PrototipeAI | Agente de IA para Monitoramento de Eventos de Mercado

1. Propósito e Escopo

Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados, ferramentas como busca online, consulta a documentos e demais requisitos funcionais para o Agente de IA "Monitoramento de Eventos de Mercado", uma solução de automação projetada para monitorar eventos de mercado, identificar tendências emergentes e alertar consultores de investimento sobre oportunidades ou riscos iminentes. 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 mercado em insights acionáveis para consultores de investimento, destacando eventos relevantes e tendências que possam impactar decisões de investimento.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

No ambiente dinâmico dos mercados financeiros, consultores de investimento enfrentam desafios significativos ao tentar acompanhar eventos e tendências que podem impactar carteiras de investimento. Atualmente, esses desafios incluem:

Falta de capacidade para monitorar continuamente eventos de mercado que possam impactar investimentos.
Dificuldade em identificar tendências emergentes antes que sejam amplamente reconhecidas.
Necessidade de alertas proativos para consultores de investimento sobre oportunidades ou riscos iminentes.

O processo tradicional de monitoramento é manual e reativo, muitas vezes resultando em perda de oportunidades ou exposição a riscos não antecipados.

Problemas Identificados

Monitoramento Ineficiente: A incapacidade de acompanhar eventos em tempo real limita a capacidade de resposta dos consultores.
Identificação Tardia de Tendências: Detectar tendências apenas após sua consolidação pode resultar em decisões de investimento subótimas.
Falta de Alertas Personalizados: Sem alertas adaptados ao contexto do cliente, as recomendações podem ser genéricas e menos eficazes.

3. Impactos Esperados

A implementação deste agente de IA visa alcançar os seguintes resultados:

Aumento da Eficiência: Melhorar a capacidade de monitoramento contínuo de eventos de mercado.
Antecipação de Tendências: Identificar tendências emergentes antes que sejam amplamente reconhecidas.
Alertas Proativos: Fornecer alertas personalizados e oportunos para consultores de investimento.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para monitoramento de eventos de mercado processa dados de mercado em tempo real, aplica regras de identificação de padrões e anomalias, e gera alertas personalizados para consultores de investimento. 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 monitorização de eventos de mercado e na identificação de tendências emergentes.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por 6 agentes de IA. O processo inicia com a preparação dos parâmetros de monitoramento e termina com a geração de alertas personalizados para consultores de investimento.

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

Agentes	Função Principal
`Agente Preparador de Parâmetros de Monitoramento` (RF 1)	Transformar o briefing de monitoramento em parâmetros operacionais padronizados para busca online e consulta de dados históricos.
`Agente de Busca Online` (RF 2)	Realizar busca online para coletar notícias, comunicados e menções públicas conforme parâmetros fornecidos.
`Agente de Execução de Consultas em Banco de Dados` (RF 3)	Executar consultas de séries históricas de preços/volumes conforme parâmetros recebidos.
`Agente de Normalização e Deduplicação de Eventos` (RF 4)	Limpar, normalizar, deduplicar e estruturar eventos coletados, vinculando-os a ativos e setores.
`Agente de Análise de Sinais e Tendências Emergentes` (RF 5)	Identificar padrões, anomalias e tendências emergentes a partir de eventos normalizados e dados históricos.
`Agente de Geração de Alertas Personalizados` (RF 6)	Gerar alertas acionáveis para consultores de investimento, priorizando risco/oportunidade e contexto do cliente.

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 Monitoramento

1.1 Tarefa do Agente

Transformar o briefing de monitoramento em parâmetros operacionais padronizados para busca online e consulta de dados históricos.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente

 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um briefing de monitoramento que contém uma lista de ativos (tickers/ISIN), setores, mercados/geografias, idiomas aceitos, janelas de tempo, tipos de evento, níveis de sensibilidade e palavras-chave.

