Agente de IA para Gerenciamento de Documentação Regulatória

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

Como criar um agente de IA que organiza e mantém a documentação regulatória atualizada.

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 Gerenciamento de Documentação Regulatória. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal deste agente é organizar e manter a documentação regulatória atualizada, facilitando o acesso e a consulta durante auditorias e revisões internas.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

Atualmente, as empresas enfrentam desafios significativos ao lidar com documentação regulatória desorganizada e desatualizada. Isso resulta em dificuldades de acesso e consulta durante auditorias, além de aumentar o risco de não conformidade devido a documentação inadequada.


Problemas Identificados

  • Desorganização: A documentação regulatória está frequentemente desorganizada, o que dificulta a localização e o uso eficiente desses documentos.
  • Desatualização: As mudanças nas normas regulatórias não são sempre incorporadas rapidamente, gerando riscos de não conformidade.
  • Dificuldade de Acesso: Durante auditorias, a dificuldade de acessar documentos necessários pode resultar em atrasos e penalizações.

3. Impactos Esperados

A implementação deste agente visa alcançar os seguintes resultados:

  • Melhorar a organização da documentação regulatória, garantindo acesso rápido e fácil.
  • Manter a documentação atualizada conforme mudanças nas normas, reduzindo riscos de não conformidade.
  • Facilitar o acesso e a consulta durante auditorias e revisões internas, minimizando atrasos e penalizações.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para gerenciamento de documentação regulatória organiza e mantém a documentação atualizada, facilitando o acesso e a consulta durante auditorias e revisões internas. A seguir são detalhadas todas as regras de negócio e especificações funcionais necessárias para que esse agente atue de forma eficaz e autônoma no gerenciamento de documentação regulatória.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por 8 agentes de IA. O processo inicia com a execução de chamadas à API para obtenção de inventário e metadados e termina com a composição de respostas para auditorias.

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

Agentes Função Principal
Agente de Execução de Chamada à API (DMS/ECM) (RF 1) Realizar chamada à API do sistema de gestão documental para obter inventário e metadados básicos.
Agente de Classificação e Metadados Regulatórios (RF 2) Normalizar e categorizar documentos regulatórios, extraindo metadados críticos.
Agente de Estrutura e Índice Documental (RF 3) Propor estrutura de armazenamento e gerar índices para localização em auditorias.
Agente de Busca Online de Mudanças Regulatórias (RF 4) Realizar busca online para captar alterações regulatórias em fontes oficiais.
Agente de Análise de Mudanças Regulatórias e Plano de Atualização (RF 5) Confrontar mudanças identificadas com o acervo e emitir plano de atualização.
Agente Preparador de Consulta de Auditoria (RF 6) Transformar solicitações de auditoria em parâmetros de busca estruturados.
Agente de Execução de Consulta a Documento (Repositório Reg.) (RF 7) Realizar consulta ao repositório documental para obter documentos aderentes aos parâmetros.
Agente de Resposta a Auditorias e Revisões Internas (RF 8) Compor a resposta para auditorias com evidências e identificação de lacunas.

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 Execução de Chamada à API (DMS/ECM)

1.1 Tarefa do Agente

Realizar chamada à API do sistema de gestão documental (DMS/ECM) para obter inventário e metadados básicos da documentação regulatória.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um objeto com parâmetros para chamada à API de um sistema de gestão documental (DMS/ECM). Este objeto contém informações como endpoint, credenciais, filtros e campos a recuperar.

