Agente de IA para Monitoramento de Limites de Crédito

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

Como criar um agente de IA que monitora continuamente o uso de crédito dos clientes, alertando sobre aproximações ou ultrapassagens de limites estabelecidos.

Biblioteca de Prompts e Agentes

1. Propósito e Escopo

Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados, integração com sistemas externos e demais requisitos funcionais para o Fluxo de Agentes "Monitoramento de Limites de Crédito", uma solução de automação projetada para monitorar o uso de crédito dos clientes em tempo real. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é alertar os clientes sobre aproximações ou ultrapassagens de seus limites de crédito, oferecendo recomendações personalizadas para ajudar a gerenciar melhor o uso de crédito e evitar taxas adicionais.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

Atualmente, muitos clientes enfrentam dificuldades em gerenciar seus limites de crédito devido à falta de um sistema automatizado que monitore o uso em tempo real e alerte sobre possíveis ultrapassagens. Isso resulta em taxas de juros adicionais e possíveis danos ao relacionamento com o cliente.

Além disso, a ausência de personalização nos alertas e recomendações pode levar a uma experiência do cliente insatisfatória e a uma má gestão financeira.


Problemas Identificados

  • Risco de ultrapassagem de limite: Clientes frequentemente ultrapassam seus limites de crédito, incorrendo em taxas adicionais.
  • Falta de monitoramento em tempo real: Não há um sistema automatizado que forneça alertas oportunos sobre o uso de crédito.
  • Necessidade de personalização: Alertas e recomendações não são personalizados com base no comportamento financeiro dos clientes.

3. Impactos Esperados

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

  • Reduzir o número de ultrapassagens de limite de crédito em pelo menos 50%.
  • Fornecer monitoramento em tempo real do uso de crédito dos clientes.
  • Aumentar a personalização de alertas e recomendações, melhorando a experiência do cliente.
  • Melhorar a gestão financeira dos clientes através de recomendações proativas.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para monitoramento de limites de crédito analisa o uso de crédito dos clientes em tempo real, identifica padrões de risco e envia alertas personalizados. A seguir são detalhadas todas as regras de negócio e especificações funcionais necessárias para que esse agente atue como um assistente útil e autônomo no gerenciamento de crédito dos clientes.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por 4 agentes de IA. O processo inicia com a verificação do uso de crédito e termina com o envio de alertas personalizados aos clientes.

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

Agentes Função Principal
Agente de Execução de Chamada à API (RF 1) Realizar chamada à API do Sistema de Gestão de Crédito para recuperar o uso de crédito atualizado.
Agente Analítico de Cálculo e Sinalização de Risco de Limite (RF 2) Calcular o percentual de utilização do limite e identificar a necessidade de alertas.
Agente de Recomendações Personalizadas de Uso de Crédito (RF 3) Gerar recomendações personalizadas para prevenir ultrapassagem do limite.
Agente de Envio de Alertas Personalizados (RF 4) Compor e enviar notificações ao cliente sobre o uso de crédito.

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 Execução de Chamada à API

1.1 Tarefa do Agente

Realizar chamada à API do Sistema de Gestão de Crédito para recuperar, sob demanda, o uso de crédito atualizado do cliente e dados resumidos de movimentação recente.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente 
Este agente executa apenas a chamada técnica à API com o payload pronto e retorna os dados conforme a resposta do sistema externo. Não necessita de instruções de LLM.
1.3 Configurações do Agente

1.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado pelo sistema de gestão de crédito sempre que houver uma atualização no uso de crédito do cliente.
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber um JSON contendo o cliente_id, período de referência e campos desejados.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato: .json (JSON).
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 2.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo o uso de crédito atualizado e os dados resumidos de movimentação recente.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
    {"cliente_id":"string","limite_total":10000.0,"saldo_utilizado":8500.0,"saldo_disponivel":1500.0,"moeda":"BRL","data_hora_coleta":"2025-12-18T09:21:00Z","origem_dados":"sistema_gestao_credito","ultimas_transacoes":[{"data":"2025-12-17","valor":450.0,"tipo":"compra"},{"data":"2025-12-16","valor":1200.0,"tipo":"compra"}],"dados_uso_credito_coletados":true,"correlacao_requisicao_id":"uuid"}
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 1.000 caracteres.