# 2. Objetivo
Transformar o briefing de monitoramento em parâmetros operacionais padronizados para busca online e consulta de dados históricos.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Construa query_booleana combinando: {ativos_sinonimos} OR {setores} com operadores para eventos específicos.
- Gere dicionário de sinônimos por ativo e aplique exclusões de ambiguidade (ex.: "Apple" NOT "fruta").
- Defina janelas: realtime_window_min=60, news_window_h=24, social_window_h=12, history_window_d=365.
- Thresholds padrão ajustáveis por sensibilidade.
- Campos de retorno exigidos na busca: titulo, data_pub, url, fonte, reputacao_fonte, idioma, trecho, entidades_extraidas, sentimento, topicos.
- Defina fontes por tipo: noticias, regulatório, social_finance. Não inclua domínios com reputacao_fonte < 0.5.
- Periodicidade history_query: 1m intraday se realtime_window_min<=60, 1d para 365–1825 dias.
- Inclua timezone='UTC' e normalização de tickers para um único padrão por ativo.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
JSON com parâmetros prontos: search_params, history_query_params e thresholds.

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 briefing de monitoramento 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 briefing de monitoramento em formato estruturado.
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber briefs nos formatos: .json.
Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 10.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

Formato de output: O output deve ser um JSON com parâmetros prontos: search_params, history_query_params e thresholds.
Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser preciso e claro, com um tamanho estimado em torno de 2.000 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 Busca Online (RF 2).

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Busca Online (RF 2).

RF 2. Agente de Busca Online

2.1 Tarefa do Agente

Realizar busca online para coletar notícias, comunicados e menções públicas conforme parâmetros fornecidos.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente

 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo parâmetros de busca online que incluem query_booleana, fontes, janelas, idiomas e filtros de reputação.

# 2. Objetivo
Realizar busca online para coletar notícias, comunicados e menções públicas conforme parâmetros fornecidos.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Use os parâmetros fornecidos para executar buscas em fontes confiáveis.
- Colete itens brutos recuperados da busca contendo os campos solicitados.
- Não inclua domínios com reputacao_fonte < 0.5.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
Itens brutos recuperados da busca contendo os campos solicitados.

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 parâmetros de busca online em formato JSON.
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 conjunto de itens brutos recuperados da busca, contendo os campos solicitados.
Número de caracteres esperado: O conjunto de itens recuperados pode variar em tamanho.

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: Utiliza para executar buscas com parâmetros recebidos.
Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

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 Normalização e Deduplicação de Eventos (RF 4).

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Normalização e Deduplicação de Eventos (RF 4).

RF 3. Agente de Execução de Consultas em Banco de Dados

3.1 Tarefa do Agente

Executar consultas de séries históricas de preços/volumes conforme parâmetros recebidos.

3.2 Prompt ou Instruções do Agente

 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo parâmetros de consulta para séries históricas que incluem ativos, campos, periodicidade, janela e timezone.

# 2. Objetivo
Executar consultas de séries históricas de preços/volumes conforme parâmetros recebidos.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Utilize os parâmetros fornecidos para executar consultas no banco de dados de séries históricas.
- Retorne séries históricas recuperadas para cada ativo com carimbo de data/hora e campos solicitados.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
Séries históricas recuperadas para cada ativo com carimbo de data/hora e campos solicitados.

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 parâmetros de consulta em formato JSON.
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato: .json.
Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 5.000 caracteres.

3.3.2 Especificação do Output

Formato de output: O output deve ser um conjunto de séries históricas recuperadas para cada ativo.
Número de caracteres esperado: O conjunto de séries históricas pode variar em tamanho.

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

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 Normalização e Deduplicação de Eventos (RF 4).

3.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Normalização e Deduplicação de Eventos (RF 4).

RF 4. Agente de Normalização e Deduplicação de Eventos

4.1 Tarefa do Agente

Limpar, normalizar, deduplicar e estruturar eventos coletados, vinculando-os a ativos e setores.

4.2 Prompt ou Instruções do Agente

 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo itens brutos de busca online e séries históricas correspondentes para apoio a timestamp e mercado.

