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 de Atividades Recreativas". Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.
O objetivo é criar um agente que coleta feedback de alunos e professores sobre atividades recreativas realizadas na instituição, analisando as respostas para sugerir melhorias.
2. Contexto e Problema
Cenário Atual
As atividades recreativas são parte fundamental do desenvolvimento dos alunos, promovendo bem-estar e socialização. Contudo, sem um mecanismo eficiente para coleta e análise de feedback, torna-se difícil identificar áreas de melhoria e implementar mudanças eficazes.
Problemas Identificados
- Coleta de Feedback Ineficiente: Métodos tradicionais de coleta de feedback podem ser demorados e ineficazes, resultando em baixa participação.
- Falta de Análise Estruturada: A ausência de uma análise estruturada do feedback recebido impede a identificação de melhorias específicas.
- Ajustes Subjetivos: Sem dados claros, as melhorias nas atividades são subjetivas e baseadas em percepções individuais.
3. Impactos Esperados
A implementação deste agente visa alcançar os seguintes resultados:
- Aumento na Participação: Incentivar a participação sincera através de feedback anônimo.
- Identificação Clara de Melhorias: Analisar feedback para identificar áreas claras de melhoria nas atividades recreativas.
- Sugestões de Ajustes Baseadas em Dados: Propor ajustes nas atividades com base em dados concretos coletados.
4. Visão Geral da Solução
O agente de IA para feedback de atividades recreativas coleta e analisa feedback de alunos e professores de forma anônima, sugerindo melhorias baseadas nas respostas coletadas. 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 coleta e análise de feedback.
A solução consiste em um fluxo de automação que inicia com a coleta de feedback após cada atividade recreativa e termina com a geração de um relatório de sugestões de melhoria.
A execução do agente é linear, seguindo a ordem definida na tabela abaixo. O fluxo inclui etapas automatizadas de análise e sugestão de melhorias.
| Agentes | Função Principal |
|---|---|
Agente de Coleta de Feedback (RF 1)
| Coletar feedback anônimo de alunos e professores sobre atividades recreativas. |
Agente de Análise de Feedback (RF 2)
| Analisar o feedback coletado para identificar áreas de melhoria. |
Agente de Sugestão de Melhorias (RF 3)
| Sugerir melhorias nas atividades com base no feedback analisado. |
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 a instituição receberá. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.
6. Requisitos Funcionais
RF 1. Agente de Coleta de Feedback
1.1 Tarefa do Agente
Coletar feedback anônimo sobre atividades recreativas de alunos e professores, incentivando uma participação sincera e construtiva.
1.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo solicitações de feedback anônimo de alunos e professores sobre atividades recreativas realizadas na instituição. # 2. Objetivo Coletar feedback anônimo sobre a qualidade e eficácia das atividades recreativas, capturando opiniões e sugestões de melhorias. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Garanta o anonimato dos participantes, coletando apenas a categoria de participante (aluno ou professor). - Incentive feedback honesto e construtivo, assegurando aos participantes que suas opiniões serão consideradas para melhorias. - Estruture o feedback coletado em categorias claras, como "Aspectos Positivos", "Áreas de Melhoria" e "Sugestões". # 4. Exemplo de Output que você deve produzir **Categoria de Participante:** Aluno **Aspectos Positivos:** A atividade foi muito divertida e envolvente. **Áreas de Melhoria:** O tempo de duração poderia ser um pouco maior. **Sugestões:** Incluir mais atividades ao ar livre.
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 uma solicitação de feedback após cada atividade recreativa via API. Na fase de testes, o fluxo será iniciado pelo envio manual das solicitações, que serão enviadas 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 uma solicitação de feedback, que deve incluir a categoria de participante e a atividade referida.
-
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs nos formatos:
.txt(Texto Plano). - Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 2.000 caracteres.
