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 Personalizados de Crédito", uma solução de automação projetada para personalizar relatórios de crédito com base em critérios específicos estabelecidos por analistas financeiros. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.
O objetivo principal é garantir que os relatórios de crédito gerados sejam personalizados, fornecendo insights acionáveis e relevantes para a tomada de decisões financeiras.
2. Contexto e Problema
Cenário Atual
Atualmente, os relatórios de crédito padronizados não atendem às necessidades específicas dos analistas financeiros, que enfrentam dificuldades em personalizar esses documentos de acordo com critérios específicos. Isso resulta em relatórios que muitas vezes não fornecem os insights necessários para a tomada de decisões financeiras.
Problemas Identificados
- Relatórios Padronizados: Os relatórios de crédito atuais são genéricos e não atendem às necessidades específicas dos analistas.
- Dificuldade de Personalização: Personalizar relatórios de crédito de acordo com critérios específicos é uma tarefa complexa e demorada.
- Necessidade de Insights Acionáveis: Há uma demanda crescente por relatórios que não apenas apresentem dados, mas que também ofereçam insights que possam ser rapidamente transformados em ações.
3. Impactos Esperados
A implementação deste fluxo de automação visa alcançar os seguintes resultados:
- Relatórios Personalizados: Possibilitar a geração de relatórios de crédito que atendem exatamente às especificações dos analistas financeiros.
- Insights Acionáveis: Gerar relatórios que não apenas forneçam dados, mas também insights práticos e acionáveis.
- Eficiência na Tomada de Decisões: Melhorar a relevância e a utilidade dos relatórios de crédito para suportar decisões financeiras mais informadas e eficientes.
4. Visão Geral da Solução
O agente de IA para geração de relatórios personalizados de crédito processa dados financeiros de diversas fontes, aplica critérios específicos definidos por analistas e gera relatórios que oferecem insights acionáveis. A seguir são detalhadas todas as regras de negócio e especificações funcionais necessárias para que esse agente atue como um assistente eficaz na personalização de relatórios de crédito.
A solução consiste em um fluxo de automação composto por 7 agentes de IA. O processo inicia com a definição dos critérios de personalização e termina com a entrega do relatório final ao analista.
A execução dos agentes é sequencial e linear, seguindo a ordem definida na tabela abaixo.
| Agentes | Função Principal |
|---|---|
Agente de Definição de Critérios de Personalização (RF 1)
| Converter a solicitação do analista financeiro em um especificador estruturado de relatório de crédito. |
Agente de Execução de Chamada à API (Bureau de Crédito) (RF 2)
| Obter dados de score, consultas, negativações e histórico de pagamentos. |
Agente de Execução de Consultas em Banco de Dados (Dados Internos) (RF 3)
| Recuperar limites, exposições e eventos de cobrança de dados internos. |
Agente de Consolidação e Qualidade de Dados de Crédito (RF 4)
| Unificar dados de múltiplas fontes e tratar dados faltantes. |
Agente Gerador de Relatório de Crédito Personalizado (RF 5)
| Produzir relatório de crédito personalizado com insights acionáveis. |
Agente de Verificação de Conformidade e Adequação (RF 6)
| Verificar se o relatório cumpre os critérios do spec e políticas de privacidade. |
Agente de Preparação de Entrega (RF 7)
| Empacotar a saída no formato solicitado e preparar para entrega. |
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 analista financeiro receberá. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.
6. Requisitos Funcionais
RF 1. Agente de Definição de Critérios de Personalização
1.1 Tarefa do Agente
Converter a solicitação do analista financeiro em um especificador estruturado de relatório de crédito, padronizando critérios, métricas, segmentos, limites e formato de saída.
1.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo instruções do analista contendo: objetivo do relatório, escopo (pessoa física/jurídica/portfólio), identificadores dos sujeitos (ex.: CNPJ/CPF/IDs internos), período de análise, métricas desejadas, segmentos/recortes (ex.: por produto, região, faixa de rating), thresholds de materialidade, políticas de inclusão/exclusão de dados, restrições de privacidade, idioma e formato de entrega.
