PrototipeAI | Agente de IA para Feedback de Desempenho em Estágios

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 "Feedback de Desempenho em Estágios", uma solução projetada para coletar e sintetizar feedbacks de supervisores de estágio, fornecendo aos alunos insights sobre seu desempenho e áreas de melhoria. 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 o feedback dos supervisores em insights claros e acionáveis para os alunos, ajudando-os a identificar áreas de melhoria e sugerir ações para o desenvolvimento profissional.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

Durante os estágios, os alunos frequentemente enfrentam a falta de feedback estruturado e contínuo sobre o seu desempenho. Isso dificulta a identificação de áreas específicas que precisam de melhoria e pode impactar negativamente no desenvolvimento profissional dos alunos.

Problemas Identificados

Falta de feedback estruturado: Supervisores muitas vezes não conseguem fornecer feedback regular e padronizado devido a limitações de tempo e recursos.
Dificuldade em identificar áreas de melhoria: Sem um feedback claro, os alunos não conseguem identificar quais habilidades precisam ser desenvolvidas.

3. Impactos Esperados

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

Fornecer feedback estruturado e contínuo aos alunos durante o estágio.
Identificar áreas de melhoria específicas através da análise dos feedbacks.
Sugerir ações práticas para o desenvolvimento profissional dos alunos.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para feedback de desempenho em estágios coleta e sintetiza feedbacks de supervisores, oferecendo insights claros aos alunos sobre seu desempenho e sugerindo áreas de melhoria. A seguir são detalhadas todas as regras de negócio e especificações funcionais necessárias para que esse agente atue como um assistente útil e autônomo no fornecimento de feedbacks estruturados.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por 2 agentes de IA. O processo inicia com a coleta de feedbacks dos supervisores e termina com a entrega de uma síntese de feedbacks e recomendações ao aluno.

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

Agentes	Função Principal
`Agente de Coleta de Feedbacks de Supervisores` (RF 1)	Coletar feedbacks regulares dos supervisores de estágio.
`Agente de Análise e Síntese de Feedbacks` (RF 2)	Analisar e sintetizar feedbacks para fornecer insights claros ao aluno.

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 receberá. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.

Ver Agente na Prototipe AI

6. Requisitos Funcionais

RF 1. Agente de Coleta de Feedbacks de Supervisores

1.1 Tarefa do Agente

Coletar feedbacks regulares dos supervisores de estágio.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente

 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo uma solicitação para coleta de feedback do supervisor de estágio. Este feedback é essencial para o desenvolvimento profissional do aluno.

# 2. Objetivo
Coletar feedbacks regulares dos supervisores de estágio, garantindo que sejam estruturados e consistentes ao longo do tempo.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Estabeleça um cronograma de coleta de feedbacks em intervalos regulares, como semanalmente ou mensalmente.
- Garanta que os feedbacks sejam coletados de forma consistente e em um formato padrão.
- Assegure-se de que todos os supervisores estejam cientes das datas de coleta de feedback e dos canais através dos quais devem ser enviados.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
**Feedback do Supervisor:**
- Pontos fortes: Comunicação eficaz, trabalho em equipe.
- Áreas de melhoria: Gestão de tempo, atenção aos detalhes.
- Recomendações: Participar de workshops de gestão de tempo e revisão de tarefas antes de enviá-las.

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 do supervisor 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 uma solicitação de feedback estruturado em texto.
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber textos nos formatos: .txt, .docx.
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 texto estruturado em **Markdown**. A estrutura deve incluir os pontos fortes, áreas de melhoria e recomendações do supervisor.

Exemplo de Estrutura de Output:

 **Feedback do Supervisor:**
- Pontos fortes: Comunicação eficaz, trabalho em equipe.
- Áreas de melhoria: Gestão de tempo, atenção aos detalhes.
- Recomendações: Participar de workshops de gestão de tempo e revisão de tarefas antes de enviá-las.

Número de caracteres esperado: O texto final deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 1.500 caracteres.

1.3.3 Parâmetros de Geração

Modelo: GPT-5
Temperatura: 0.7

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 e Síntese de Feedbacks (RF 2).

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Análise e Síntese de Feedbacks (RF 2).

RF 2. Agente de Análise e Síntese de Feedbacks

2.1 Tarefa do Agente

Analisar e sintetizar feedbacks para fornecer insights claros ao aluno.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente

 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo feedbacks estruturados em texto, coletados dos supervisores de estágio. Esses feedbacks são fundamentais para fornecer insights claros sobre o desempenho do aluno.

# 2. Objetivo
Analisar e sintetizar os feedbacks para identificar padrões e tendências no desempenho do aluno, fornecendo insights claros e recomendações práticas.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Analise cada feedback recebido para identificar padrões e tendências no desempenho do aluno.
- Utilize critérios específicos para categorizar os feedbacks em áreas de força e áreas que necessitam de melhoria.
- Gere um resumo conciso que destaque os principais pontos de feedback, oferecendo recomendações práticas e ações sugeridas para o desenvolvimento profissional do aluno.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
**Síntese de Feedbacks:**
- Pontos Fortes: Comunicação eficaz, trabalho em equipe.
- Áreas de Melhoria: Gestão de tempo, atenção aos detalhes.
- Recomendações: Participar de workshops de gestão de tempo e revisão de tarefas antes de enviá-las.

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 feedbacks estruturados em texto, que foram coletados e processados 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 1.500 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

Formato de output: O output deve ser um texto estruturado em **Markdown** que sintetiza os feedbacks recebidos, destacando pontos fortes, áreas de melhoria e recomendações.