# 2. Objetivo
Limpar, normalizar, deduplicar e estruturar eventos coletados, vinculando-os a ativos e setores.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Canonize URLs mantendo domínio e caminho sem parâmetros.
- Deduplicate por hash_conteudo e por similaridade >=0.9 de titulo dentro de 6h.
- Classifique tipo_evento usando palavras-chave e contexto.
- Mapear entidades a tickers priorizando correspondência exata de nome legal.
- Calcule relevancia_preliminar combinando múltiplos fatores.
- Resumo_240: síntese factual de até 240 caracteres sem opinião.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
Eventos_normalizados em JSON: id_evento, titulo, resumo_240, url_canonica, fonte, reputacao_fonte, idioma, timestamp_utc, entidades, ativo_principal, tipo_evento, sentimento, relevancia_preliminar, hash_conteudo, origem.

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 itens brutos de busca online e séries históricas em formato JSON.
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 combinado de até 10.000 caracteres.

4.3.2 Especificação do Output

Formato de output: O output deve ser um conjunto de eventos normalizados em JSON.
Número de caracteres esperado: O conjunto de eventos normalizados pode variar em tamanho.

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

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 Análise de Sinais e Tendências Emergentes (RF 5).

4.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Análise de Sinais e Tendências Emergentes (RF 5).

RF 5. Agente de Análise de Sinais e Tendências Emergentes

5.1 Tarefa do Agente

Identificar padrões, anomalias e tendências emergentes a partir de eventos normalizados e dados históricos.

5.2 Prompt ou Instruções do Agente

 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo eventos normalizados e séries históricas dos ativos/índices setoriais mencionados, além de thresholds.

# 2. Objetivo
Identificar padrões, anomalias e tendências emergentes a partir de eventos normalizados e dados históricos.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Marque sinal se retornos excederem thresholds.
- Eleve intensidade em 1 nível quando múltiplos eventos do mesmo tipo ocorrerem em ≤48h.
- Gere sinal setorial quando ≥3 ativos do mesmo setor tiverem eventos do mesmo tipo em ≤72h.
- Trate como tendência emergente quando nova categoria de evento tiver frequência elevada.
- Calcule confiança usando múltiplos fatores.
- Recomendações baseadas em confiança e intensidade.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
Sinais em JSON por ativo e por setor: {tipo_sinal, horizonte, direcao, intensidade, confianca, justificativas, variaveis_chave, recomendacao_de_acao}.

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 eventos normalizados e séries históricas em formato JSON.
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 combinado de até 10.000 caracteres.

5.3.2 Especificação do Output

Formato de output: O output deve ser um conjunto de sinais em JSON por ativo e por setor.
Número de caracteres esperado: O conjunto de sinais pode variar em tamanho.

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 deve ser visível para o Agente de Geração de Alertas Personalizados (RF 6).

5.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Geração de Alertas Personalizados (RF 6).

RF 6. Agente de Geração de Alertas Personalizados

6.1 Tarefa do Agente

Gerar alertas acionáveis para consultores de investimento, priorizando risco/oportunidade e contexto do cliente.

6.2 Prompt ou Instruções do Agente

 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo sinais por ativo/setor, thresholds e, quando disponível, preferências do consultor.

# 2. Objetivo
Gerar alertas acionáveis para consultores de investimento, priorizando risco/oportunidade e contexto do cliente.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Defina prioridade com base na recomendacao_de_acao.
- Aplique janela de silêncio por consultor para suprimir alertas repetidos.
- Inclua título, resumo_240, detalhes e sugestão_próxima_ação.
- Sempre inclua validade = agora + 24h para reavaliação obrigatória do alerta.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
Alertas em JSON: {id_alerta, prioridade, publico_alvo, idioma, titulo, resumo_240, detalhes, ativo/setor, tipo_evento, direcao, intensidade, confianca, links, sugestao_proxima_acao, validade, suprimido, motivo_supressao}.

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 sinais por ativo/setor, thresholds e preferências do consultor em formato JSON.
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 combinado de até 10.000 caracteres.

6.3.2 Especificação do Output

Formato de output: O output deve ser um conjunto de alertas em JSON.
Número de caracteres esperado: O conjunto de alertas pode variar em tamanho.

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 se conecta a sistemas externos.

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 é o entregável final e não é passada para outros agentes internos.

6.3.6 Regras de Orquestração e Transição

A execução deste agente finaliza o fluxo. Os alertas gerados são o resultado que deve ser disponibilizado ao usuário.

Agente de IA para Monitoramento de Eventos de Mercado