# 2. Objetivo
Realizar a chamada à API para obter inventário e metadados básicos da documentação regulatória.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Utilize as credenciais e o endpoint fornecidos para autenticar a chamada à API.
- Aplique os filtros e campos especificados para recuperar apenas os dados necessários.
- Retorne um array de documentos contendo informações básicas como id, título, caminho, versão, autor e timestamps.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
  "documentos_brutos": [
    {
      "id_origem": "12345",
      "titulo_original": "Regulamento ABC",
      "extensao": ".pdf",
      "tamanho_bytes": 204800,
      "caminho_origem": "/path/to/document",
      "criado_em": "2025-12-21T13:23:00Z",
      "atualizado_em": "2025-12-21T13:23:00Z",
      "versao_origem": "1.0",
      "autor_origem": "Cheila Portela",
      "tags_origem": ["regulamento", "ABC"],
      "content_excerpt": "Este é um regulamento importante..."
    }
  ]
} 
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 com parâmetros de chamada à API via sistema de gestão documental (DMS/ECM). 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 que contém informações de chamada à 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 5.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um array JSON contendo os documentos obtidos da chamada à API. Cada documento deve incluir id, título, caminho, versão, autor e timestamps.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "documentos_brutos": [
        {
          "id_origem": "12345",
          "titulo_original": "Regulamento ABC",
          "extensao": ".pdf",
          "tamanho_bytes": 204800,
          "caminho_origem": "/path/to/document",
          "criado_em": "2025-12-21T13:23:00Z",
          "atualizado_em": "2025-12-21T13:23:00Z",
          "versao_origem": "1.0",
          "autor_origem": "Cheila Portela",
          "tags_origem": ["regulamento", "ABC"]
        }
      ]
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 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: Conecta-se ao sistema de gestão documental (DMS/ECM) via API.

1.3.5 Memória

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Classificação e Metadados Regulatórios (RF 2).

RF 2. Agente de Classificação e Metadados Regulatórios

2.1 Tarefa do Agente

Normalizar e categorizar os documentos regulatórios, extrair metadados críticos e identificar itens que requerem ação para conformidade.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um array de documentos brutos obtidos do sistema de gestão documental. Este array contém informações básicas sobre cada documento.

