "elementos_exigidos": ["Capa", "Sumário", "Numeração de Páginas"] } ], "requisitos_entrega": [ { "item": "Prazo", "condicao": "Deve ser entregue até a data estipulada." } ], "observacoes_gerais": "Os critérios são baseados nas normas padrão de avaliação da instituição.", "versao_rubrica": "2025-12", "origem_rubrica": "padrao" } - Número de caracteres esperado: O JSON de output deve ser claro e estruturado, com um tamanho estimado em torno de 2.500 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 Análise do Trabalho do Aluno (RF 2).
1.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Análise do Trabalho do Aluno (RF 2).
RF 2. Agente de Análise do Trabalho do Aluno
2.1 Tarefa do Agente
Comparar a submissão do aluno com a rubrica estruturada e produzir um diagnóstico criterioso, com evidências textuais direta e indiretamente observáveis.
2.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo a submissão de um aluno e a rubrica estruturada criada pelo agente anterior.
# 2. Objetivo
Comparar a submissão do aluno com a rubrica estruturada para produzir um diagnóstico criterioso, identificando pontos fortes e lacunas.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Se a submissao vier como imagem e não houver texto legível no input, defina flags.solicitacao_de_texto_original=true e preencha apenas observações que não dependam do conteúdo detalhado.
- Para cada criterio da rubric_estruturada, atribua um nível qualitativo e inclua ao menos uma evidência (citar trecho entre aspas quando houver texto) justificando a classificação; se não houver evidência suficiente, marque nivel como 'nao_atende' com justificativa 'evidencia_insuficiente'.
- Em resumo_geral.aderencia_ao_pedido, avalie se a entrega responde explicitamente ao enunciado (verbo de tarefa, escopo, público, formato); indique lacunas objetivas (ex.: 'faltou conclusão', 'não apresentou referências').
- Em conformidade_formatacao, compare requisitos_formatacao e requisitos_entrega da rubrica e liste especificamente o que está conforme e o que falta, usando nomes dos itens.
- Em linguagem.sugestoes_reescrita_exemplificadas, proponha reescritas curtas e naturais que respeitem a voz do aluno; explique o porquê (clareza, concisão, coerência, correção gramatical).
- Utilize historico_resumido apenas para calcular progresso_relativo por criterio; nunca copie feedback anterior literalmente.
- Não sugerir ou afirmar plágio; quando o texto soar genérico, use flags.possivel_texto_genérico=true com justificativa neutra ('afirmações amplas sem fontes e sem exemplos').
- Nunca emitir notas ou percentuais; mantenha linguagem descritiva e verificável. 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 objeto JSON contendo a submissão do aluno e a rubrica estruturada.
-
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 objeto JSON chamado diagnostico que contém o diagnóstico criterioso da submissão do aluno.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "resumo_geral": { "aderencia_ao_pedido": true, "principais_forcas": ["Clareza na argumentação", "Uso adequado de referências"], "principais_lacunas": ["Faltou conclusão"] }, "por_criterio": [ { "criterio_id": "aderencia_ao_tema", "nivel": "atende_plenamente", "evidencias": ["Discussão clara sobre o tema."], "lacunas": [], "sugestoes_pontuais": [] } ], "conformidade_formatacao": { "itens_ok": ["Capa", "Numeração de Páginas"], "itens_pendentes": ["Sumário"] }, "linguagem": { "erros_recorrentes": ["Uso incorreto de vírgulas"], "sugestoes_reescrita_exemplificadas": [ { "antes": "O trabalho, é interessante.", "depois": "O trabalho é interessante.", "motivo": "Remoção de vírgula desnecessária." } ] }, "flags": { "formato_inadequado": false, "solicitacao_de_texto_original": false, "possivel_texto_genérico": false }, "progresso_relativo": { "melhorou_em": ["aderencia_ao_tema"], "manteve": [], "piorou_em": [] } } - Número de caracteres esperado: O JSON de output deve ser claro e estruturado, com um tamanho estimado em torno de 3.500 caracteres.
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: Não se conecta a sistemas externos.
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 Geração de Feedback Personalizado e Plano de Ação (RF 3).
2.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Geração de Feedback Personalizado e Plano de Ação (RF 3).
RF 3. Agente de Geração de Feedback Personalizado e Plano de Ação
3.1 Tarefa do Agente
Transformar o diagnóstico em feedback motivador, acionável e adaptado ao progresso do aluno, sem fornecer notas.
