Agente de IA para Gestão de Informações de Crédito de Consumidores

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

Como criar um agente de IA que coleta, organiza e atualiza informações de crédito de consumidores.

Biblioteca de Prompts e Agentes

1. Propósito e Escopo

Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados e demais requisitos funcionais para o Fluxo de Agentes "Gestão de Informações de Crédito de Consumidores", uma solução de automação projetada para coletar, organizar e atualizar informações de crédito de consumidores, garantindo a precisão e relevância dos dados utilizados por bureaus de crédito. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é transformar dados de crédito desatualizados e imprecisos em informações precisas e organizadas, melhorando a tomada de decisões financeiras.

2. Contexto e Problema

Problemas Identificados

  • Dados desatualizados e imprecisos: Impactam negativamente as decisões financeiras dos consumidores e das instituições.
  • Falta de organização: As informações de crédito não são categorizadas de forma eficiente, dificultando a análise e uso dos dados.

3. Impactos Esperados

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

  • Atualização em tempo real das informações de crédito, refletindo mudanças recentes.
  • Organização e categorização eficiente dos dados, facilitando a análise e uso por parte das instituições financeiras.
  • Precisão e relevância dos dados através de verificações regulares.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para gestão de informações de crédito de consumidores coleta, organiza e atualiza dados de crédito, garantindo precisão e relevância. A seguir são detalhadas todas as regras de negócio e especificações funcionais necessárias para que esse agente atue como um assistente eficaz e autônomo na gestão de informações de crédito.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por 5 agentes de IA. O processo inicia com a preparação dos parâmetros de coleta de crédito e termina com a atualização e notificação de mudanças relevantes nas informações de crédito.

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

Agentes Função Principal
Agente Preparador de Parâmetros de Coleta de Crédito (RF 1) Receber identificadores do consumidor e preparar parâmetros de coleta para fontes de crédito.
Agente de Execução de Chamada à API - Fontes de Crédito (RF 2) Realizar chamadas às APIs das fontes de crédito aprovadas para obter dados brutos.
Agente de Normalização e Organização de Dados de Crédito (RF 3) Converter dados brutos em um esquema canônico padronizado e categorizado para análise.
Agente de Verificação, Conciliação e Score de Confiabilidade (RF 4) Verificar precisão, resolver conflitos entre fontes e atribuir score de confiabilidade por atributo.
Agente de Atualização, Versionamento e Notificação de Mudanças (RF 5) Comparar o estado validado com o estado anterior, gerar diff versionado e sinalizar mudanças relevantes.

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 Preparador de Parâmetros de Coleta de Crédito

1.1 Tarefa do Agente

Receber identificadores do consumidor e preparar, em um único payload, os parâmetros de coleta para fontes de crédito aprovadas.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo identificadores do consumidor e um escopo de coleta de dados de crédito.

# 2. Objetivo
Preparar parâmetros de coleta para fontes de crédito aprovadas, garantindo que os dados necessários sejam corretamente formatados e organizados para a coleta.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Exigir ao menos um identificador forte (cpf válido) e dois fracos (nome completo normalizado, data_nascimento).
- Validar CPF pelo algoritmo de dígitos verificadores; se inválido, definir campo erro_validacao="cpf_invalido" e interromper sequência via trigger necessidade_coleta=false.
- Normalizar nome: trim, caixa alta, remover acentos e múltiplos espaços; manter nome_original separado.
- Definir janelas temporais padrão: tradelines_meses=60, consultas_meses=24; permitir override se recebido no input.
- Construir prioridade_fontes: se consentimento_vigente=false, definir prioridade_fontes=[] e erro_validacao="sem_consentimento".
- Incluir politicas_privacidade com base_legal="consentimento" e retencao_dias padrão 365.
- Marcar necessidade_fontes_complementares=false inicialmente; será ajustado por agente de verificação.
- Definir campo necessidade_coleta=true somente se cpf válido e consentimento_vigente=true.
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 JSON com identificadores do consumidor via API. Na fase de testes, os dados serão enviados pelo agente diretamente por upload de um arquivo JSON na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
  • Tipo do input: O input inicial para o fluxo é um JSON com identificadores do consumidor e escopo de coleta.
  • 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 JSON contendo os parâmetros de coleta preparados e organizados.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
     {"payload_coleta": {"cpf": "...", "match_keys": {"cpf": "...", "nome": "...", "data_nascimento": "AAAA-MM-DD"}, "escopo": [...], "janelas_temporais": {"tradelines_meses": 60, "consultas_meses": 24}, "prioridade_fontes": ["fonte_primaria","fonte_secundaria"], "politicas_privacidade": {"base_legal": "consentimento", "consentimento_vigente": true, "retencao_dias": 365}}}
  • 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: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

1.3.5 Memória

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

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

RF 2. Agente de Execução de Chamada à API - Fontes de Crédito

2.1 Tarefa do Agente

Realizar chamadas às APIs das fontes de crédito aprovadas para obter tradelines, consultas, endereços e metadados.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um payload de coleta pronto para executar chamadas às fontes de crédito.