# 2. Objetivo
Normalizar e categorizar os documentos regulatórios, extrair metadados críticos e identificar itens que requerem ação para conformidade.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Gere hash_conteudo estável a partir de título+conteúdo resumido+tamanho para apoiar deduplicação lógica.
- Padronize titulo_normalizado removendo prefixos irrelevantes, datas soltas e sufixos de sistema; preserve número de norma e órgão quando presentes.
- Derive categoria_principal e subcategoria usando regras de mapeamento por termos do título/assunto (ex.: 'licença', 'autorização', 'registro', 'farmacovigilância', 'BPF/BPL', 'ambiental', 'trabalhista', 'fiscal', etc.).
- Extraia orgao_emissor e numero_norma identificando padrões como 'Resolução RDC n.º', 'Portaria', 'Lei nº', 'Instrução Normativa', associando ao órgão regulador (ex.: ANVISA, MAPA, ANEEL) quando textual.
- Determine jurisdicao a partir do órgão e de menções explícitas (ex.: 'Federal', estados, municípios); se ausente, defina 'Federal' quando o órgão for federal.
- Calcule vigencia_inicio e vigencia_fim lendo menções de vigência/validades; se ausentes, deixe null e defina status_vigencia='desconhecido'.
- Defina status_vigencia: 'revogado' se houver menção explícita (ex.: 'revoga', 'fica revogada'); 'vigente' na ausência de indicativos de revogação e com vigencia_fim null ou futura.
- Atribua criticidade: alta quando requisitos impactam auditorias, licenças operacionais, BPF/BPL, segurança, ou prazos legais; média para obrigações periódicas não críticas; baixa para comunicados informativos.
- Defina confidencialidade: 'publico' para normas/atos oficiais, 'interno' para POPs/relatórios internos, 'restrito' para documentos com dados sensíveis.
- Preencha requer_acao='sim' quando: status_vigencia='desconhecido' ou 'revogado' para documento supostamente vigente; metadados essenciais ausentes (orgao_emissor, numero_norma); ou quando versao_origem indicar desatualização frente a documentos correlatos.
- Gere nome_arquivo_sugerido no padrão: [JURISDICAO]_[ORGAO]_[NUMERO_NORMA]_[ASSUNTO]_[AAAA-MM-DD]_v[VERSAO].[ext]; substitua espaços por '_', remova acentos e limite a 120 caracteres.
- Sugira sugestao_local_armazenamento no padrão: /Regulatorio/{JURISDICAO}/{ORGAO}/{Categoria}/{Subcategoria}/.
- Normalize datas no formato ISO 8601 (YYYY-MM-DD); use timezone local do proprietário se necessário.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
  "documentos_normalizados": [
    {
      "id_origem": "12345",
      "hash_conteudo": "abc123xyz",
      "titulo_normalizado": "Regulamento ABC",
      "categoria_principal": "Regulamento",
      "subcategoria": "Licença",
      "jurisdicao": "Federal",
      "orgao_emissor": "ANVISA",
      "numero_norma": "RDC 123",
      "assunto": "Licença de Operação",
      "vigencia_inicio": "2025-01-01",
      "vigencia_fim": null,
      "status_vigencia": "vigente",
      "versao": "1.0",
      "idioma": "Português",
      "confidencialidade": "publico",
      "criticidade": "alta",
      "palavras_chave": ["licença", "operação"],
      "referencias_cruzadas": [],
      "requer_acao": "nao",
      "motivo_requer_acao": null,
      "riscos_nao_conformidade": "",
      "sugestao_local_armazenamento": "/Regulatorio/Federal/ANVISA/Regulamento/Licença/",
      "nome_arquivo_sugerido": "Federal_ANVISA_RDC_123_Licenca_de_Operacao_2025-01-01_v1.pdf"
    }
  ]
} 
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 array de documentos brutos, que corresponde aos dados obtidos pelo agente anterior.
  • 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 um objeto JSON contendo documentos normalizados com metadados críticos. Cada documento deve incluir informações como título normalizado, categoria, órgão emissor, número de norma e status de vigência.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "documentos_normalizados": [
        {
          "id_origem": "12345",
          "hash_conteudo": "abc123xyz",
          "titulo_normalizado": "Regulamento ABC",
          "categoria_principal": "Regulamento",
          "subcategoria": "Licença",
          "jurisdicao": "Federal",
          "orgao_emissor": "ANVISA",
          "numero_norma": "RDC 123",
          "assunto": "Licença de Operação",
          "vigencia_inicio": "2025-01-01",
          "vigencia_fim": null,
          "status_vigencia": "vigente",
          "versao": "1.0",
          "idioma": "Português",
          "confidencialidade": "publico",
          "criticidade": "alta",
          "palavras_chave": ["licença", "operação"],
          "referencias_cruzadas": [],
          "requer_acao": "nao",
          "motivo_requer_acao": null,
          "riscos_nao_conformidade": "",
          "sugestao_local_armazenamento": "/Regulatorio/Federal/ANVISA/Regulamento/Licença/",
          "nome_arquivo_sugerido": "Federal_ANVISA_RDC_123_Licenca_de_Operacao_2025-01-01_v1.pdf"
        }
      ]
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 5.000 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: 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 Estrutura e Índice Documental (RF 3).

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Estrutura e Índice Documental (RF 3).

RF 3. Agente de Estrutura e Índice Documental

3.1 Tarefa do Agente

Propor a estrutura de armazenamento e gerar índices navegáveis para rápida localização em auditorias.

3.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um objeto JSON com documentos normalizados contendo metadados completos. Este objeto foi gerado por um agente anterior.

