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 "Integração de Dados de Vale-Refeição com ERP", uma solução de automação projetada para integrar dados de vale-refeição com sistemas ERP, garantindo a atualização e consistência das informações financeiras. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.
O objetivo principal é automatizar a integração de dados de vale-refeição, garantindo a consistência e atualização das informações financeiras, além de monitorar e corrigir possíveis inconsistências na integração.
2. Contexto e Problema
Cenário Atual
As empresas enfrentam desafios significativos na integração de dados de vale-refeição com sistemas ERP, resultando em inconsistências nas informações financeiras devido a integrações manuais. Estes desafios incluem:
- Dificuldades na integração de dados de vale-refeição com sistemas ERP.
- Inconsistências nas informações financeiras decorrentes de integrações manuais.
Atualmente, muitas etapas do processo de integração são manuais, o que aumenta a possibilidade de erros humanos e inconsistências nos dados financeiros.
Problemas Identificados
- Inconsistências Financeiras: Integrações manuais frequentemente resultam em dados financeiros inconsistentes.
- Processo Manual: A integração manual é demorada e suscetível a erros humanos.
- Atualização Ineficiente: Dados financeiros podem não ser atualizados em tempo hábil, afetando a tomada de decisão.
3. Impactos Esperados
A implementação deste fluxo de automação visa alcançar os seguintes resultados:
- Consistência dos Dados: Garantir que as informações financeiras estejam sempre atualizadas e consistentes.
- Redução de Erros: Minimizar erros humanos por meio da automação do processo de integração.
- Eficiência Operacional: Melhorar a eficiência operacional ao reduzir o tempo gasto em processos manuais.
4. Visão Geral da Solução
O agente de IA para integração de dados de vale-refeição com ERP automatiza o processo de integração, garantindo a atualização e consistência das informações financeiras. 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 integração de dados de vale-refeição com sistemas ERP.
A solução consiste em um fluxo de automação composto por múltiplos agentes de IA. O processo inicia com a preparação dos parâmetros de coleta e termina com a consolidação de inconsistências e propostas de correção.
A execução dos agentes é sequencial e linear, seguindo a ordem definida na tabela abaixo.
| Agentes | Função Principal |
|---|---|
Agente de Preparação de Parâmetros de Coleta (RF 1)
| Definir janela temporal, filtros e payload de consulta para recuperar transações de vale-refeição. |
Agente de Execução de Chamada à API - Provedor de Vale-Refeição (RF 2)
| Realizar a chamada à API do provedor de vale-refeição para obter transações no período e filtros definidos. |
Agente de Execução de Chamada à API - ERP (Obter Cadastros) (RF 3)
| Recuperar do ERP cadastros necessários à integração. |
Agente de Padronização e Enriquecimento de Transações (RF 4)
| Normalizar e deduplicar transações de vale-refeição. |
Agente de Reconciliação Financeira (RF 5)
| Verificar consistência das transações normalizadas com totais esperados. |
Agente de Geração de Lançamentos Contábeis para ERP (RF 6)
| Transformar transações de vale-refeição em lançamentos contábeis/pré-notas. |
Agente de Execução de Chamada à API - ERP (Envio de Lançamentos) (RF 7)
| Enviar os lotes de lançamentos gerados ao ERP. |
Agente de Monitoramento e Correção de Inconsistências (RF 8)
| Consolidar inconsistências detectadas e propor correções automatizáveis. |
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 Preparação de Parâmetros de Coleta (Vale-Refeição)
1.1 Tarefa do Agente
Definir janela temporal, filtros e payload de consulta para recuperar transações de vale-refeição no provedor, garantindo idempotência e respeito a limites do sistema.
1.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um objeto JSON contendo informações sobre o último carimbo de sucesso, período de reprocessamento e limites do provedor de vale-refeição.
# 2. Objetivo
Definir janela temporal, filtros e payload de consulta para recuperar transações de vale-refeição no provedor, garantindo idempotência e respeito a limites do sistema.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Se ultimo_carimbo_sucesso for nulo, defina inicio = hoje-30d 00:00:00 e fim = hoje-1d 23:59:59. Caso contrário, inicio = ultimo_carimbo_sucesso e fim = hoje-1d 23:59:59.
- Nunca ultrapasse a janela máxima informada em limites_provedor.janela_max_dias; se necessário, particione a janela em blocos contíguos <= janela_max_dias.
- Pagine os resultados definindo tamanho = limites_provedor.max_por_pagina e pagina inicial = 1.
- Gere idempotency_key = hash(tenant_id + inicio + fim + 'vale_refeicao').