# 2. Objetivo
Executar chamadas às APIs das fontes de crédito aprovadas e retornar a resposta bruta e metadados de proveniência, sem aplicar transformações ou validações adicionais.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Apenas execute as chamadas com o payload recebido.
- Retorne a resposta bruta e metadados de proveniência, sem aplicar transformações, validações de negócio ou análises adicionais.
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 um JSON contendo o payload de coleta.
  • 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 pelas fontes de crédito e metadados de proveniência.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
     {"dados_brutos": {"fonte_primaria": {"tradelines": [...], "consultas": [...], "enderecos": [...]}, "fonte_secundaria": {"tradelines": [...]}}, "proveniencia": [{"fonte": "fonte_primaria", "chamada_id": "...", "timestamp": "ISO-8601"}], "erros_fontes": [{"fonte": "fonte_secundaria", "codigo": "TIMEOUT"}]}
  • 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: Executa chamadas às APIs das fontes de crédito aprovadas.

2.3.5 Memória

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Normalização e Organização de Dados de Crédito (RF 3).

RF 3. Agente de Normalização e Organização de Dados de Crédito

3.1 Tarefa do Agente

Converter dados brutos em um esquema canônico padronizado e categorizado para análise.

3.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados brutos de crédito e metadados de proveniência das fontes de crédito.

# 2. Objetivo
Converter os dados brutos em um esquema canônico padronizado e categorizado para análise, garantindo que os dados estejam prontos para serem verificados e conciliados.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Mapear chaves das fontes para o dicionário canônico; padronizar enums (tipo_produto, situacao, finalidade).
- Normalizar datas para ISO-8601 e valores monetários para centavos (inteiros não negativos); se campo monetário não numérico, marcar item com flag erro_monetario=true e remover do somatório.
- CEP no formato NNNNN-NNN; se faltando, setar cep=null e flag endereco_incompleto=true.
- Deduplicar registros por (fonte,id_externo) e também por chaves fracas (tipo_produto, data_abertura, limite_total_centavos) com janela de 3 dias; manter o de fonte com maior prioridade: fonte_primaria > fonte_secundaria.
- Popular campo proveniencia em cada item com fonte e chamada_id quando disponível.
- Calcular resumo: qtd_tradelines, qtd_inadimplencias (situacao=="inadimplente").
- Rejeitar itens com data_ultima_atualizacao futura >24h do agora; mover para lista descartes com motivo "data_futura".
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 dados brutos de crédito e metadados de proveniência.
  • 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.

3.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo os dados de crédito organizados e normalizados.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
     {"dados_credito_organizados": {"identificacao": {"cpf": "...", "nome": {"original": "...", "normalizado": "..."}, "data_nascimento": "AAAA-MM-DD"}, "tradelines": [{"id_externo": "...", "tipo_produto": "cartao|emprestimo|consignado|financiamento", "situacao": "ativo|encerrado|inadimplente", "limite_total_centavos": 123456, "saldo_devedor_centavos": 23456, "data_abertura": "AAAA-MM-DD", "data_ultima_atualizacao": "ISO-8601", "proveniencia": "fonte_primaria"}], "consultas": [{"data": "ISO-8601", "finalidade": "credito|antifraude|outros", "origem": "..."}], "enderecos": [{"logradouro": "...", "numero": "...", "complemento": "...", "bairro": "...", "cidade": "...", "uf": "..", "cep": "NNNNN-NNN", "data_atualizacao": "ISO-8601", "proveniencia": "..."}]}, "resumo": {"qtd_tradelines": 0, "qtd_inadimplencias": 0, "data_compilacao": "ISO-8601"}}
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 3.000 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 se conecta a sistemas externos.

3.3.5 Memória

3.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Verificação, Conciliação e Score de Confiabilidade (RF 4).

