PrototipeAI | Agente de IA para Geração de Relatórios de Crédito Empresarial

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 Agente de IA para Geração de Relatórios de Crédito Empresarial. 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 coleta e análise de dados financeiros de múltiplas fontes para gerar relatórios de crédito empresarial detalhados e precisos, reduzindo o tempo e aumentando a precisão e padronização dos relatórios.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

As empresas enfrentam desafios significativos na coleta manual de dados financeiros, o que aumenta o tempo necessário para gerar relatórios de crédito. Além disso, a análise manual pode ser imprecisa devido à grande quantidade de dados a serem processados.

Problemas Identificados

Coleta manual e demorada: A coleta de dados financeiros é feita manualmente, o que aumenta o tempo necessário para gerar relatórios de crédito.
Análise imprecisa: Devido à grande quantidade de dados, a análise manual pode ser imprecisa, levando a erros nos relatórios.
Falta de padronização: Os relatórios gerados manualmente muitas vezes não seguem um padrão, resultando em inconsistências.

3. Impactos Esperados

A implementação deste agente de IA visa alcançar os seguintes resultados:

Reduzir o tempo de geração de relatórios em pelo menos 70%.
Aumentar a precisão na análise de dados financeiros.
Garantir a padronização dos relatórios gerados, seguindo normas estabelecidas.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para geração de relatórios de crédito empresarial automatiza a coleta e análise de dados financeiros, aplicando algoritmos de IA para gerar relatórios detalhados e precisos. 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 crédito empresarial.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por 7 agentes de IA. O processo inicia com a preparação da coleta de dados financeiros e termina com a personalização de relatórios para atender a diferentes necessidades empresariais.

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

Agentes	Função Principal
`Agente de Preparação da Coleta de Dados Financeiros` (RF 1)	Transformar o escopo do cliente em parâmetros prontos para execução de coleta em múltiplas fontes confiáveis.
`Agente de Execução de Chamada à API` (RF 2)	Realizar chamadas às APIs financeiras e cadastrais definidas, retornando os dados brutos sem análise.
`Agente de Busca Online` (RF 3)	Executar buscas online por notícias, protestos públicos e comunicados relevantes ao risco de crédito.
`Agente de Consolidação e Normalização de Dados` (RF 4)	Unificar, higienizar e normalizar dados brutos coletados de múltiplas fontes em um dataset contábil-financeiro único e consistente.
`Agente de Análise de Crédito Empresarial` (RF 5)	Calcular indicadores, avaliar solvência e gerar uma recomendação de crédito explicável com base no dataset normalizado.
`Agente de Padronização de Relatórios` (RF 6)	Gerar relatório padronizado de crédito empresarial em estrutura fixa, claro e consistente, aderente às normas internas.
`Agente de Personalização de Relatórios` (RF 7)	Aplicar preferências do cliente ao relatório padronizado sem quebrar a estrutura e a rastreabilidade dos dados.

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.

Ver Agente na Prototipe AI

6. Requisitos Funcionais

RF 1. Agente de Preparação da Coleta de Dados Financeiros

1.1 Tarefa do Agente

Transformar o escopo do cliente (empresa, período, escopo de fontes) em parâmetros prontos para execução de coleta em múltiplas fontes confiáveis.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente

# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo o escopo do cliente, que inclui informações sobre a empresa, o período e o escopo de fontes desejadas para a coleta de dados financeiros.

# 2. Objetivo
Transformar o escopo do cliente em parâmetros prontos para execução de coleta em múltiplas fontes confiáveis.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Construa apis_payloads apenas com fontes explícitas no input ou listadas como confiáveis no contexto fornecido; se a fonte não estiver definida, registre em dados_minimos_obrigatorios_nao_atendidos e não a inclua no payload.
- Quebre o período solicitado em janelas compatíveis com paginação mensal/trimestral conforme periodicidade; inclua pagina_inicial=1 e limite_paginas calculado por teto(periodo/limite_fonte) quando o limite de itens por página for informado.
- Garanta que cada payload contenha identificador inequívoco da empresa (CNPJ formatado 00.000.000/0000-00 e sua versão numérica apenas dígitos).
- Defina termos_busca_online.consultar = preferencias.incluir_busca_online; se falso, retorne queries=[], mas mantenha janela_temporal com {inicio,fim}.
- Normalize moeda_padrao para 'BRL' se não especificado; defina data_formato como 'ISO-8601' e fuso 'America/Sao_Paulo'.
- Não invente endpoints: se ausentes, marque fonte como indisponível em observacoes e deixe apis_payloads vazio para ela.
- Saída deve ser JSON válido e estritamente no schema declarado em expected_output.

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 objeto JSON contendo o escopo do cliente 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 um objeto JSON contendo informações sobre a empresa, o período e o escopo de fontes desejadas para a coleta de dados financeiros.
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 texto com até 10.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

Formato de output: O output deve ser um objeto JSON estruturado contendo os parâmetros prontos para execução de coleta em múltiplas fontes confiáveis.

Exemplo de Estrutura de Output:

 {"apis_payloads": [...], "termos_busca_online": {...}, "chaves_normalizacao": {...}, "dados_minimos_obrigatorios": [...] }

Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 3.000 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 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 financeiras e cadastrais definidas, retornando os dados brutos sem análise.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente

 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um payload pronto contendo os parâmetros para execução de chamadas às APIs financeiras e cadastrais.

# 2. Objetivo
Realizar chamadas às APIs financeiras e cadastrais definidas no payload recebido e retornar os dados brutos sem análise.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Este agente não precisa de instruções para LLM, pois sua única função é executar a chamada às APIs com o payload recebido e retornar os dados brutos e metadados de execução.

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 como input um objeto JSON contendo os parâmetros para execução de chamadas às APIs financeiras e cadastrais.
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 texto com até 5.000 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

Formato de output: O output deve ser um objeto JSON contendo os dados brutos retornados pelas APIs financeiras e cadastrais.