Agente de IA para Geração de Relatórios de Consumo de Benefícios

12 de December de 2025 • Tempo de leitura: 5 min

Como criar um agente de IA que automatiza a coleta, análise e geração de relatórios de consumo de benefícios para departamentos de RH.

1. Propósito e Escopo

Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados, ferramentas como chamadas a sistemas externos e demais requisitos funcionais para o Fluxo de Agentes "Geração de Relatórios de Consumo de Benefícios", uma solução de automação projetada para facilitar a coleta, análise e visualização de dados de consumo de benefícios para departamentos de RH. Esse documento é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é automatizar a coleta de dados de diversas fontes, analisar esses dados para identificar padrões de consumo e gerar relatórios personalizados que atendam às necessidades específicas dos departamentos de RH.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

Os departamentos de RH enfrentam dificuldades em coletar e analisar dados de consumo de benefícios de maneira eficiente e precisa. Além disso, há uma necessidade crescente de relatórios detalhados que facilitem a visualização de dados de utilização por colaborador e por tipo de benefício.


Problemas Identificados

  • Dificuldade na Coleta de Dados: A coleta manual de dados de diferentes fontes é demorada e propensa a erros.
  • Falta de Padronização: Dados de consumo de benefícios são frequentemente armazenados em formatos variados, dificultando a análise.
  • Necessidade de Relatórios Personalizados: Relatórios detalhados e personalizados são necessários para atender às diferentes necessidades dos departamentos de RH.

3. Impactos Esperados

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

  • Reduzir o tempo de coleta e análise de dados em pelo menos 70%.
  • Padronizar a qualidade e o formato dos relatórios de consumo de benefícios.
  • Aumentar a precisão na identificação de padrões de consumo e insights úteis.
  • Fornecer relatórios personalizados que atendam às necessidades específicas dos departamentos de RH.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para geração de relatórios de consumo de benefícios automatiza a coleta de dados de diversas fontes, analisa os dados para identificar padrões de consumo e gera relatórios personalizados que atendem às necessidades dos departamentos de RH. 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 relatórios de consumo de benefícios.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por 6 agentes de IA. O processo inicia com a definição de parâmetros de coleta e termina com a geração de um relatório pronto para apresentação.

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

Agentes Função Principal
Agente de Preparação de Parâmetros de Coleta (RF 1) Definir escopo e preparar, por fonte de dados, os parâmetros completos para coleta de consumo de benefícios.
Agente de Execução de Chamada à API (RF 2) Realizar chamadas às APIs dos sistemas de benefícios para obter dados brutos de consumo conforme parâmetros preparados.
Agente de Execução de Consultas em Banco de Dados (RF 3) Executar consultas em bancos de dados para obter dados de elegibilidade e/ou consumo complementares.
Agente de Consolidação e Normalização de Dados de Benefícios (RF 4) Unificar, limpar, deduplicar e normalizar os dados brutos no esquema canônico de consumo de benefícios.
Agente de Análise de Consumo de Benefícios (RF 5) Calcular métricas e gerar insights sobre o consumo por colaborador, por tipo de benefício e por período.
Agente de Geração de Relatórios de Benefícios (RF 6) Produzir relatórios personalizados e prontos para apresentação com foco em visualização por colaborador e por tipo de benefício.

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 Preparação de Parâmetros de Coleta

1.1 Tarefa do Agente

Definir escopo e preparar, por fonte de dados, os parâmetros completos para coleta de consumo de benefícios.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo o contexto do RH, incluindo fontes disponíveis, período de referência, unidades de negócio e lista de colaboradores.