# 2. Objetivo
Converter a solicitação do analista financeiro em um especificador estruturado de relatório de crédito, padronizando critérios, métricas, segmentos, limites e formato de saída.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Mapear todos os critérios em chaves explícitas do spec; se o analista não definir algum item essencial, aplicar defaults: analysis_period últimos 24 meses; idioma 'pt-BR'; output_format.structure 'json'.
- Validar consistência: se subject_type='jurídica', exigir CNPJ ou ID interno; se 'física', exigir CPF ou ID interno; se ausente, sinalizar erro no campo spec.validation_errors[] e marcar spec.ready=false.
- Normalizar métricas em nomes canônicos: 'inadimplência 90+' -> 'dpd90', 'limite utilizado' -> 'utilization_rate', 'probabilidade de default' -> 'pd', 'perda dada default' -> 'lgd', 'exposição' -> 'ead'.
- Padronizar thresholds com operador ('>=','<=','>','<','==') e valor numérico/percentual; quando vier em linguagem natural, inferir operador e unidade (ex.: 'acima de 10%' -> operador '>=' e valor 0.10, unidade 'ratio').
- Definir segments como lista de chaves de agregação válidas: ['produto','regiao','porte','rating','tempo_de_relacao','canal'].
- Resolver políticas de precedência de fontes: default = interno > bureau > watchlists; registrar em business_policies.precedência_fonte.
- Definir data_requirements com base nas métricas solicitadas: se required_metrics contém 'score','consultas','negativações' -> requires_bureau_data=true; se contém 'limite','exposição','atrasos internos' -> requires_internal_data=true.
- Privacidade: mascarar CPFs/CNPJs por padrão (exibir apenas últimos 3 dígitos) e permitir override apenas se privacy_rules.PII_allowed_fields explicitamente incluir campo não mascarado.
- Produzir spec.ready=true quando não houver validation_errors.
- Incluir rationale curto por critério em spec.rationale[métrica] com 1 frase sobre por que a métrica é relevante ao objetivo declarado. 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 instruções do analista financeiro 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 são instruções textuais estruturadas.
-
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber textos nos formatos:
.txt,.docx. - 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 com a especificação completa do relatório de crédito.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "subject_type": "jurídica", "subject_identifiers": ["CNPJ", "ID interno"], "analysis_period": {"start": "2023-01-01", "end": "2023-12-31"}, "required_metrics": ["dpd90", "utilization_rate"], "segments": ["produto", "regiao"], "thresholds": {"dpd90": ">=0.10"}, "business_policies": {"precedência_fonte": "interno > bureau > watchlists"}, "data_requirements": {"requires_bureau_data": true, "requires_internal_data": true}, "privacy_rules": {"masking": true}, "output_format": {"structure": "json", "idioma": "pt-BR"}, "insight_prefs": {"priorizar_riscos": true}, "compliance_constraints": {"LGPD_minimization": true} } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 2.500 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 Execução de Chamada à API (Bureau de Crédito) (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 (Bureau de Crédito) (RF 2).
RF 2. Agente de Execução de Chamada à API (Bureau de Crédito)
2.1 Tarefa do Agente
Realizar chamada à API do(s) bureau(s) de crédito para obter dados de score, consultas, negativações, histórico de pagamentos e limites informados quando requisitado no spec.
2.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo um payload pronto com: subject_identifiers, analysis_period, lista de endpoints a consultar, parâmetros/autenticação e campos desejados. # 2. Objetivo Realizar chamada à API do(s) bureau(s) de crédito para obter dados de score, consultas, negativações, histórico de pagamentos e limites informados quando requisitado no spec. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Executar chamadas apenas quando spec.data_requirements.requires_bureau_data=true. - Respeitar paginação, limites de taxa e retriar conforme política do cliente (se fornecida no payload). - O output deve ser fiel à resposta das APIs, com metadados de timestamp e origem.
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 payload JSON com subject_identifiers, analysis_period e lista de endpoints a consultar.
-
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 5.000 caracteres.
