PrototipeAI | Agente de IA para Identificação de Talentos e Dificuldades

1. Propósito e Escopo

Este documento define todos os prompts e detalhes de requisitos para o Fluxo de Agentes "Identificação de Talentos e Dificuldades", uma solução de automação projetada para analisar dados de desempenho dos alunos e identificar talentos e dificuldades específicas. 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 desempenho em informações valiosas que possam guiar programas de desenvolvimento individualizados, garantindo que cada aluno receba o suporte necessário para maximizar seu potencial.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

As instituições de ensino enfrentam desafios significativos na identificação de talentos e dificuldades dos alunos. Atualmente, a análise de desempenho é feita de forma manual, o que consome tempo e é propenso a erros. Há uma necessidade crescente de ferramentas que possam automatizar este processo e oferecer insights personalizados para cada aluno.

Problemas Identificados

Necessidade de personalização: Os programas de desenvolvimento são muitas vezes genéricos e não atendem às necessidades específicas de cada aluno.
Falta de ferramentas automatizadas: A ausência de sistemas que analisem dados de desempenho impede a criação de programas individualizados eficazes.
Tempo e recursos: A análise manual dos dados consome recursos valiosos que poderiam ser direcionados para o desenvolvimento de estratégias educacionais mais eficazes.

3. Impactos Esperados

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

Otimizar a identificação de talentos e dificuldades dos alunos de forma precisa e rápida.
Personalizar programas de desenvolvimento para maximizar o potencial de cada aluno.
Reduzir o tempo e esforço gastos na análise manual de dados de desempenho.
Aumentar a eficácia dos programas educacionais através de sugestões baseadas em dados.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para identificação de talentos e dificuldades analisa dados de desempenho dos alunos, identifica padrões de talento e dificuldade, e sugere programas de desenvolvimento individualizados. 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 personalização do aprendizado dos alunos.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por 2 agentes de IA. O processo inicia com a análise dos dados de desempenho e culmina na sugestão de programas de desenvolvimento personalizados.

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

Agentes	Função Principal
`Agente de Análise de Desempenho dos Alunos` (RF 1)	Analisar dados de desempenho para identificar talentos e dificuldades específicas dos alunos.
`Agente de Sugestão de Programas de Desenvolvimento` (RF 2)	Sugerir programas de desenvolvimento individualizados com base nos talentos e dificuldades identificados.

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 Análise de Desempenho dos Alunos

1.1 Tarefa do Agente

Analisar dados de desempenho para identificar talentos e dificuldades específicas dos alunos.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente

 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados de desempenho dos alunos em formato CSV. Este arquivo contém informações como 'nome', 'nota', 'disciplina', 'data', etc.

# 2. Objetivo
Analisar cada linha do CSV para identificar padrões de desempenho acima ou abaixo da média em disciplinas específicas.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Classifique os alunos como 'talentosos' em uma disciplina se suas notas estiverem consistentemente acima de um determinado limiar (ex: acima de 85%).
- Classifique os alunos como 'com dificuldades' em uma disciplina se suas notas estiverem consistentemente abaixo de um determinado limiar (ex: abaixo de 60%).
- Considere a evolução temporal das notas para identificar melhorias ou agravamentos no desempenho ao longo do tempo.
- Registre no output final tanto os talentos quanto as dificuldades identificadas para cada aluno.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{"aluno": "João Silva", "talentos": ["Matemática"], "dificuldades": ["História"]}

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 de desempenho dos alunos via API. Na fase de testes, o fluxo será iniciado pelo envio manual dos dados, que serão enviados para o agente diretamente por upload de um CSV na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
Tipo do input: Dados estruturados em formato CSV.
Formatos Suportados: .csv
Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um arquivo CSV com até 50.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

Formato de output: O output deve ser um JSON estruturado contendo o nome do aluno, seus talentos e dificuldades.

Exemplo de Estrutura de Output:

{"aluno": "João Silva", "talentos": ["Matemática"], "dificuldades": ["História"]}

Número de caracteres esperado: O JSON final deve ser conciso, com um tamanho estimado em torno de 1.000 caracteres por aluno.

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 Sugestão de Programas de Desenvolvimento (RF 2).

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Sugestão de Programas de Desenvolvimento (RF 2).

RF 2. Agente de Sugestão de Programas de Desenvolvimento

2.1 Tarefa do Agente

Sugerir programas de desenvolvimento individualizados com base nos talentos e dificuldades identificados.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente

 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo resultados da análise de desempenho dos alunos com talentos e dificuldades identificados.

# 2. Objetivo
Sugerir programas de desenvolvimento individualizados que possam aprimorar talentos e mitigar dificuldades.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Para cada talento identificado, sugira programas de desenvolvimento avançados ou de enriquecimento que possam desafiar o aluno e aprimorar suas habilidades.
- Para cada dificuldade identificada, sugira programas de reforço ou tutoria que possam ajudar o aluno a superar suas dificuldades.
- Garanta que as sugestões de programas sejam adaptáveis, oferecendo diferentes formatos como presencial, online, intensivo ou regular.
- Considere a disponibilidade de recursos e horários dos alunos ao sugerir programas, priorizando opções que se encaixem em seu cronograma.
- Registre no output final os programas sugeridos para cada aluno, assegurando que eles sejam personalizados e relevantes.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{"aluno": "João Silva", "programa_sugerido": "Curso de reforço em História, Curso avançado em Matemática"}

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: Resultados da análise de desempenho dos alunos.
Formatos Suportados: .json
Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um JSON com até 10.000 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

Formato de output: O output deve ser um JSON contendo o nome do aluno e os programas de desenvolvimento sugeridos.