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 de Conclusão de Curso", uma solução de automação projetada para garantir a precisão dos dados e formatação padronizada dos certificados. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.
2. Contexto e Problema
Cenário Atual
O processo de geração de certificados de conclusão de curso é atualmente manual, o que leva a um tempo elevado de execução e aumento do risco de erros na inserção de dados dos alunos.
Problemas Identificados
- Tempo elevado gasto na geração manual de certificados de conclusão de curso.
- Risco de erros na inserção de dados dos alunos nos certificados.
3. Impactos Esperados
A implementação deste fluxo de automação visa alcançar os seguintes resultados:
- Reduzir o tempo necessário para a geração de certificados.
- Garantir a precisão e a formatação padronizada dos dados nos certificados.
- Automatizar o processo de verificação de precisão dos dados acadêmicos.
4. Visão Geral da Solução
O agente de IA para geração de certificados de conclusão de curso automatiza a extração e validação de dados acadêmicos, assegura a formatação padronizada e emite certificados em PDF. 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 geração de certificados de conclusão de curso.
A solução consiste em um fluxo de automação composto por 3 agentes de IA. O processo inicia com a extração de dados acadêmicos e termina com a geração de certificados em PDF.
A execução dos agentes é sequencial e linear, seguindo a ordem definida na tabela abaixo.
| Agentes | Função Principal |
|---|---|
Agente de Extração de Dados Acadêmicos (RF 1)
| Extrair e estruturar dados acadêmicos dos alunos para a geração de certificados. |
Agente de Verificação de Precisão dos Dados (RF 2)
| Verificar e validar a precisão dos dados extraídos antes da emissão dos certificados. |
Agente de Geração de Certificados (RF 3)
| Gerar certificados de conclusão de curso com formatação padronizada. |
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 Acadêmicos
1.1 Tarefa do Agente
Extrair e estruturar dados acadêmicos dos alunos para a geração de certificados.
1.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados acadêmicos dos alunos em formato CSV. Estes dados incluem informações como nome, curso e data de conclusão.
# 2. Objetivo
Extrair e estruturar os dados acadêmicos dos alunos para a geração de certificados.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Automatizar a extração de dados a partir do CSV fornecido.
- Verificar a presença de todos os campos obrigatórios antes de prosseguir. Se algum campo obrigatório estiver ausente, retorne erro específico indicando o campo faltante.
- Em caso de ausência de dados, retornar erro específico indicando o campo faltante.
# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
"nome": "João da Silva",
"curso": "Engenharia de Software",
"data_conclusao": "2025-11-08"
} 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 arquivo CSV com dados acadêmicos 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 CSV na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
- Tipo do input: O input inicial para o fluxo é um arquivo CSV contendo dados acadêmicos dos alunos.
-
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber arquivos nos formatos:
.csv. - Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 50.000 caracteres.
1.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON estruturado com campos como 'nome', 'curso', 'data_conclusao'.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "nome": "João da Silva", "curso": "Engenharia de Software", "data_conclusao": "2025-11-08" } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 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 Verificação de Precisão dos Dados (RF 2).
1.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Verificação de Precisão dos Dados (RF 2).
RF 2. Agente de Verificação de Precisão dos Dados
2.1 Tarefa do Agente
Verificar e validar a precisão dos dados extraídos antes da emissão dos certificados.
2.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um JSON estruturado com dados acadêmicos dos alunos.
# 2. Objetivo
Verificar e validar a precisão dos dados extraídos antes da emissão dos certificados.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Conferir a correspondência dos dados com registros acadêmicos oficiais. Utilize apenas fontes oficiais para verificação.
- Adicionar campo 'validacao' com status 'aprovado' ou 'rejeitado'.
- Em caso de dados incorretos, incluir mensagem de erro detalhando a inconsistência e o campo afetado.
# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
"nome": "João da Silva",
"curso": "Engenharia de Software",
"data_conclusao": "2025-11-08",
"validacao": "aprovado"
} 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 um JSON estruturado com dados acadêmicos dos alunos.
-
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 2.000 caracteres.
2.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON validado com campo adicional 'validacao' indicando a precisão dos dados.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "nome": "João da Silva", "curso": "Engenharia de Software", "data_conclusao": "2025-11-08", "validacao": "aprovado" } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em 600 caracteres.
2.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
2.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta.
- Calculadora: Não utiliza.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Não utiliza.
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 Certificados (RF 3).
2.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Geração de Certificados (RF 3).
RF 3. Agente de Geração de Certificados
3.1 Tarefa do Agente
Gerar certificados de conclusão de curso com formatação padronizada.
3.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo um JSON validado com dados acadêmicos dos alunos. # 2. Objetivo Gerar certificados de conclusão de curso com formatação padronizada. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Utilizar template padronizado para todos os certificados, garantindo consistência visual em todos os documentos gerados. - Incluir informações validadas nos locais apropriados do template, assegurando que não haja erros de posicionamento. - Gerar PDF de cada certificado e armazenar em diretório especificado, garantindo que o nome do arquivo seja único e identificável. # 4. Exemplo de Output que você deve produzir Certificado_PDF_2025-11-08_Joao_da_Silva.pdf
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 um JSON validado com dados acadêmicos dos alunos.
-
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 2.000 caracteres.
3.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um arquivo PDF com o certificado de conclusão de curso.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
Certificado_PDF_2025-11-08_Joao_da_Silva.pdf
- Número de caracteres esperado: O nome do arquivo PDF deve ser único e identificável, com um tamanho estimado em 50 caracteres.
3.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
3.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta.
- Calculadora: Não utiliza.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Não utiliza.
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. O certificado gerado é o resultado que deve ser disponibilizado ao usuário.