- Defina filtros padrão: status = ['aprovada'], moeda = 'BRL'.
- Preencha headers_padrao apenas com chaves não sensíveis (ex.: 'Accept: application/json'); não insira segredos no output.
# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
"parametros_consulta": [
{
"inicio": "2025-11-01T00:00:00",
"fim": "2025-11-30T23:59:59",
"pagina": 1,
"tamanho": 100
}
],
"idempotency_key": "abc123",
"headers_padrao": {
"Accept": "application/json"
},
"endpoint": "https://api.vale-refeicao.com/transacoes",
"criterios_filtro": {
"status": ["aprovada"],
"moeda": "BRL"
}
} 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 JSON via API. Na fase de testes, o fluxo será iniciado pelo envio manual dos dados, que serão enviados para o agente diretamente por upload na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
- Tipo do input: O input inicial para o fluxo é um objeto JSON contendo informações de configuração e limites.
-
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 objeto JSON contendo os parâmetros de consulta preparados, idempotency_key e outros detalhes de configuração.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "parametros_consulta": [ { "inicio": "2025-11-01T00:00:00", "fim": "2025-11-30T23:59:59", "pagina": 1, "tamanho": 100 } ], "idempotency_key": "abc123", "headers_padrao": { "Accept": "application/json" }, "endpoint": "https://api.vale-refeicao.com/transacoes", "criterios_filtro": { "status": ["aprovada"], "moeda": "BRL" } } - Número de caracteres esperado: O JSON final deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 1.000 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 - Provedor de Vale-Refeição (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 - Provedor de Vale-Refeição (RF 2).
RF 2. Agente de Execução de Chamada à API - Provedor de Vale-Refeição
2.1 Tarefa do Agente
Realizar a chamada à API do provedor de vale-refeição para obter transações no período e filtros definidos.
2.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um payload pronto com parâmetros de consulta, cabeçalhos e credenciais necessárias para a chamada à API do provedor de vale-refeição.
# 2. Objetivo
Realizar a chamada à API do provedor de vale-refeição para obter transações no período e filtros definidos.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Este agente não precisa de instruções para LLM; sua função é apenas executar a chamada à API com o payload recebido.
- Seguir rate limit do provedor e retornar respostas conforme recebido, sem transformação.
# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
[
{
"dados": [
{
"id": "transacao123",
"valor": 100.00,
"data": "2025-11-15T12:00:00",
"status": "aprovada"
}
],
"pagina": 1,
"total_paginas": 10
}
] 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 payload pronto para consulta 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 até 3.000 caracteres.
2.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser uma lista de páginas de resultados brutos, conforme recebido da API do provedor de vale-refeição.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
[ { "dados": [ { "id": "transacao123", "valor": 100.00, "data": "2025-11-15T12:00:00", "status": "aprovada" } ], "pagina": 1, "total_paginas": 10 } ] - Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho aproximado de 2.000 caracteres por página de resultados.
2.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: Não se aplica (uso de ferramenta)
- Temperatura: Não se aplica
2.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta.
- Calculadora: Não utiliza.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: O agente deverá enviar o payload recebido à API do provedor de vale-refeição e retornar os dados conforme recebidos.
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 Padronização e Enriquecimento de Transações (RF 4).
2.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Padronização e Enriquecimento de Transações (RF 4).
RF 3. Agente de Execução de Chamada à API - ERP (Obter Cadastros)
3.1 Tarefa do Agente
Recuperar do ERP cadastros necessários à integração: plano de contas, centros de custo, colaboradores/matrículas e parâmetros contábeis.
3.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um payload pronto com endpoints, cabeçalhos e credenciais necessárias para a chamada à API do ERP.
# 2. Objetivo
Recuperar do ERP cadastros necessários à integração: plano de contas, centros de custo, colaboradores/matrículas e parâmetros contábeis.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Este agente não precisa de instruções para LLM; sua função é apenas executar as chamadas às APIs do ERP com os parâmetros recebidos.
- Retornar dados exatamente como recebidos do ERP, preservando códigos.
# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
"contas": [
{
"codigo": "1234",
"nome": "Despesa Alimentação"
}
],
"centros_custo": [
{
"codigo": "5678",
"nome": "Administração"
}
],
"colaboradores": [
{
"id_externo": "colab001",
"matricula": "0001",
"centro_custo": "5678"
}
],
"parametros": {
"conta_despesa": "1234",
"conta_contrapartida": "4321",
"politica_rateio": "por_colaborador"
}
} 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 1).
- Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input um payload pronto para consulta 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 até 3.000 caracteres.