# 2. Objetivo
Definir escopo e preparar, por fonte de dados, os parâmetros completos para coleta de consumo de benefícios.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Se período não informado, definir como último mês calendário completo; timezone padrão: America/Sao_Paulo.
- Validar que cada fonte possua identificador de colaborador mapeável para colaborador_id; se houver múltiplos (cpf, matrícula, email), definir prioridade: cpf > matrícula > email; registrar a decisão em parametros.esquema_ids.
- Gerar lista canônica de tipos de benefício aceitos: {plano_saude, odontologico, vale_refeicao, vale_alimentacao, vale_transporte, gympass, auxilio_creche, educacao, outros}; mapear sinônimos da origem para esses tipos.
- Definir esquema de destino obrigatório: {colaborador_id, colaborador_nome?, tipo_beneficio, data_consumo, competencia, quantidade, unidade, valor_moeda, moeda, valor_brl?, status_lancamento, centro_custo?, unidade_negocio?, fonte, chave_origem}.
- Se não houver taxa de câmbio fornecida no input, manter moeda original e deixar valor_brl nulo e marcar conversao_moeda_status = "pendente" no metadado.
- Produzir regra de paginação por fonte: page/size ou cursor; se ausente, assumir tamanho 100.
- Definir política de inclusão: incluir somente lançamentos com data_consumo dentro de [inicio,fim] inclusive; lançar exclusão explícita para status cancelado/estornado.
- Emitir sinalizador parametros_preparados = true em caso de sucesso. 
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 contexto do RH 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 contexto na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
  • Tipo do input: O input inicial para o fluxo é um contexto do RH, que após ser processado, resulta em parâmetros de coleta.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs nos formatos: .json.
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 15.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um pacote de parâmetros por fonte de dados em formato **JSON**.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "fonte_id": "api_beneficios",
      "tipo_fonte": "api",
      "endpoint": "https://api.beneficios.com/v1/consumo",
      "range_datas_normalizado": {
        "inicio": "2025-12-01",
        "fim": "2025-12-31",
        "timezone": "America/Sao_Paulo"
      },
      "filtros": {
        "unidade": "São Paulo",
        "centro_custo": "RH"
      }
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 1.500 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: Utiliza lógica interna para definir parâmetros de coleta.
  • 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 Execução de Chamada à API (RF 2).

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Execução de Chamada à API (RF 2).

RF 2. Agente de Execução de Chamada à API

2.1 Tarefa do Agente

Realizar chamadas às APIs dos sistemas de benefícios para obter dados brutos de consumo conforme parâmetros preparados.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo uma lista de payloads prontos por fonte do tipo API, contendo endpoint, método, headers, paginação e filtros.

# 2. Objetivo
Realizar chamadas às APIs dos sistemas de benefícios para obter dados brutos de consumo conforme parâmetros preparados.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Execute chamadas às APIs usando os payloads fornecidos e colete os dados brutos de consumo.
- Capture metadados de coleta, incluindo intervalos de datas e detalhes de paginação.
- Em caso de falha na coleta, registre o erro e sinalize necessidade de revisão manual. 
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 uma lista de payloads prontos por fonte do tipo API.
  • 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.

2.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser uma lista de dados brutos recuperados por fonte_api em formato **JSON**.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "fonte_id": "api_beneficios",
      "registros": [
        {
          "colaborador_id": "123",
          "tipo_beneficio": "vale_refeicao",
          "data_consumo": "2025-12-01",
          "quantidade": 1,
          "valor_moeda": 20.00,
          "moeda": "BRL"
        }
      ],
      "metadados_coleta": {
        "inicio": "2025-12-01",
        "fim": "2025-12-31",
        "paginacao": "page/size"
      }
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 2.000 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: Realiza chamadas diretas às APIs dos sistemas de benefícios.

2.3.5 Memória

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Execução de Consultas em Banco de Dados (RF 3).

RF 3. Agente de Execução de Consultas em Banco de Dados

3.1 Tarefa do Agente

Executar consultas em bancos de dados para obter dados de elegibilidade e/ou consumo complementares.

3.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo parâmetros prontos para execução da consulta, incluindo conexão alias, SQL/consulta parametrizada e parâmetros de execução.

# 2. Objetivo
Executar consultas em bancos de dados para obter dados de elegibilidade e/ou consumo complementares.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Execute consultas SQL conforme os parâmetros fornecidos para coletar dados de elegibilidade e consumo.
- Registre metadados de coleta, incluindo intervalos de datas.
- Caso a consulta falhe, registre o erro e emita sinalizador para revisão manual. 
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 parâmetros prontos para execução da consulta SQL.
  • 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 8.000 caracteres.

3.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser uma lista de dados brutos recuperados por fonte_bd em formato **JSON**.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "fonte_id": "bd_hris",
      "registros": [
        {
          "colaborador_id": "123",
          "tipo_beneficio": "plano_saude",
          "data_consumo": "2025-12-01",
          "quantidade": 1,
          "valor_moeda": 300.00,
          "moeda": "BRL"
        }
      ],
      "metadados_coleta": {
        "inicio": "2025-12-01",
        "fim": "2025-12-31"
      }
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 2.000 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: Realiza consultas diretas aos bancos de dados dos sistemas de RH.

3.3.5 Memória

3.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Consolidação e Normalização de Dados de Benefícios (RF 4).

RF 4. Agente de Consolidação e Normalização de Dados de Benefícios

4.1 Tarefa do Agente

Unificar, limpar, deduplicar e normalizar os dados brutos no esquema canônico de consumo de benefícios.

4.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados brutos de APIs e/ou BD, mais o mapeamento canônico e regras de inclusão/estorno.