# 2. Objetivo
Propor a estrutura de armazenamento e gerar índices navegáveis para rápida localização em auditorias.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Consolide caminhos propostos garantindo profundidade máxima de 6 níveis e nomes de pasta ≤ 60 caracteres.
- Garanta que cada item do index_master tenha: caminho_relativo, titulo_normalizado, status_vigencia, versao, jurisdicao, orgao_emissor, numero_norma e link_sugerido (caminho_relativo + nome_arquivo_sugerido).
- Ordene index_master por: jurisdicao ASC, orgao_emissor ASC, categoria_principal ASC, numero_norma ASC, versao DESC.
- Inclua no README_auditoria: padrão de nomenclatura, critérios de classificação, legenda de status e procedimentos para atualizar o acervo.
- Atribua cada documento a exatamente um caminho primário e, quando necessário, liste referencias_cruzadas no índice com ponteiros sem duplicar arquivo.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
  "estrutura_proposta": {
    "arvore_pastas": [
      {
        "caminho": "/Regulatorio/Federal/ANVISA/Regulamento/Licença/",
        "descricao": "Documentos de Licença da ANVISA",
        "criterios_inclusao": ["Licença", "ANVISA"]
      }
    ],
    "index_master": [
      {
        "caminho_relativo": "/Regulatorio/Federal/ANVISA/Regulamento/Licença/",
        "titulo_normalizado": "Regulamento ABC",
        "status_vigencia": "vigente",
        "versao": "1.0",
        "jurisdicao": "Federal",
        "orgao_emissor": "ANVISA",
        "numero_norma": "RDC 123",
        "link_sugerido": "/Regulatorio/Federal/ANVISA/Regulamento/Licença/Federal_ANVISA_RDC_123_Licenca_de_Operacao_2025-01-01_v1.pdf"
      }
    ],
    "tabela_documentos": "...",
    "README_auditoria": "..."
  }
} 
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 como input um objeto JSON contendo documentos normalizados com metadados completos.
  • 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 7.500 caracteres.

3.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um objeto JSON contendo a estrutura proposta de armazenamento e índices navegáveis para auditorias.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "estrutura_proposta": {
        "arvore_pastas": [
          {
            "caminho": "/Regulatorio/Federal/ANVISA/Regulamento/Licença/",
            "descricao": "Documentos de Licença da ANVISA",
            "criterios_inclusao": ["Licença", "ANVISA"]
          }
        ],
        "index_master": [
          {
            "caminho_relativo": "/Regulatorio/Federal/ANVISA/Regulamento/Licença/",
            "titulo_normalizado": "Regulamento ABC",
            "status_vigencia": "vigente",
            "versao": "1.0",
            "jurisdicao": "Federal",
            "orgao_emissor": "ANVISA",
            "numero_norma": "RDC 123",
            "link_sugerido": "/Regulatorio/Federal/ANVISA/Regulamento/Licença/Federal_ANVISA_RDC_123_Licenca_de_Operacao_2025-01-01_v1.pdf"
          }
        ],
        "tabela_documentos": "...",
        "README_auditoria": "..."
      }
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 6.000 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: Não utiliza.

3.3.5 Memória

3.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Busca Online de Mudanças Regulatórias (RF 4).

RF 4. Agente de Busca Online de Mudanças Regulatórias

4.1 Tarefa do Agente

Realizar busca online para captar alterações regulatórias relevantes em fontes oficiais previamente definidas.

4.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo parâmetros de busca prontos para realizar consultas online em fontes oficiais. Estes parâmetros incluem termos, órgãos, jurisdições, janelas de data, URLs e limites de resultados.

# 2. Objetivo
Realizar busca online para captar alterações regulatórias relevantes em fontes oficiais previamente definidas.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Utilize os parâmetros fornecidos para procurar por alterações regulatórias em fontes oficiais.
- Capte resultados que incluam título, URL, data de publicação, órgão emissor, resumo e possível número de norma.
- Garanta que os resultados sejam relevantes e relacionados aos parâmetros de busca definidos.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
  "resultados_brutos_busca": [
    {
      "fonte": "Diário Oficial",
      "titulo": "Nova Resolução ANVISA",
      "url": "http://example.com",
      "data_publicacao": "2025-12-21",
      "orgao_emissor": "ANVISA",
      "resumo": "Esta resolução altera os requisitos...",
      "possivel_numero_norma": "RDC 456"
    }
  ]
} 
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) e quando o monitoramento_regulatorio_programado for verdadeiro.
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input parâmetros de busca prontos para consultas online.
  • 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 3.500 caracteres.