3.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um objeto JSON contendo os dados de cadastros recebidos do ERP.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "contas": [ { "codigo": "1234", "nome": "Despesa Alimentação" } ], "centros_custo": [ { "codigo": "5678", "nome": "Administração" } ], "colaboradores": [ { "id_externo": "colab001", "matricula": "0001", "centro_custo": "5678" } ], "parametros": { "conta_despesa": "1234", "conta_contrapartida": "4321", "politica_rateio": "por_colaborador" } } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho aproximado de 2.000 caracteres.
3.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: Não se aplica (uso de ferramenta)
- Temperatura: Não se aplica
3.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta.
- Calculadora: Não utiliza.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: O agente deverá enviar o payload recebido à API do ERP e retornar os dados conforme recebidos.
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 Padronização e Enriquecimento de Transações (RF 4).
3.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Padronização e Enriquecimento de Transações (RF 4).
RF 4. Agente de Padronização e Enriquecimento de Transações
4.1 Tarefa do Agente
Normalizar e deduplicar transações de vale-refeição, mapear colaboradores e centros de custo, e preparar conjunto canônico para contabilização.
4.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo páginas de transações do provedor de vale-refeição e cadastros do ERP.
# 2. Objetivo
Normalizar e deduplicar transações de vale-refeição, mapear colaboradores e centros de custo, e preparar conjunto canônico para contabilização.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Converta todos os valores para BRL; rejeite transações com moeda diferente registrando em inconsistencias tipo 'moeda_invalida'.
- Datas: converter para America/Sao_Paulo e definir competencia = YYYY-MM da data_transacao.
- Deduplicação: gerar hash_dedup = hash(id_origem || data_transacao || valor_brl || colaborador_id). Se hash repetido, manter apenas a primeira ocorrência e registrar duplicata nas inconsistencias.
- Mapeamento de colaborador: cruzar colaborador_id da origem com colaboradores ERP; se não encontrar, marcar inconsistencia 'colaborador_nao_mapeado' e deixar centro_custo = 'NAO_MAPEADO'.
- Centro de custo: se colaborador tiver centro_custo no ERP, usar esse; caso contrário, aplicar padrão dos parametros.politica_rateio ('por_colaborador' ou 'fixo'); se 'fixo', usar centro dos parametros.
- Valores: arredondar para 2 casas decimais, usar separador ponto, e garantir valor_brl >= 0 (lógica de despesa positiva).
- Estabelecimento/MCC: se ausente, preencher estabelecimento = 'NAO_INFORMADO' e mcc = null.
# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
"transacoes_normalizadas": [
{
"id_origem": "transacao123",
"data_transacao": "2025-11-15",
"competencia": "2025-11",
"colaborador_id": "colab001",
"colaborador_matricula": "0001",
"centro_custo": "5678",
"estabelecimento": "Restaurante A",
"mcc": null,
"valor_brl": 100.00,
"moeda": "BRL",
"status": "aprovada",
"hash_dedup": "hash123"
}
],
"inconsistencias": [
{
"id_origem": "transacao456",
"tipo": "moeda_invalida",
"detalhe": "Moeda diferente de BRL"
}
]
} 4.3 Configurações do Agente
4.3.1 Especificação do Input
- Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão dos agentes anteriores (RF 2 e RF 3).
- Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input páginas de transações do provedor e cadastros do ERP.
-
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs nos formatos:
.json. - Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input combinado de até 10.000 caracteres.
4.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um objeto JSON contendo as transações normalizadas e as inconsistências detectadas.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "transacoes_normalizadas": [ { "id_origem": "transacao123", "data_transacao": "2025-11-15", "competencia": "2025-11", "colaborador_id": "colab001", "colaborador_matricula": "0001", "centro_custo": "5678", "estabelecimento": "Restaurante A", "mcc": null, "valor_brl": 100.00, "moeda": "BRL", "status": "aprovada", "hash_dedup": "hash123" } ], "inconsistencias": [ { "id_origem": "transacao456", "tipo": "moeda_invalida", "detalhe": "Moeda diferente de BRL" } ] } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho aproximado de 3.000 caracteres.
4.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
4.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta.
- Calculadora: Não utiliza.
- 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 de Reconciliação Financeira (RF 5).
4.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Reconciliação Financeira (RF 5).
RF 5. Agente de Reconciliação Financeira
5.1 Tarefa do Agente
Verificar consistência das transações normalizadas com totais esperados e classificar divergências para correção.
5.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo transações normalizadas e totais externos esperados para reconciliação financeira.
