1. Propósito e Escopo
Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados e demais requisitos funcionais para o Agente de IA de Monitoramento de Mudanças em Perfis de Crédito. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específico para construção de Agentes de IA.
O objetivo principal é implementar um sistema automatizado que rastreia e notifica alterações significativas em perfis de crédito, alertando analistas sobre mudanças que possam afetar avaliações de crédito.
2. Contexto e Problema
Cenário Atual
O monitoramento contínuo de perfis de crédito é um desafio, especialmente quando se trata de identificar mudanças significativas que possam impactar as avaliações de crédito. Atualmente, os analistas enfrentam dificuldades em acompanhar essas mudanças de forma eficiente, o que pode levar a avaliações desatualizadas ou imprecisas.
Problemas Identificados
- Dificuldade em monitorar mudanças: A falta de um sistema automatizado torna o processo de monitoramento demorado e propenso a erros.
- Necessidade de alertas automatizados: Sem notificações automáticas, os analistas podem não perceber mudanças importantes a tempo de ajustar suas avaliações.
3. Impactos Esperados
A implementação deste agente visa alcançar os seguintes resultados:
- Automatizar o monitoramento de perfis de crédito, reduzindo o tempo e o esforço necessários para identificar mudanças significativas.
- Enviar notificações em tempo real para analistas, garantindo que todas as mudanças relevantes sejam rapidamente avaliadas.
- Melhorar a precisão das avaliações de crédito ao fornecer dados atualizados e acionáveis.
4. Visão Geral da Solução
O agente de IA para monitoramento de mudanças em perfis de crédito rastreia dados de crédito em tempo real e notifica analistas sobre alterações significativas. 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 monitoramento de perfis de crédito.
A solução consiste em um fluxo de automação composto por dois agentes de IA. O processo inicia com a detecção de mudanças significativas em perfis de crédito e termina com a notificação dos analistas responsáveis.
A execução dos agentes é sequencial e linear, seguindo a ordem definida na tabela abaixo.
| Agentes | Função Principal |
|---|---|
Agente de Detecção de Mudanças em Perfil de Crédito (RF 1)
| Comparar snapshots anteriores e atuais de perfis de crédito e identificar mudanças materialmente relevantes. |
Agente de Geração de Notificações de Crédito (RF 2)
| Construir e roteirizar a notificação para analistas a partir do ChangeSummary quando houver mudança significativa. |
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 os analistas receberão. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.
6. Requisitos Funcionais
RF 1. Agente de Detecção de Mudanças em Perfil de Crédito
1.1 Tarefa do Agente
Comparar snapshots anteriores e atuais de perfis de crédito e identificar mudanças materialmente relevantes segundo critérios parametrizáveis do analista.
1.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um JSON com informações do perfil de crédito atual e anterior, além das preferências de análise do analista.
# 2. Objetivo
Identificar mudanças significativas no perfil de crédito e gerar um resumo de mudanças com base nos critérios definidos.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Normalizar o input, calculando valores ausentes e convertendo dados conforme necessário.
- Detectar mudanças significativas em campos como score, utilization, limite, pagamentos, consultas, inadimplências e falência.
- Agregar o impacto das mudanças e decidir a ação seguinte, como notificar ou ignorar.
# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
ChangeSummary JSON: {customer_id, has_significant_change:boolean, changes:[{field, prev, curr, delta_abs, delta_pct, direction:'up'|'down'|'new'|'resolved', severity:'baixo'|'medio'|'alto'|'critico'}], impact_level:'baixo'|'medio'|'alto'|'critico', impact_rationale, impact_trend:'piora'|'neutro'|'melhora', next_action:'notify'|'ignore', trigger:'significant_change_detected', dedup_key, dedup_until_ts, compliance_flags:[]}. 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 dados de perfil de crédito via API. Na fase de testes, o fluxo será iniciado pelo envio manual dos dados, que serão enviados para o agente diretamente por upload do JSON na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
- Tipo do input: O input inicial é um JSON contendo dados do perfil de crédito atual e anterior, além das preferências do analista.
-
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 15.000 caracteres.
1.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON detalhando as mudanças detectadas e o impacto dessas mudanças, seguindo o modelo especificado no prompt.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
ChangeSummary JSON: {customer_id, has_significant_change:boolean, changes:[{field, prev, curr, delta_abs, delta_pct, direction:'up'|'down'|'new'|'resolved', severity:'baixo'|'medio'|'alto'|'critico'}], impact_level:'baixo'|'medio'|'alto'|'critico', impact_rationale, impact_trend:'piora'|'neutro'|'melhora', next_action:'notify'|'ignore', trigger:'significant_change_detected', dedup_key, dedup_until_ts, compliance_flags:[]}. - Número de caracteres esperado: O JSON de output deve ter um tamanho aproximado de 3.000 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: Utiliza lógica interna para calcular deltas e severidades.
- 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 Geração de Notificações de Crédito (RF 2).
1.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Geração de Notificações de Crédito (RF 2).
RF 2. Agente de Geração de Notificações de Crédito
2.1 Tarefa do Agente
Construir e roteirizar a notificação para analistas a partir do ChangeSummary quando houver mudança significativa, aplicando preferências de canal, janelas de silêncio e SLA por severidade.
2.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um ChangeSummary JSON do agente anterior, incluindo detalhes sobre mudanças significativas no perfil de crédito.
# 2. Objetivo
Gerar uma notificação detalhada para analistas, utilizando as preferências de canal e janelas de silêncio definidas.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Operar somente se has_significant_change=true.
- Construir o conteúdo da mensagem de notificação com título, resumo, severidade e ação recomendada.
- Roteirizar a notificação de acordo com as preferências de canal e janelas de silêncio.
- Aplicar regras de SLA por severidade e deduplicação conforme necessário.
# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
Notification JSON: {alert_id, customer_id, title, summary, severity, recommended_action_code, sla_minutes, recipients:['grupo'|'email'], channels:['email'|'slack'|'sms'], send_after_ts, suppression_reason|null, dedup_key, payload:ChangeSummary}. 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 ChangeSummary JSON gerado pelo agente anterior.
-
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 um Notification JSON, detalhando a notificação para os analistas, seguindo o modelo especificado no prompt.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
Notification JSON: {alert_id, customer_id, title, summary, severity, recommended_action_code, sla_minutes, recipients:['grupo'|'email'], channels:['email'|'slack'|'sms'], send_after_ts, suppression_reason|null, dedup_key, payload:ChangeSummary}. - Número de caracteres esperado: O JSON de output deve ter um tamanho aproximado de 2.500 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: Utiliza lógica interna para aplicar regras de SLA e deduplicação.
- Busca Online: Não utiliza.
- 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 (Notification JSON) é o entregável final e não é passada para outros agentes internos.
2.3.6 Regras de Orquestração e Transição
A execução deste agente finaliza o fluxo. A notificação gerada é o resultado que deve ser disponibilizado aos analistas.