4.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um array JSON contendo os resultados brutos da busca online. Cada resultado deve incluir fonte, título, URL, data de publicação, órgão emissor e resumo.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "resultados_brutos_busca": [
        {
          "fonte": "Diário Oficial",
          "titulo": "Nova Resolução ANVISA",
          "url": "http://example.com",
          "data_publicacao": "2025-12-21",
          "orgao_emissor": "ANVISA",
          "resumo": "Esta resolução altera os requisitos...",
          "possivel_numero_norma": "RDC 456"
        }
      ]
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 2.000 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: Não utiliza.
  • Busca Online: Realiza buscas em fontes oficiais online.
  • Sistemas Externos: Não utiliza.

4.3.5 Memória

4.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Análise de Mudanças Regulatórias e Plano de Atualização (RF 5).

RF 5. Agente de Análise de Mudanças Regulatórias e Plano de Atualização

5.1 Tarefa do Agente

Confrontar mudanças identificadas com o acervo e emitir plano de atualização e notificações.

5.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo resultados de busca online de mudanças regulatórias e um snapshot de documentos normalizados.

# 2. Objetivo
Confrontar mudanças identificadas com o acervo e emitir plano de atualização e notificações.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Faça matching por numero_norma e orgao_emissor; quando ausentes, use similaridade entre títulos e assunto, exigindo ≥ 0,8 para considerar como 'altera/atualiza'.
- Classifique impacto: alto quando revoga ou altera requisitos críticos; médio para atualizações não críticas; baixo para comunicados.
- Defina prioridade: alta para impacto alto, média para médio, baixa para baixo.
- Atribua prazos padrão a partir da prioridade: alta=2 dias úteis; média=5 dias úteis; baixa=10 dias úteis.
- Gere tarefas com descrição objetiva, documentos_alvo (ids do acervo), ação_recomendada (atualizar|substituir|arquivar|revisar_POP), e evidencias (URL/data_publicacao/órgão).
- Crie notificacoes direcionadas ao proprietário 'Cheila Portela' contendo resumo das mudanças críticas e prazos definidos.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
  "registro_mudancas": [
    {
      "tipo": "altera",
      "alvo": "RDC 123",
      "evidencias": ["http://example.com"],
      "impacto": "alto"
    }
  ],
  "plano_atualizacao": [
    {
      "tarefa": "Atualizar documento RDC 123",
      "prioridade": "alta",
      "prazo": "2 dias úteis",
      "responsavel_sugerido": "Cheila Portela",
      "status_inicial": "pendente"
    }
  ],
  "notificacoes": [
    {
      "destinatario": "Cheila Portela",
      "resumo_mudancas": "Mudanças críticas identificadas na RDC 123",
      "prazos_definidos": "2 dias úteis"
    }
  ]
} 
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) e quando o monitoramento_regulatorio_programado for verdadeiro.
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input os resultados de busca de mudanças regulatórias e um snapshot de documentos normalizados.
  • 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.

5.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um objeto JSON contendo registro de mudanças, plano de atualização e notificações para o proprietário.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "registro_mudancas": [
        {
          "tipo": "altera",
          "alvo": "RDC 123",
          "evidencias": ["http://example.com"],
          "impacto": "alto"
        }
      ],
      "plano_atualizacao": [
        {
          "tarefa": "Atualizar documento RDC 123",
          "prioridade": "alta",
          "prazo": "2 dias úteis",
          "responsavel_sugerido": "Cheila Portela",
          "status_inicial": "pendente"
        }
      ],
      "notificacoes": [
        {
          "destinatario": "Cheila Portela",
          "resumo_mudancas": "Mudanças críticas identificadas na RDC 123",
          "prazos_definidos": "2 dias úteis"
        }
      ]
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 4.500 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: Não utiliza.
  • 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 Preparador de Consulta de Auditoria (RF 6).