2.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON contendo os dados brutos retornados pelos bureaus, com metadados de timestamp e origem.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "score": 750, "consultas": [ { "data": "2023-01-15", "origem": "Bureau XYZ", "detalhes": "Consulta de crédito realizada por Banco ABC" } ], "negativações": [], "historico_pagamentos": [ { "data": "2023-02-01", "valor": 1000.00, "status": "Pago" } ] } - Número de caracteres esperado: O JSON de output terá um tamanho aproximado de 3.000 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: Executa chamadas à API externa dos bureaus de crédito.
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 Consolidação e Qualidade de Dados de Crédito (RF 4).
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 (Dados Internos) (RF 3) se requires_internal_data=true, caso contrário, aciona o Agente de Consolidação e Qualidade de Dados de Crédito (RF 4).
RF 3. Agente de Execução de Consultas em Banco de Dados (Dados Internos)
3.1 Tarefa do Agente
Realizar conexão com o banco de dados interno para recuperar limites, exposições, histórico de faturas/pagamentos, ratings internos e eventos de cobrança.
3.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo parâmetros prontos para a execução da consulta (SQL/connector), incluindo subject_identifiers normalizados, analysis_period e campos/tabelas de origem. # 2. Objetivo Realizar conexão com o banco de dados interno para recuperar limites, exposições, histórico de faturas/pagamentos, ratings internos e eventos de cobrança. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Executar consultas apenas quando spec.data_requirements.requires_internal_data=true. - Garantir filtros por período e por identificadores exatos. - Não modificar a estrutura do retorno do banco; o output deve ser fiel aos dados internos.
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) se
requires_internal_data=true. - Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber parâmetros para execução de consulta, incluindo subject_identifiers, analysis_period e campos/tabelas de origem.
-
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 5.000 caracteres.
3.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON contendo o dataset interno bruto com registros relevantes ao período e aos sujeitos solicitados, acompanhado de metadados de origem e extração.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "limites": [ { "data": "2023-01-01", "valor": 5000.00, "tipo": "Crédito Pessoal" } ], "exposicoes": [], "historico_pagamentos": [ { "data": "2023-02-01", "valor": 1000.00, "status": "Pago" } ] } - Número de caracteres esperado: O JSON de output terá um tamanho aproximado de 3.000 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: Executa consultas no banco de dados interno.
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 deve ser visível para o Agente de Consolidação e Qualidade de Dados de Crédito (RF 4).
3.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Consolidação e Qualidade de Dados de Crédito (RF 4).
RF 4. Agente de Consolidação e Qualidade de Dados de Crédito
4.1 Tarefa do Agente
Unificar dados de múltiplas fontes, deduplicar, resolver conflitos por precedência, tratar faltantes e calcular variáveis derivadas para a geração do relatório.
4.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo o spec do Agente de Definição de Critérios, dados brutos do bureau (se houver) e dados internos (se houver). # 2. Objetivo Unificar dados de múltiplas fontes, deduplicar, resolver conflitos por precedência, tratar faltantes e calcular variáveis derivadas para a geração do relatório. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Chavear entidades por identificador canônico (usar ID interno quando disponível; caso contrário, CPF/CNPJ mascarado e hash para referência). - Deduplicação: considerar duplicados quando (mesmo identificador, mesma data, mesmo tipo de evento e valores iguais); manter o de maior confiabilidade pela precedência definida no spec. - Resolução de conflitos: aplicar ordem de precedência business_policies.precedência_fonte; quando empates, escolher o valor mais recente; registrar decisão em lineage. - Tratamento de faltantes: se métrica crítica ausente (ex.: score, ead, dpd90), marcar consolidated_data.data_quality_summary.campos_faltantes_por_fonte e sinalizar severidade (alta/média/baixa) conforme impacto definido: score/ead/dpd90=alta. - Normalizar datas em UTC e moeda em BRL; quando entrada em outra moeda, aplicar taxa de conversão do dia mais próximo disponível se fornecida no input; caso contrário, sinalizar impossibilidade. - Calcular variáveis derivadas padrão quando possível: utilization_rate=saldo_utilizado/limite_total; delinquency_trend=variação de DPD por janelas (3/6/12m); exposure_trend=variação EAD; concentração_top_clients (se portfólio) e tempo_medio_atraso. - Validar ranges plausíveis: scores em [0,1000] ou escala declarada; taxas em [0,1]; valores monetários >=0; fora disso, classificar como outlier e excluir de agregações, preservando em eventos_normalizados com flag outlier=true.