RF 4. Agente de Verificação, Conciliação e Score de Confiabilidade

4.1 Tarefa do Agente

Verificar precisão, resolver conflitos entre fontes e atribuir score de confiabilidade por atributo.

4.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados de crédito organizados e normalizados, juntamente com metadados de proveniência.

# 2. Objetivo
Verificar a precisão dos dados, resolver conflitos entre fontes e atribuir um score de confiabilidade para cada atributo, garantindo a qualidade e a consistência dos dados.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Freshness: campo staleness por entidade = diferença em dias do mais recente data_ultima_atualizacao; marcar cobertura="baixa" se staleness>90 dias ou qtd_tradelines==0.
- Conciliação de conflitos por atributo com prioridade de fontes: primária>secundária; se divergência monetária >5%, preferir o item mais recente; se empate, escolher menor saldo_devedor_centavos.
- Completu de endereço: exigir cidade, uf, cep; se múltiplos endereços válidos, selecionar o de data_atualizacao mais recente como principal.
- Score_registro: iniciar em 1.0 e subtrair 0.2 por cada conflito resolvido e 0.1 por item com erro_monetario; piso 0.0.
- Determinar necessidade_fontes_complementares=true quando cobertura="baixa" OU score_registro<0.6.
- Validar consistência temporal: data_abertura <= data_ultima_atualizacao; se violado, descartar item e registrar conflito com resolucao="descartado_inconsistencia_temporal".
- Marcar cada atributo com fonte_origem_final empregada para auditoria.
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 de crédito organizados e os metadados de proveniência.
  • 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 JSON contendo os dados de crédito validados e um score de confiabilidade.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
     {"dados_credito_validado": {"tradelines": [...], "consultas": [...], "enderecos": [...]}, "qualidade": {"score_registro": 0.0, "conflitos": [{"campo": "saldo_devedor_centavos", "fontes": ["primaria","secundaria"], "resolucao": "preferencia_fonte_primaria"}], "cobertura": {"tradelines": "alta|media|baixa"}, "staleness": {"tradelines_dias": 12}}, "sinais_para_fontes_complementares": {"necessidade_fontes_complementares": false}}
  • 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: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

4.3.5 Memória

4.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Atualização, Versionamento e Notificação de Mudanças (RF 5).

RF 5. Agente de Atualização, Versionamento e Notificação de Mudanças

5.1 Tarefa do Agente

Comparar o estado validado com o estado anterior, gerar diff versionado e sinalizar mudanças relevantes em tempo quase real.

5.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados de crédito validados e o último snapshot conhecido (se disponível).

# 2. Objetivo
Comparar o estado validado com o estado anterior, gerar um diff versionado e sinalizar mudanças relevantes em tempo quase real.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Gerar versao como timestamp ISO-8601 do processamento.
- Definir notificar=true quando ocorrer qualquer um: (a) mudança de situacao para "inadimplente"; (b) aumento de saldo_devedor_centavos >20% em 30 dias; (c) abertura de nova tradeline com limite_total_centavos acima do percentil 90 do histórico do consumidor; (d) atualização de endereço principal.
- Na ausência de snapshot anterior, classificar todos itens como novos e notificar=false, exceto se houver inadimplencia.
- Manter apenas campos canônicos no snapshot; incluir proveniencia_final.
- Produzir diff determinístico com ordenação por tipo e id_externo.
- Preencher campo padronizacao_realizada="sim" quando snapshot e diff forem gerados sem erro; caso contrário, "nao" e anexar motivo_erro.
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 dados de crédito validados e o último snapshot conhecido.
  • 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.

5.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo as atualizações, o diff versionado e um indicador de notificação.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
     {"dados_credito_atualizados": {"versao": "v2025-12-19T08:54:00Z", "snapshot": {...}}, "diff": {"novos": [...], "alterados": [{"id":"...","campos_alterados":["situacao","saldo_devedor_centavos"], "antes": {...}, "depois": {...}}], "removidos": [...]}, "eventos": [{"tipo":"alteracao_situacao","severidade":"alta","referencia":"tradeline:id","detalhe":"situacao passou de ativo para inadimplente"}], "notificar": true}
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 3.000 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: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

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 é o resultado final do fluxo e não necessita ser passada para agentes subsequentes.

5.3.6 Regras de Orquestração e Transição

A execução deste agente finaliza o fluxo. As atualizações e notificações geradas são o resultado que deve ser disponibilizado ao usuário.

Posts Relacionados

© 2025 prototipe.ai. Todos os direitos reservados.