5.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente Preparador de Consulta de Auditoria (RF 6).

RF 6. Agente Preparador de Consulta de Auditoria

6.1 Tarefa do Agente

Transformar solicitações de auditoria/revisão em parâmetros de busca estruturados no repositório regulatório.

6.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo uma solicitação de auditoria contendo escopo, período, requisitos/itens de verificação, órgão auditor e palavras-chave.

# 2. Objetivo
Transformar a solicitação de auditoria em parâmetros de busca estruturados no repositório regulatório.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Extraia entidades do pedido e mapeie para metadados: órgão→orgao_emissor; norma→numero_norma; período→intervalo_data; tema→categoria/subcategoria.
- Inclua sempre must_terms com número de norma quando fornecido; quando não fornecido, derive termos a partir do órgão + assunto principal.
- Se o objetivo for comprovação de vigência, adicione filtro status_vigencia='vigente'.
- Se o requisito mencionar versão específica, inclua versao no filtro ou preferencia de ordenação (DESC).

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
  "parametros_consulta": {
    "must_terms": ["RDC 123"],
    "should_terms": ["licença", "operação"],
    "filtros": {
      "orgao": "ANVISA",
      "jurisdicao": "Federal",
      "categoria": "Regulamento",
      "status_vigencia": "vigente",
      "intervalo_data": "2025-01-01/2025-12-31"
    },
    "campos_retornar": ["titulo_normalizado", "orgao_emissor", "numero_norma", "status_vigencia"],
    "limite": 50
  }
} 
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) e quando a solicitacao_auditoria_recebida for verdadeira.
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input uma solicitação de auditoria contendo escopo, período, requisitos e palavras-chave.
  • 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 4.000 caracteres.

6.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um objeto JSON contendo parâmetros de consulta estruturados para busca no repositório regulatório.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "parametros_consulta": {
        "must_terms": ["RDC 123"],
        "should_terms": ["licença", "operação"],
        "filtros": {
          "orgao": "ANVISA",
          "jurisdicao": "Federal",
          "categoria": "Regulamento",
          "status_vigencia": "vigente",
          "intervalo_data": "2025-01-01/2025-12-31"
        },
        "campos_retornar": ["titulo_normalizado", "orgao_emissor", "numero_norma", "status_vigencia"],
        "limite": 50
      }
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 2.500 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: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não utiliza.

6.3.5 Memória

6.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Execução de Consulta a Documento (Repositório Reg.) (RF 7).

RF 7. Agente de Execução de Consulta a Documento (Repositório Reg.)

7.1 Tarefa do Agente

Realizar consulta ao repositório documental para obter documentos aderentes aos parâmetros solicitados.

7.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo parâmetros de consulta estruturados para busca no repositório regulatório.

# 2. Objetivo
Realizar consulta ao repositório documental para obter documentos aderentes aos parâmetros solicitados.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Utilize os parâmetros de consulta fornecidos para buscar documentos no repositório regulatório.
- Retorne resultados que incluam id_origem, caminho_relativo, titulo_normalizado, orgao_emissor, numero_norma, status_vigencia, versao, vigencia_inicio, vigencia_fim e link_sugerido.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
  "resultados_consulta": [
    {
      "id_origem": "12345",
      "caminho_relativo": "/Regulatorio/Federal/ANVISA/Regulamento/Licença/",
      "titulo_normalizado": "Regulamento ABC",
      "orgao_emissor": "ANVISA",
      "numero_norma": "RDC 123",
      "status_vigencia": "vigente",
      "versao": "1.0",
      "vigencia_inicio": "2025-01-01",
      "vigencia_fim": null,
      "link_sugerido": "/Regulatorio/Federal/ANVISA/Regulamento/Licença/Federal_ANVISA_RDC_123_Licenca_de_Operacao_2025-01-01_v1.pdf"
    }
  ]
} 
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) e quando a solicitacao_auditoria_recebida for verdadeira.
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input parâmetros de consulta estruturados.
  • 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 3.000 caracteres.