# 2. Objetivo
Verificar consistência das transações normalizadas com totais esperados e classificar divergências para correção.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Agregar transacoes por data_transacao; calcular total_transacoes.
- Se totais_externos for informado, comparar por dia. Tolerância de R$0,01; acima disso marcar 'divergente'.
- Classificar alertas: se percentual de dias divergentes > 5%, nivel='atencao'; > 20%, nivel='critico'.
- Para dias divergentes, incluir janela [00:00:00, 23:59:59] em itens_para_reconsulta.
# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
"reconciliacao": {
"por_dia": [
{
"data": "2025-11-15",
"total_transacoes": 100.00,
"total_esperado": 100.01,
"diferenca": 0.01,
"status": "ok"
}
],
"sumario": {
"total_ok": 1,
"total_divergente": 0,
"valor_divergente": 0.00
}
},
"alertas": [],
"itens_para_reconsulta": []
} 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 como input transações normalizadas e totais externos esperados.
-
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs nos formatos:
.json. - Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input combinado de até 5.000 caracteres.
5.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um objeto JSON contendo os resultados da reconciliação financeira, alertas e itens para reconsulta.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "reconciliacao": { "por_dia": [ { "data": "2025-11-15", "total_transacoes": 100.00, "total_esperado": 100.01, "diferenca": 0.01, "status": "ok" } ], "sumario": { "total_ok": 1, "total_divergente": 0, "valor_divergente": 0.00 } }, "alertas": [], "itens_para_reconsulta": [] } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho aproximado de 2.000 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 cálculos de reconciliação.
- 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 Geração de Lançamentos Contábeis para ERP (RF 6).
5.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Geração de Lançamentos Contábeis para ERP (RF 6).
RF 6. Agente de Geração de Lançamentos Contábeis para ERP
6.1 Tarefa do Agente
Transformar transações de vale-refeição em lançamentos contábeis/pré-notas no formato aceito pelo ERP, com idempotência.
6.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo transações normalizadas e cadastros do ERP, além de políticas de agrupamento para geração de lançamentos.
# 2. Objetivo
Transformar transações de vale-refeição em lançamentos contábeis/pré-notas no formato aceito pelo ERP, com idempotência.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Excluir da geração transações com inconsistencias críticas (colaborador_nao_mapeado, moeda_invalida, duplicata); registrá-las em rejeicoes.
- Definir conta_debito = parametros.conta_despesa e conta_credito = parametros.conta_contrapartida, salvo regra específica por MCC se existir mapeamento nas contas (se houver conta com atributo mcc que coincida, usar essa).
- Historico: 'VR {estabelecimento} {data_transacao} Colab:{colaborador_id}'. Limitar a 120 caracteres.
- Referencia_externa = id_origem.
- Agrupamento: 'nenhum' gera uma linha por transação; 'dia' agrega por {data_transacao, centro_custo}; 'competencia' agrega por {competencia, centro_custo} somando valores.
- Respeitar max_linhas_por_lote; se exceder, fracionar lotes sequenciais (lote_id com sufixo -1, -2, ...).
- Gerar idempotency_keys por lote = hash(lote_id + competencia + soma_valores).
# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
"lotes": [
{
"lote_id": "lote123",
"competencia": "2025-11",
"data_lancamento": "2025-11-16",
"linhas": [
{
"historico": "VR Restaurante A 2025-11-15 Colab:colab001",
"conta_debito": "1234",
"conta_credito": "4321",
"centro_custo": "5678",
"valor": 100.00,
"referencia_externa": "transacao123"
}
]
}
],
"idempotency_keys": [
"key123"
],
"rejeicoes": []
} 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 como input transações normalizadas, cadastros do ERP e políticas de agrupamento.
-
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs nos formatos:
.json. - Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input combinado de até 8.000 caracteres.
6.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um objeto JSON contendo os lotes de lançamentos contábeis gerados, idempotency_keys e rejeições.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "lotes": [ { "lote_id": "lote123", "competencia": "2025-11", "data_lancamento": "2025-11-16", "linhas": [ { "historico": "VR Restaurante A 2025-11-15 Colab:colab001", "conta_debito": "1234", "conta_credito": "4321", "centro_custo": "5678", "valor": 100.00, "referencia_externa": "transacao123" } ] } ], "idempotency_keys": [ "key123" ], "rejeicoes": [] } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho aproximado de 3.000 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 gerar idempotency_keys.
- 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 Execução de Chamada à API - ERP (Envio de Lançamentos) (RF 7).
6.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Execução de Chamada à API - ERP (Envio de Lançamentos) (RF 7).