1.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: Não se aplica (uso de API)

1.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: O agente deverá enviar o JSON recebido para a API externa (`sistema_gestao_credito.getUsoCredito`) e retornar os dados recebidos como resposta.

1.3.5 Memória

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente Analítico de Cálculo e Sinalização de Risco de Limite (RF 2).

RF 2. Agente Analítico de Cálculo e Sinalização de Risco de Limite

2.1 Tarefa do Agente

Calcular o percentual de utilização do limite, classificar a severidade, identificar tendência de consumo e definir se um alerta deve ser emitido agora respeitando janelas de silêncio e antirruído.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente 
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados atualizados de uso de crédito de um cliente, incluindo limite total, saldo utilizado, saldo disponível e últimas transações.

# 2. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
1) Calcular percentual_utilizacao = (saldo_utilizado/limite_total)*100 com 1 casa decimal. Se limite_total<=0, definir alerta_necessario=false e motivo:"limite_invalido".
2) Classificar faixa_alerta: info (50-79.9), warning (80-94.9), critical (95-100), breach (>100). Abaixo de 50: "none".
3) Definir tipo_alerta: "aproximacao" para warning e critical; "ultrapassagem" para breach; "nenhum" para none/info.
4) Tendência: calcular variação média das últimas transações nos últimos 3 dias vs 7 dias. Se média_3d > 1.5x média_7d, tendencia_variacao="alta"; entre 1.1x e 1.5x, "moderada"; caso contrário, "estavel". Na falta de dados, "indisponivel".
5) Regra de disparo: alerta_necessario=true apenas quando (faixa_alerta em {warning,critical,breach}) E cooldown_ativo=false.
6) Cooldown: definir janela de silêncio por tipo_alerta: warning=24h, critical=12h, breach=6h. Se a última notificação do mesmo tipo dentro da janela existir (fornecida por memória do sistema conversacional), marcar cooldown_ativo=true e calcular proxima_janela_envio=ultima_notificacao+janela.
7) Quiet hours: considerar 22:00-07:00 horário do cliente. Se alerta_necessario=true e tipo_alerta != "ultrapassagem" e estiver em quiet hours, manter alerta_necessario=true mas definir proxima_janela_envio para 07:00 local do próximo dia, adicionando motivo:"quiet_hours".
8) Motivos: popular motivos com as regras acionadas (ex.: "utilizacao>=80%", "ultrapassagem", "aceleracao_consumo", "quiet_hours", "cooldown").
9) Garantir consistência: percentual_utilizacao>100 implica faixa_alerta="breach" e tipo_alerta="ultrapassagem".
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 dados atualizados de uso de crédito do cliente.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato: .json (JSON).
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 2.000 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo o percentual de utilização, faixa de alerta, tipo de alerta e outros dados analíticos.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
    {"cliente_id":"string","percentual_utilizacao":85.0,"faixa_alerta":"warning","alerta_necessario":true,"tipo_alerta":"aproximacao","tendencia_variacao":"alta","motivos":["utilizacao>=80%","aceleracao_consumo"],"cooldown_ativo":false,"proxima_janela_envio":"2025-12-18T21:00:00Z","moeda":"BRL","correlacao_requisicao_id":"uuid"}
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 800 caracteres.

2.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

2.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta.
  • Calculadora: Utiliza lógica interna para cálculos analíticos.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não utiliza.

2.3.5 Memória

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Recomendações Personalizadas de Uso de Crédito (RF 3).

RF 3. Agente de Recomendações Personalizadas de Uso de Crédito

3.1 Tarefa do Agente

Gerar recomendações aderentes ao contexto do cliente para prevenir ultrapassagem ou mitigar recorrência, com base na severidade e tendência de consumo.

3.2 Prompt ou Instruções do Agente 
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados analíticos sobre o uso de crédito de um cliente, incluindo percentual de utilização, faixa de alerta, tipo de alerta e tendência de consumo.

