Agente de IA para Geração de Certificados Acadêmicos

11 de November de 2025 • Tempo de leitura: 5 min

Como criar um agente de IA que automatiza a geração de certificados de conclusão com base nos históricos escolares.

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 "Geração de Certificados Acadêmicos", uma solução de automação projetada para gerar certificados de conclusão acadêmica com precisão e conformidade aos padrões institucionais. 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 a geração de certificados acadêmicos a partir de dados consolidados dos históricos escolares, garantindo a precisão dos dados e a conformidade com os padrões institucionais.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

As instituições de ensino enfrentam desafios significativos ao gerenciar o processo manual de geração de certificados acadêmicos, que frequentemente resulta em erros e atrasos. Estes certificados são essenciais para a validação das conquistas acadêmicas dos alunos e qualquer erro pode comprometer a credibilidade da instituição.


Problemas Identificados

  • Demora no processo: O processo manual de análise e geração de certificados consome tempo valioso das equipes administrativas.
  • Erros frequentes: A transcrição manual de dados dos históricos escolares para os certificados é propensa a erros, o que pode resultar em certificados inválidos ou incorretos.
  • Falta de padronização: A ausência de um processo padronizado leva a inconsistências nos certificados emitidos, afetando a imagem institucional.

3. Impactos Esperados

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

  • Acelerar o processo de geração de certificados em pelo menos 70%.
  • Reduzir a taxa de erros na emissão de certificados para menos de 1%.
  • Padronizar a qualidade e o formato de todos os certificados acadêmicos emitidos.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para geração de certificados acadêmicos processa dados de históricos escolares, aplica regras institucionais e prepara certificados prontos para emissão, garantindo precisão e conformidade. 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 emissão de certificados que seguem as especificidades da sua instituição.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por 2 agentes de IA. O processo inicia com a extração de dados dos históricos escolares e termina com a geração do certificado acadêmico em formato PDF.

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

Agentes Função Principal
Agente de Extração de Dados de Históricos Escolares (RF 1) Extrair e estruturar as informações dos históricos escolares para geração de certificados.
Agente de Geração de Certificados Acadêmicos (RF 2) Gerar certificados de conclusão acadêmica com base nos dados extraídos, garantindo a conformidade com os padrões institucionais.

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 Extração de Dados de Históricos Escolares

1.1 Tarefa do Agente

Extrair e estruturar as informações dos históricos escolares para geração de certificados.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo históricos escolares em formato PDF ou imagem. Este documento contém as informações necessárias para a geração de certificados acadêmicos.

# 2. Objetivo
Extrair e estruturar as informações dos históricos escolares, incluindo nome do aluno, curso e data de conclusão, em um formato JSON padronizado.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Extraia o nome completo do aluno, o curso e a data de conclusão de forma precisa dos documentos fornecidos.
- Verifique a legibilidade e a completude dos documentos antes de iniciar a extração. Classifique como documento_incompleto se houver partes ilegíveis ou ausentes.
- Estruture os dados extraídos em um formato JSON padronizado, garantindo que cada campo necessário esteja presente e correto.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
  "nome_aluno": "João Silva",
  "curso": "Engenharia",
  "data_conclusao": "2025-11-11"
} 
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 documentos de históricos escolares via API. Na fase de testes, o fluxo será iniciado pelo envio manual dos dados, que serão enviados para o agente diretamente por upload dos documentos na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
  • Tipo do input: O input inicial para o fluxo são documentos de históricos escolares em formato PDF ou imagem.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber documentos nos formatos: .pdf, .jpg, .png.
  • 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 arquivo no formato JSON contendo os dados extraídos, incluindo nome do aluno, curso e data de conclusão.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "nome_aluno": "João Silva",
      "curso": "Engenharia",
      "data_conclusao": "2025-11-11"
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser conciso, com um tamanho estimado em torno de 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

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Geração de Certificados Acadêmicos (RF 2).

RF 2. Agente de Geração de Certificados Acadêmicos

2.1 Tarefa do Agente

Gerar certificados de conclusão acadêmica com base nos dados extraídos e garantir a conformidade com os padrões institucionais.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados estruturados extraídos dos históricos escolares. Estes dados incluem nome do aluno, curso e data de conclusão.

# 2. Objetivo
Gerar certificados de conclusão acadêmica utilizando os dados fornecidos, assegurando que estejam em conformidade com os padrões institucionais.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Utilize os dados estruturados para preencher os campos obrigatórios do certificado, assegurando precisão e consistência.
- Garanta que o layout e o conteúdo do certificado seguem os padrões institucionais estabelecidos, incluindo tipografia, logos e assinatura digital, se aplicável.
- Confirme que todos os elementos obrigatórios, como nome do aluno, curso e data de conclusão, estão presentes e corretamente posicionados no certificado antes de finalizá-lo.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
Certificado acadêmico em formato PDF, contendo nome do aluno, curso e data de conclusão. 
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 dados estruturados em formato JSON, contendo as informações extraídas dos históricos escolares.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato: .json (JSON).
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 500 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um certificado acadêmico em formato PDF, que inclui nome do aluno, curso e data de conclusão, seguindo os padrões institucionais.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
    Certificado acadêmico em formato PDF, contendo nome do aluno, curso e data de conclusão.
  • Número de caracteres esperado: O certificado final será um arquivo PDF com tamanho variável dependendo do conteúdo textual e elementos gráficos.

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 é o entregável final e não é passada para outros agentes internos.

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

A execução deste agente finaliza o fluxo. O certificado gerado é o resultado que deve ser disponibilizado à instituição.

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