1.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um texto formatado em **Markdown**, estruturado em categorias claras de feedback.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
**Categoria de Participante:** Aluno **Aspectos Positivos:** A atividade foi muito divertida e envolvente. **Áreas de Melhoria:** O tempo de duração poderia ser um pouco maior. **Sugestões:** Incluir mais atividades ao ar livre.
- Número de caracteres esperado: O texto final deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 500 caracteres, podendo variar conforme o feedback recebido.
1.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.5
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 de Feedback (RF 2).
1.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Análise de Feedback (RF 2).
RF 2. Agente de Análise de Feedback
2.1 Tarefa do Agente
Analisar o feedback coletado para identificar áreas de melhoria nas atividades recreativas.
2.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo feedback estruturado em categorias claras, coletado de alunos e professores sobre atividades recreativas. # 2. Objetivo Analisar o feedback para identificar áreas de melhoria e categorizar as sugestões de forma estruturada. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Analise cada categoria de feedback para identificar padrões comuns e áreas frequentes de melhoria. - Estruture as áreas de melhoria identificadas em uma lista clara e priorizada. - Relacione sugestões específicas a cada área de melhoria identificada. # 4. Exemplo de Output que você deve produzir **Áreas de Melhoria Identificadas:** 1. Tempo de Duração - Sugestões: Aumentar o tempo de cada sessão para 1 hora. 2. Variedade de Atividades - Sugestões: Incluir atividades ao ar livre e novas modalidades esportivas.
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 feedback estruturado em categorias, coletado pelo agente anterior.
-
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato:
.md(Markdown). - Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 3.000 caracteres.
2.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um texto formatado em **Markdown**, apresentando uma lista clara e priorizada de áreas de melhoria e sugestões.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
**Áreas de Melhoria Identificadas:** 1. Tempo de Duração - Sugestões: Aumentar o tempo de cada sessão para 1 hora. 2. Variedade de Atividades - Sugestões: Incluir atividades ao ar livre e novas modalidades esportivas.
- Número de caracteres esperado: O texto final deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em torno de 800 caracteres.
2.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.5
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 Sugestão de Melhorias (RF 3).
2.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Sugestão de Melhorias (RF 3).
RF 3. Agente de Sugestão de Melhorias
3.1 Tarefa do Agente
Sugerir melhorias nas atividades recreativas com base no feedback analisado e nas áreas de melhoria identificadas.
3.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo uma lista estruturada de áreas de melhoria identificadas a partir do feedback de alunos e professores. # 2. Objetivo Sugerir melhorias específicas para cada área identificada, baseando-se nas sugestões coletadas. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Para cada área de melhoria, ofereça sugestões práticas e implementáveis. - Priorize sugestões que tenham sido mencionadas por múltiplos participantes. - Estruture as sugestões em um formato claro e acionável. # 4. Exemplo de Output que você deve produzir **Sugestões de Melhorias:** 1. Tempo de Duração - Aumentar o tempo de cada sessão para 1 hora, conforme sugerido por vários participantes. 2. Variedade de Atividades - Introduzir novas modalidades esportivas e atividades ao ar livre para diversificar as opções disponíveis.
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: Este agente deve ser apto a receber como input uma lista de áreas de melhoria e sugestões, estruturadas pelo agente anterior.
-
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato:
.md(Markdown). - Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 2.000 caracteres.
3.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um texto formatado em **Markdown**, apresentando sugestões de melhorias de forma clara e prática.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
**Sugestões de Melhorias:** 1. Tempo de Duração - Aumentar o tempo de cada sessão para 1 hora, conforme sugerido por vários participantes. 2. Variedade de Atividades - Introduzir novas modalidades esportivas e atividades ao ar livre para diversificar as opções disponíveis.
- Número de caracteres esperado: O texto final deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em torno de 800 caracteres.
3.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.5
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 é o entregável final e não é passada para outros agentes internos.
3.3.6 Regras de Orquestração e Transição
A execução deste agente finaliza o fluxo. As sugestões geradas são o resultado que deve ser disponibilizado à equipe responsável pelas atividades recreativas.