7.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um array JSON contendo os resultados da consulta ao repositório. Cada resultado deve incluir id_origem, caminho_relativo, titulo_normalizado, orgao_emissor, numero_norma, status_vigencia, versao e link_sugerido.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "resultados_consulta": [
        {
          "id_origem": "12345",
          "caminho_relativo": "/Regulatorio/Federal/ANVISA/Regulamento/Licença/",
          "titulo_normalizado": "Regulamento ABC",
          "orgao_emissor": "ANVISA",
          "numero_norma": "RDC 123",
          "status_vigencia": "vigente",
          "versao": "1.0",
          "vigencia_inicio": "2025-01-01",
          "vigencia_fim": null,
          "link_sugerido": "/Regulatorio/Federal/ANVISA/Regulamento/Licença/Federal_ANVISA_RDC_123_Licenca_de_Operacao_2025-01-01_v1.pdf"
        }
      ]
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 2.000 caracteres.

7.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

7.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta documentos externos.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Conecta-se ao repositório regulatório para execução de consultas.

7.3.5 Memória

7.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Resposta a Auditorias e Revisões Internas (RF 8).

RF 8. Agente de Resposta a Auditorias e Revisões Internas

8.1 Tarefa do Agente

Compor a resposta para auditorias com evidências, referências e identificação de lacunas.

8.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo resultados de consulta ao repositório regulatório e dados da solicitação de auditoria.

# 2. Objetivo
Compor a resposta para auditorias com evidências, referências e identificação de lacunas.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Calcule aderencia por documento: +2 ponto para match de numero_norma, +1 para órgão, +1 para categoria, +1 se status_vigencia='vigente'; ordene por pontuação DESC e data_publicacao DESC como critério de desempate.
- Inclua sempre a versão mais recente (maior versao e vigencia mais atual) de cada norma.
- Quando inexistir evidência para um requisito, registre lacuna com ação padrão 'localizar/atualizar documento' e prazo de 5 dias úteis.
- No sumario_executivo, informe total de requisitos atendidos, pendências e riscos potenciais de não conformidade.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
  "pacote_resposta": {
    "lista_documentos": ["Regulamento ABC"],
    "matriz_requisitos": {
      "requisito1": ["Regulamento ABC"]
    },
    "evidencias": ["http://example.com"],
    "lacunas_identificadas": ["localizar/atualizar documento"],
    "sumario_executivo": {
      "total_requisitos": 10,
      "pendencias": 2,
      "riscos_potenciais": "Alto"
    }
  }
} 
8.3 Configurações do Agente

8.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 7) e quando a solicitacao_auditoria_recebida for verdadeira.
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input os resultados de consulta ao repositório e dados da solicitação de auditoria.
  • 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 5.500 caracteres.

8.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um objeto JSON contendo o pacote de resposta para auditorias, incluindo lista de documentos, matriz de requisitos, evidências, lacunas identificadas e sumário executivo.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "pacote_resposta": {
        "lista_documentos": ["Regulamento ABC"],
        "matriz_requisitos": {
          "requisito1": ["Regulamento ABC"]
        },
        "evidencias": ["http://example.com"],
        "lacunas_identificadas": ["localizar/atualizar documento"],
        "sumario_executivo": {
          "total_requisitos": 10,
          "pendencias": 2,
          "riscos_potenciais": "Alto"
        }
      }
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 3.500 caracteres.

8.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

8.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta documentos externos.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não utiliza.

8.3.5 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 precisa ser passada para outros agentes internos.

8.3.6 Regras de Orquestração e Transição

A execução deste agente finaliza o fluxo. O pacote de resposta gerado deve ser disponibilizado para o proprietário.

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