# 2. Objetivo
Unificar, limpar, deduplicar e normalizar os dados brutos no esquema canônico de consumo de benefícios.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Aplique mapeamento de campos de origem para destino conforme o esquema canônico.
- Realize deduplicação usando chaves compostas e mantenha apenas registros mais recentes.
- Marque registros de estorno/cancelamento conforme o status de origem e exclua do total financeiro.
- Normalize datas para o formato ISO e inferir datas de consumo quando necessário.
- Realize conversão de moeda se taxa estiver disponível; caso contrário, mantenha valor_brl nulo.
- Valide integridade mínima dos registros e descarte aqueles com chaves incompletas.
- Emita sinalizador dataset_normalizado = true ao final. 
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 dados brutos de APIs e/ou BD, mais o mapeamento canônico e regras de inclusão/estorno.
  • 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.

4.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um dataset canônico consolidado em formato **JSON**.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "colaborador_id": "123",
      "tipo_beneficio": "plano_saude",
      "data_consumo": "2025-12-01",
      "competencia": "2025-12",
      "quantidade": 1,
      "valor_moeda": 300.00,
      "moeda": "BRL",
      "status_lancamento": "valido"
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 3.000 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: Utiliza lógica interna para normalização e deduplicação de dados.
  • 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 deve ser visível para o Agente de Análise de Consumo de Benefícios (RF 5).

4.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Análise de Consumo de Benefícios (RF 5).

RF 5. Agente de Análise de Consumo de Benefícios

5.1 Tarefa do Agente

Calcular métricas e gerar insights sobre o consumo por colaborador, por tipo de benefício e por período.

5.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo o dataset canônico consolidado e parâmetros analíticos, incluindo janelas de tempo, limiares de outlier e grupos de comparação.

# 2. Objetivo
Calcular métricas e gerar insights sobre o consumo por colaborador, por tipo de benefício e por período.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Calcule KPIs padrão, incluindo total_valor_brl e gasto_medio_por_colaborador.
- Analise tendências mensais e identifique outliers com base em zscore e percentis.
- Exclua registros cancelados/estornados das somas, mas mantenha contagem separada.
- Sinalize confiabilidade baixa para benefícios com ausência significativa de valor_brl.
- Emita sinalizador analise_concluida = true ao final. 
5.3 Configurações do Agente

5.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 4).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber o dataset canônico consolidado e parâmetros analíticos.
  • 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 12.000 caracteres.

5.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um pacote analítico em formato **JSON**.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "kpis_gerais": {
        "total_valor_brl": 5000.00,
        "gasto_medio_por_colaborador": 250.00
      },
      "por_colaborador": {
        "123": {
          "total_valor_brl": 300.00,
          "beneficios": [
            {
              "tipo": "plano_saude",
              "valor": 300.00
            }
          ]
        }
      }
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 4.000 caracteres.

5.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

5.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta documentos externos.
  • Calculadora: Utiliza lógica interna para cálculo de métricas e análise de dados.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

5.3.5 Memória

5.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Geração de Relatórios de Benefícios (RF 6).

RF 6. Agente de Geração de Relatórios de Benefícios

6.1 Tarefa do Agente

Produzir relatórios personalizados e prontos para apresentação com foco em visualização por colaborador e por tipo de benefício.

6.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo o pacote analítico estruturado, preferências de layout e metadados institucionais.

# 2. Objetivo
Produzir relatórios personalizados e prontos para apresentação com foco em visualização por colaborador e por tipo de benefício.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Inclua capa com informações básicas e KPIs gerais com variações temporais.
- Estruture seções por benefício e por colaborador, destacando principais consumidores e tendências.
- Liste outliers e forneça recomendações práticas baseadas nos achados.
- Formate valores monetários conforme preferências de exibição e inclua logotipo se fornecido.
- Emita sinalizador relatorio_pronto = true ao final. 
6.3 Configurações do Agente

6.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 5).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber o pacote analítico estruturado, preferências de layout e metadados institucionais.
  • 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.

6.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um relatório estruturado em formato **JSON** com versão em markdown pronta para exportação.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "capa": {
        "titulo": "Relatório de Consumo de Benefícios",
        "empresa": "Empresa XYZ",
        "periodo_referencia": "Dezembro 2025"
      },
      "kpis_gerais": {
        "total_valor_brl": 5000.00,
        "gasto_medio_por_colaborador": 250.00
      },
      "visao_por_beneficio": {
        "plano_saude": {
          "total_valor_brl": 3000.00,
          "colaboradores": 10
        }
      }
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 5.000 caracteres.

6.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

6.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta documentos externos.
  • Calculadora: Utiliza lógica interna para formatação de relatórios.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

6.3.5 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.

6.3.6 Regras de Orquestração e Transição

A execução deste agente finaliza o fluxo. O relatório gerado é o resultado que deve ser disponibilizado ao usuário.

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