# 2. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
1) Mapear recomendações por severidade: warning => sugerir "agendamento_pagto" (prioridade 1) e "ajuste_limite" (2); critical => "agendamento_pagto" (1), "parcelamento_fatura" (2); breach => "regularizacao_imediata" (1), "planejamento_financeiro" (2).
2) Ajustar por tendência: se tendencia_variacao="alta", elevar prioridade de recomendações de redução de gasto/antecipação em 1 nível (não ultrapassar 1 como topo).
3) Personalização textual: incluir percentual_utilizacao arredondado e referir-se à moeda; manter tom objetivo e não prescritivo (não caracterizar aconselhamento financeiro formal).
4) Limitar a no máximo 3 recomendações, ordenadas por prioridade ascendente e relevância à faixa_alerta.
5) Se faixa_alerta em {none,info} ou alerta_necessario=false, retornar recomendacoes_disponiveis=false e lista vazia.
6) Sempre propagar os campos-chave recebidos (cliente_id, percentual_utilizacao, tipo_alerta, faixa_alerta, correlacao_requisicao_id) para o próximo agente.
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 um JSON contendo dados analíticos sobre o uso de crédito do cliente.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato: .json (JSON).
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 1.500 caracteres.

3.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo as recomendações personalizadas para o cliente.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
    {"cliente_id":"string","alerta_necessario":true,"tipo_alerta":"aproximacao","faixa_alerta":"warning","recomendacoes":[{"codigo":"ajuste_limite","titulo":"Avaliar ajuste de limite","mensagem":"Seu uso atingiu 85% do limite. Podemos avaliar um ajuste de limite compatível ao seu perfil.","prioridade":2},{"codigo":"agendamento_pagto","titulo":"Antecipe pagamento","mensagem":"Antecipe um pagamento para liberar limite e evitar juros.","prioridade":1}],"recomendacoes_disponiveis":true,"correlacao_requisicao_id":"uuid","percentual_utilizacao":85.0}
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 1.000 caracteres.

3.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

3.3.4 Ferramentas do Agente

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

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 Envio de Alertas Personalizados (RF 4).

3.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Envio de Alertas Personalizados (RF 4).

RF 4. Agente de Envio de Alertas Personalizados

4.1 Tarefa do Agente

Compor e enviar a notificação ao cliente sobre aproximação ou ultrapassagem de limite, anexando recomendações e respeitando preferências de canal, idioma e janelas de silêncio.

4.2 Prompt ou Instruções do Agente 
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados sobre a necessidade de alerta e recomendações personalizadas para um cliente.

# 2. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
1) Composição: incluir saudação curta com primeiro nome (se disponível no contexto), informar percentual_utilizacao com 1 casa decimal e ação sugerida principal em até 140 caracteres.
2) Canal: priorizar preferencia_canal do cliente; fallback: push > SMS > email. Para breach, usar canal imediato disponível e marcar prioridade="alta".
3) Idioma: usar idioma_preferido do cliente; fallback pt-BR.
4) Quiet hours: entre 22:00-07:00 locais, adiar envio para 07:00, exceto tipo_alerta="ultrapassagem" (breach), que pode ser enviado imediatamente com menção de urgência.
5) Antispam: não repetir mensagem idêntica dentro da janela de cooldown definida pelo agente anterior; se bloqueado, retornar enviado=false e motivo:"cooldown".
6) Conteúdo sensível: evitar valores integrais da fatura; citar apenas percentual e orientação geral. Não prometer aprovação de crédito.
7) Inclusão de recomendações: anexar no máximo 2 recomendações de maior prioridade. Se recomendacoes_disponiveis=false, enviar apenas o alerta.
8) Saída: definir enviado=true somente quando a mensagem for preparada para despacho; registrar lista de recomendacoes_enviadas (códigos).
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 um JSON contendo dados sobre a necessidade de alerta e as recomendações personalizadas para o cliente.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato: .json (JSON).
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 1.500 caracteres.

4.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo detalhes do alerta enviado ao cliente, incluindo o tipo de alerta, canal, mensagem e status de envio.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
    {"cliente_id":"string","alerta_tipo":"aproximacao","canal":"push","mensagem":"Você utilizou 85% do seu limite de crédito. Antecipe um pagamento para evitar juros.","recomendacoes_enviadas":["agendamento_pagto","ajuste_limite"],"enviado":true,"data_hora_envio":"2025-12-18T09:21:05Z","correlacao_requisicao_id":"uuid"}
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 800 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 é o entregável final e não é passada para outros agentes internos.

4.3.6 Regras de Orquestração e Transição

A execução deste agente finaliza o fluxo. O JSON gerado é o resultado que deve ser disponibilizado ao usuário.

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