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 2 ou RF 3).
- Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber o spec do Agente de Definição de Critérios, dados brutos do bureau (se houver) e dados internos (se houver).
-
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.
4.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um objeto consolidated_data pronto para consumo pelo gerador de relatório.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "subjects": ["ID interno"], "eventos_normalizados": [], "métricas_base": {}, "variáveis_derivadas": {}, "data_quality_summary": {"completude": "alta", "consistência": "média", "duplicidades": "baixa", "conflitos_resolvidos": true, "campos_faltantes_por_fonte": []}, "lineage": {"campo->fonte": "interno"} } - Número de caracteres esperado: O JSON de output terá um tamanho aproximado de 5.000 caracteres.
4.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
4.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta.
- Calculadora: Utiliza lógica interna para validação e cálculos de variáveis derivadas.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Não utiliza.
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 Gerador de Relatório de Crédito Personalizado (RF 5).
4.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente Gerador de Relatório de Crédito Personalizado (RF 5).
RF 5. Agente Gerador de Relatório de Crédito Personalizado
5.1 Tarefa do Agente
Produzir relatório de crédito personalizado alinhado ao spec, com insights acionáveis, evidências e recomendações para decisão financeira.
5.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo o spec validado (spec.ready=true) e consolidated_data.
# 2. Objetivo
Produzir relatório de crédito personalizado alinhado ao spec, com insights acionáveis, evidências e recomendações para decisão financeira.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Seguir estritamente required_metrics e segments do spec; somente incluir informações disponíveis em consolidated_data; campos ausentes devem ser claramente indicados em 'limitações'.
- Geração de insights: cada insight deve conter métrica-alvo, constatação (com magnitude e direção), evidência (fonte, período, valor), implicação de risco/oportunidade e ação sugerida (quem, o que, prazo). Usar thresholds do spec para classificar severidade (alto/médio/baixo).
- Sumário executivo com no máximo 8 bullets, priorizando riscos/materialidade mais altos e decisões imediatas.
- Perfil de risco: apresentar PD/LGD/EAD quando disponíveis; caso contrário, aproximar risco qualitativamente (baixo/médio/alto) com base em proxies (dpd90, utilization_rate, trend) e explicitar a lógica utilizada em 'assumptions'.
- Análise temporal: destacar variações relevantes vs. janelas 3/6/12 meses se dados permitirem; evidenciar mudanças de rating ou aumento de inadimplência.
- Segmentação: para cada segmento solicitado, gerar tabela-resumo (métricas centrais, n, outliers) e 2-3 insights específicos por segmento quando houver sinal estatisticamente relevante (diferença superior ao threshold definido ou materialidade mínima > 5% por padrão se não definido).
- Recomendações acionáveis: formular decisões concretas (ex.: ajustar limite em X%, renegociar prazo, intensificar cobrança no segmento Y), sempre vinculadas à evidência e ao impacto estimado.
- Privacidade: mascarar PII conforme privacy_rules; não reproduzir dados sensíveis não permitidos; omitir campos não autorizados.
- Produzir evidence_map {insight_id:[{campo, fonte, valor, periodo}]} para rastreabilidade.
- Atribuir confidence_score em [0,1] baseado na completude de dados (peso 0,5), consistência (0,3) e atualidade (0,2); incluir justificativa textual curta. 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 spec validado (spec.ready=true) e consolidated_data.
-
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 15.000 caracteres.
5.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um objeto credit_report estruturado com seções detalhadas do relatório de crédito.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "capa": {}, "sumário_executivo": {}, "perfil_risco": {}, "métricas-chave": {}, "análise_segmentos": {}, "alertas_exceções": {}, "tendências": {}, "recomendações_acionáveis": {}, "anexo_metodológico": {}, "evidence_map": {} } - Número de caracteres esperado: O JSON de output terá um tamanho aproximado de 10.000 caracteres.
