1. Propósito e Escopo
Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados e demais requisitos funcionais para o Agente de IA para Geração de Relatórios de Desempenho de Investimentos. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específico para construção de Agentes de IA.
O objetivo principal é transformar dados de mercado em relatórios detalhados que destacam tendências e insights relevantes para investidores, personalizando o conteúdo conforme o perfil do investidor.
2. Contexto e Problema
Problemas Específicos
- Falta de relatórios detalhados e atualizados sobre o desempenho de investimentos.
- Necessidade de destacar tendências e insights relevantes para investidores de forma clara e concisa.
- Dificuldade em personalizar relatórios para diferentes perfis de investidores.
3. Impactos Esperados
A implementação deste agente de IA visa alcançar os seguintes resultados:
- Aumentar a disponibilidade de relatórios detalhados e atualizados sobre investimentos.
- Destacar claramente tendências e insights relevantes para investidores.
- Personalizar relatórios de acordo com os perfis e interesses específicos dos investidores.
4. Visão Geral da Solução
O agente de IA para geração de relatórios de desempenho de investimentos processa dados de mercado, aplica algoritmos para identificar tendências e insights, e personaliza o relatório final conforme o perfil do investidor. 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 criação de relatórios personalizados para investidores.
A solução consiste em um fluxo de automação composto por vários agentes de IA. O processo inicia com a padronização do briefing e escopo de dados e termina com a geração do relatório final em linguagem natural.
A execução dos agentes é sequencial, seguindo a ordem definida na tabela abaixo:
| Agentes | Função Principal |
|---|---|
Agente de Padronização do Briefing e Escopo de Dados | Validar e padronizar o input do investidor e preparar o payload canônico para coleta e análise de dados. |
Agente de Execução de Chamada à API de Mercado | Realizar chamadas às APIs de mercado para obter séries históricas de preços ajustados, eventos corporativos, câmbio e benchmark. |
Agente de Preparação e Consolidação de Dados | Limpar, ajustar e consolidar dados brutos em séries alinhadas e prontas para cálculo. |
Agente de Cálculo de Métricas de Desempenho e Risco | Calcular métricas padronizadas de risco e retorno no período solicitado, incluindo comparativos contra benchmark. |
Agente de Detecção de Tendências e Insights | Identificar tendências, regimes e sinais práticos a partir das séries de preços/retornos e métricas calculadas. |
Agente de Personalização e Geração do Relatório | Montar o relatório final em linguagem natural, personalizando conteúdo e ênfases conforme o perfil do investidor. |
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 investidor receberá. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.
6. Requisitos Funcionais
RF 1. Agente de Padronização do Briefing e Escopo de Dados
1.1 Tarefa do Agente
Validar e padronizar o input do investidor e preparar o payload canônico para coleta e análise de dados.
1.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo um JSON com informações do investidor, incluindo perfil de risco, horizonte de investimento, ativos e outras preferências. # 2. Objetivo Validar e padronizar o input do investidor e preparar o payload canônico para coleta e análise de dados. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Se periodo.data_inicio ou data_fim ausentes, defina data_fim = hoje (UTC) e data_inicio = data_fim - 365 dias. - Normalize tickers para formato PROVEDOR:SIMBOLO (ex: NASDAQ:AAPL, B3:PETR4). Se o mercado não vier, infira por padrão 'B3' para tickers com sufixo numérico final e 'NASDAQ' se uppercase sem sufixo e tamanho <= 5; marque em faltantes se não for possível inferir. - Se moeda_base ausente, defina BRL. - Se benchmark ausente, defina por classe dos ativos: ações BR => B3:IBOV, ações US => DJI:^GSPC equivalente 'INDEX:SPX'; se mix internacional, defina 'INDEX:ACWI'. - Granularidade padrão: diário. - rf_aa_resolvida: use taxa_livre_risco_opcional; se ausente, 0.00 (aa). - Perfis: conservador limita ênfase a drawdown e volatilidade; moderado balanceia risco/retorno; arrojado enfatiza momentum e tracking error. - Preencha necessidades_dados: sempre incluir precos_ajustados; incluir eventos_corporativos e fx quando moeda_base != moeda do ativo; incluir benchmark se benchmark_resolvido definido. - Defina pode_prosseguir = false se: nenhum ticker válido, período < 30 dias, ou benchmark inválido quando exigido; inclua mensagens explicativas.
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 dados do investidor 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 JSON com informações do investidor e ativos.
-
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 até 10.000 caracteres.
1.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON canônico que inclui tickers normalizados, benchmark resolvido, período resolvido, moeda base resolvida e necessidades de dados.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "canonical_input": { "tickers_normalizados": ["NASDAQ:AAPL", "B3:PETR4"], "benchmark_resolvido": "INDEX:ACWI", "periodo_resolvido": { "inicio": "2024-12-21", "fim": "2025-12-21" }, "moeda_base_resolvida": "BRL", "necessidades_dados": { "precos_ajustados": true, "eventos_corporativos": true, "fx": true, "benchmark": true } }, "validacao": { "faltantes": [], "inconsistencias": [], "pode_prosseguir": true, "mensagens": [] } } - 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: 0.7
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 próximo agente no fluxo.
1.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o próximo agente no fluxo.