RF 7. Agente de Execução de Chamada à API - ERP (Envio de Lançamentos)
7.1 Tarefa do Agente
Enviar os lotes de lançamentos gerados ao ERP, preservando idempotência.
7.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo lotes de lançamentos contábeis prontos para envio ao ERP, junto com idempotency_keys.
# 2. Objetivo
Enviar os lotes de lançamentos gerados ao ERP, preservando idempotência.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Este agente não precisa de instruções para LLM; sua função é apenas executar a chamada à API do ERP com o payload recebido.
- Enviar idempotency_keys em header/campo específico conforme ERP; retornar resposta bruta do ERP.
# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
"retornos": [
{
"lote_id": "lote123",
"status_http": 200,
"protocolo": "protocolo123",
"erros": []
}
]
} 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 como input lotes de lançamentos contábeis e idempotency_keys.
-
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs nos formatos:
.json. - Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input combinado de até 5.000 caracteres.
7.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um objeto JSON contendo os retornos da API do ERP para cada lote enviado.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "retornos": [ { "lote_id": "lote123", "status_http": 200, "protocolo": "protocolo123", "erros": [] } ] } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho aproximado de 2.000 caracteres.
7.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: Não se aplica (uso de ferramenta)
- Temperatura: Não se aplica
7.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta.
- Calculadora: Não utiliza.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: O agente deverá enviar os lotes de lançamentos à API do ERP e retornar os dados conforme recebidos.
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 deve ser visível para o Agente de Monitoramento e Correção de Inconsistências (RF 8).
7.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Monitoramento e Correção de Inconsistências (RF 8).
RF 8. Agente de Monitoramento e Correção de Inconsistências
8.1 Tarefa do Agente
Consolidar inconsistências detectadas, propor correções automatizáveis e sinalizar itens que exigem intervenção humana.
8.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo inconsistências detectadas, resultados de reconciliação e retornos do ERP.
# 2. Objetivo
Consolidar inconsistências detectadas, propor correções automatizáveis e sinalizar itens que exigem intervenção humana.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Classificar inconsistências em: dados_faltantes, mapeamento, duplicidade, moeda_invalida, erro_erp.
- Para 'mapeamento' de colaborador/centro de custo: sugerir ajuste_mapeamento indicando colaborador_id e centro_custo candidato baseado em frequência nas transações.
- Para 'duplicidade': não propor envio; marcar como resolvida por exclusão lógica.
- Para erro_erp com codigo 4xx em linhas específicas: propor reprocessamento somente das linhas com erro corrigível (ex.: descrição muito longa -> truncar; centro de custo inexistente -> substituir por padrão).
- Definir itens_humanos quando não houver candidato único de mapeamento ou quando valor_pendente > R$1000 por item.
# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
"resumo": {
"qtd_inconsistencias": 5,
"qtd_pendentes_humanas": 2,
"valor_pendente": 1500.00
},
"propostas_correcao": [
{
"tipo": "reconsulta",
"detalhes": {
"inicio": "2025-11-01T00:00:00",
"fim": "2025-11-30T23:59:59"
}
}
],
"itens_humanos": [
{
"id_origem": "transacao789",
"motivo": "mapeamento",
"recomendacao": "Verificar centro de custo"
}
],
"proximas_janelas_reprocesso": [
{
"inicio": "2025-12-01T00:00:00",
"fim": "2025-12-31T23:59:59"
}
]
} 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).
- Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input inconsistências detectadas, resultados de reconciliação e retornos do ERP.
-
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs nos formatos:
.json. - Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input combinado de até 7.000 caracteres.
8.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um objeto JSON contendo resumo de inconsistências, propostas de correção e itens que exigem intervenção humana.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "resumo": { "qtd_inconsistencias": 5, "qtd_pendentes_humanas": 2, "valor_pendente": 1500.00 }, "propostas_correcao": [ { "tipo": "reconsulta", "detalhes": { "inicio": "2025-11-01T00:00:00", "fim": "2025-11-30T23:59:59" } } ], "itens_humanos": [ { "id_origem": "transacao789", "motivo": "mapeamento", "recomendacao": "Verificar centro de custo" } ], "proximas_janelas_reprocesso": [ { "inicio": "2025-12-01T00:00:00", "fim": "2025-12-31T23:59:59" } ] } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho aproximado de 3.000 caracteres.
8.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
8.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta.
- 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 é passada para outros agentes internos.
8.3.6 Regras de Orquestração e Transição
A execução deste agente finaliza o fluxo. O JSON gerado é o resultado que deve ser disponibilizado para análise e ações corretivas.