5.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
5.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta.
- Calculadora: Utiliza lógica interna para cálculo de insights e confidence_score.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Não utiliza.
5.3.5 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 Conformidade e Adequação (RF 6).
5.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Verificação de Conformidade e Adequação (RF 6).
RF 6. Agente de Verificação de Conformidade e Adequação
6.1 Tarefa do Agente
Verificar se o relatório cumpre os critérios do spec, políticas de privacidade e utilidade para decisão, marcando não conformidades e sugerindo ajustes.
6.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo o credit_report gerado e spec original. # 2. Objetivo Verificar se o relatório cumpre os critérios do spec, políticas de privacidade e utilidade para decisão, marcando não conformidades e sugerindo ajustes. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Checar aderência a privacy_rules: PII deve estar mascarada conforme definido; se houver violação, registrar item com seção e campo. - Verificar cobertura de required_metrics: todas devem estar presentes ou justificadas em 'limitações'; ausências sem justificativa geram não conformidade. - Checar consistência entre insights e evidence_map: todo insight precisa de ao menos uma evidência com fonte e período válidos. - Validar que recomendações estejam ligadas a evidências e indiquem ação, responsável (ou área) e horizonte. - Adequacy_score: iniciar em 100 e subtrair penalidades (ex.: -15 por violação de privacidade, -10 por métrica ausente, -5 por insight sem evidência, -5 por falta de ação em recomendação), mínimo 0. - Sugerir ajustes específicos para cada não conformidade, apontando exatamente a seção a editar.
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 credit_report gerado e spec original.
-
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.
6.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um objeto compliance_check com status, non_compliance_items, redactions_applied, adequacy_score e sugestões_de_ajuste.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "status": "revisar", "non_compliance_items": [], "redactions_applied": [], "adequacy_score": 85, "sugestões_de_ajuste": [] } - Número de caracteres esperado: O JSON de output terá um tamanho aproximado de 2.000 caracteres.
6.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
6.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta.
- Calculadora: Utiliza lógica interna para cálculo de adequacy_score.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Não utiliza.
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 deve ser visível para o Agente de Preparação de Entrega (RF 7).
6.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Preparação de Entrega (RF 7).
RF 7. Agente de Preparação de Entrega
7.1 Tarefa do Agente
Empacotar a saída no formato solicitado, com estrutura estável para renderização e campos de metadados para versionamento.
7.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo o credit_report aprovado (ou com ajustes aplicados) e compliance_check. # 2. Objetivo Empacotar a saída no formato solicitado, com estrutura estável para renderização e campos de metadados para versionamento. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Garantir que a ordem das seções siga spec.output_format.sections caso fornecida; senão, usar ordem padrão: capa, sumário, perfil, métricas, segmentos, alertas, tendências, recomendações, anexo. - Incluir metadados completos: data/hora UTC, hash de conteúdo, lista de fontes (lineage agregada), nível de confidencialidade (ex.: 'Confidencial - Uso Interno'). - Remover quaisquer campos marcados em compliance_check.redactions_applied antes da entrega.
7.3 Configurações do Agente
7.3.1 Especificação do Input
- Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 6).
- Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber o credit_report aprovado (ou com ajustes aplicados) e compliance_check.
-
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.
7.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um objeto render_package com metadados e estrutura pronta para entrega.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "format": "json", "locale": "pt-BR", "sections": [], "attachments": [], "metadata": {"versao": "1.0", "gerado_em": "2025-08-12T08:39:00Z", "fonte_dados": "interno, bureau", "confidencialidade": "Confidencial - Uso Interno", "adequacy_score": 85} } - Número de caracteres esperado: O JSON de output terá um tamanho aproximado de 3.000 caracteres.
7.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
7.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta.
- Calculadora: Utiliza lógica interna para geração de metadados.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Não utiliza.
7.3.5 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.
7.3.6 Regras de Orquestração e Transição
A execução deste agente finaliza o fluxo. O render_package gerado é o resultado que deve ser disponibilizado ao usuário.