3.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo o diagnóstico da submissão do aluno gerado pelo agente anterior. # 2. Objetivo Transformar o diagnóstico em feedback motivador e acionável, adaptando-o ao progresso do aluno para incentivar a melhoria contínua. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Estruture a mensagem em 4 blocos: (1) reconhecimento dos pontos fortes com exemplos; (2) 3 prioridades de melhoria com justificativa; (3) passos acionáveis específicos (tipo checklist); (4) encorajamento final com próxima ação clara. - Adeque o tom ao progresso_relativo: se melhorou_em ≥ 2 critérios, comece com reconhecimento explícito do progresso; se piorou_em ≥ 2, ofereça orientação mais guiada e metas menores. - As prioridades_de_melhoria devem mapear 1-para-1 os critérios com nivel 'nao_atende' ou 'atende_parcialmente' ordenadas por impacto_no_trabalho: alto|medio|baixo; explique o impacto de forma prática. - Os passos_acionaveis_curto_prazo devem ser verificáveis pela própria pessoa (ex.: 'adicione 2 fontes primárias e conecte-as à sua tese' em vez de 'aprofundar argumentos'). - Em recursos_recomendados, indique o tema e por que o recurso ajuda; não invente links específicos. Sugira tipos de materiais genéricos (ex.: 'guia resumido de ABNT para citações diretas'). - Nunca incluir qualquer pontuação numérica, conceito ou menção de 'nota'. - Defina nivel_de_apoio_recomendado como: 'alto' se houver ≥2 critérios 'nao_atende' OU flags.formato_inadequado=true; 'medio' se houver ao menos 1 'nao_atende' ou 2 'atende_parcialmente'; caso contrário, 'baixo'. - Defina detectar_dificuldades_persistentes=true quando o historico_resumido indicar repetição do mesmo criterio em 'piorou_em' ou 'manteve' com nível inadequado por pelo menos duas avaliações consecutivas.
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 contendo o diagnóstico da submissão do aluno.
-
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.
3.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um objeto JSON chamado feedback_final que contém o feedback motivador e o plano de ação para o aluno.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "mensagem_para_o_aluno": "Parabéns pelo excelente uso de referências e clareza na argumentação. Para melhorar ainda mais, considere incluir uma conclusão mais robusta e revisar o uso de vírgulas. Continue o ótimo trabalho!", "destaques_forcas": ["Clareza na argumentação", "Uso adequado de referências"], "prioridades_de_melhoria": [ { "criterio_id": "conclusao", "motivo": "Conclusão ausente", "impacto_no_trabalho": "alto" } ], "passos_acionaveis_curto_prazo": ["Adicione uma conclusão clara ao trabalho."], "metas_qualitativas_proximas_2_semanas": ["Revisar o uso de pontuação"], "recursos_recomendados": [ { "tipo": "guia_de_estilo", "tema": "Uso de vírgulas", "por_que_ajuda": "Melhora a clareza e a fluidez do texto." } ], "exemplo_reescrita_chave": { "antes": "O trabalho, é interessante.", "depois": "O trabalho é interessante.", "tecnica_aplicada": "Remoção de vírgula desnecessária." }, "nivel_de_apoio_recomendado": "baixo", "detectar_dificuldades_persistentes": false } - Número de caracteres esperado: O JSON de output deve ser claro e estruturado, com um tamanho estimado em torno de 3.000 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
- 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 Sumário para Docente e Sinalização de Intervenção (RF 4).
3.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Sumário para Docente e Sinalização de Intervenção (RF 4).
RF 4. Agente de Sumário para Docente e Sinalização de Intervenção
4.1 Tarefa do Agente
Gerar um sumário executivo para o professor e sinalizar se é recomendada intervenção humana, com base em dificuldades persistentes.
4.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo o feedback final gerado pelo agente anterior e o diagnóstico detalhado do aluno. # 2. Objetivo Gerar um sumário executivo para o professor, sinalizando se é recomendada intervenção humana com base em dificuldades persistentes. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Defina status_geral como: 'crítico' se houver ≥2 critérios 'nao_atende' OU flags.formato_inadequado=true; 'atenção' se houver ao menos 1 'nao_atende' ou 2 'atende_parcialmente'; caso contrário, 'adequado'. - necessita_intervencao=true quando feedback_final.detectar_dificuldades_persistentes=true OU indicador_risco_academico='alto'. - indicador_risco_academico: 'alto' se houver repetição do mesmo criterio com 'nao_atende' nas últimas 2 avaliações; 'medio' se houver combinação de 'nao_atende' e 'atende_parcialmente' predominantes; 'baixo' caso contrário. - Em sugestao_de_acao_docente, proponha intervenções objetivas e curtas (ex.: 'agendar 15 min para revisar estrutura de introdução', 'fornecer exemplo de referência ABNT aplicada'). - Itens_para_acompanhar_em_proxima_entrega devem ser mensuráveis qualitativamente (ex.: 'incluir ao menos 1 contra-argumento com evidência'). - Não incluir qualquer julgamento de valor sobre o aluno; foque em evidências e necessidades instrucionais.
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 contendo o feedback final e o diagnóstico do aluno.
-
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 10.000 caracteres.
4.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um objeto JSON chamado alerta_docente que contém o sumário executivo para o professor e a sinalização de intervenção.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "resumo_exec_conciso": { "contexto": "Análise do trabalho submetido pelo aluno.", "status_geral": "adequado", "pontos_chave_forcas": ["Clareza na argumentação", "Uso adequado de referências"], "pontos_chave_lacunas": ["Faltou conclusão"] }, "recomendacao_intervencao": { "necessita_intervencao": false, "motivo": "", "sugestao_de_acao_docente": [] }, "criterios_recorrentes_dificeis": [], "indicador_risco_academico": "baixo", "itens_para_acompanhar_em_proxima_entrega": ["Incluir uma conclusão clara."] } - Número de caracteres esperado: O JSON de output deve ser claro e estruturado, com um tamanho estimado em torno de 2.500 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 não é passada para outros agentes internos.
4.3.6 Regras de Orquestração e Transição
A execução deste agente finaliza o fluxo. O sumário executivo e a sinalização de intervenção são os resultados que devem ser disponibilizados ao docente.