Agente de IA para Organização de Cronograma de Estudos

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

Como criar um agente de IA que ajuda alunos a organizarem seus cronogramas de estudo.

1. Propósito e Escopo

Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados e demais requisitos funcionais para o fluxo de Agentes de IA "Organização de Cronograma de Estudos". Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é auxiliar alunos na organização de seus cronogramas de estudo, equilibrando diferentes disciplinas e atividades extracurriculares, adaptando-se conforme o progresso e necessidades individuais de cada aluno.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

Alunos enfrentam dificuldades em gerenciar o tempo de estudo entre diferentes disciplinas e atividades. Além disso, há uma falta de estrutura organizada que equilibre estudo e vida pessoal, tornando o acompanhamento de cronogramas de estudo um desafio constante.


Problemas Identificados

  • Dificuldade em gerenciar o tempo: Alunos têm dificuldades em equilibrar a carga horária de diferentes disciplinas e atividades extracurriculares.
  • Falta de estrutura organizada: A ausência de um cronograma bem definido que considere as necessidades individuais do aluno.

3. Impactos Esperados

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

  • Aprimorar o gerenciamento do tempo de estudo dos alunos, proporcionando um equilíbrio entre disciplinas e atividades extracurriculares.
  • Fornecer uma estrutura organizada que se adapte às necessidades individuais e progresso do aluno.
  • Reduzir o estresse associado à organização de cronogramas de estudo, promovendo uma vida estudantil mais equilibrada.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para organização de cronograma de estudos auxilia alunos a gerenciar seu tempo de estudo, equilibrando disciplinas e atividades extracurriculares. 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 organização personalizada dos cronogramas de estudo dos alunos.

A solução consiste em um fluxo de automação para criar e adaptar cronogramas de estudo, considerando a carga horária das disciplinas e atividades extracurriculares, além de se ajustar conforme o progresso e necessidades individuais do aluno.

Agentes Função Principal
Agente de Criação de Cronograma (RF 1) Criar cronogramas de estudo considerando a carga horária das disciplinas e atividades extracurriculares.
Agente de Adaptação de Cronograma (RF 2) Adaptar o cronograma com base no progresso e necessidades individuais do aluno.

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 aluno receberá. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.

6. Requisitos Funcionais

RF 1. Agente de Criação de Cronograma

1.1 Tarefa do Agente

Criar cronogramas de estudo que considerem a carga horária das disciplinas e atividades extracurriculares do aluno.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo informações sobre as disciplinas e atividades extracurriculares do aluno. Este dado é essencial para a criação de um cronograma de estudo personalizado.

# 2. Objetivo
Criar um cronograma de estudo que equilibre a carga horária das disciplinas e atividades extracurriculares do aluno, considerando suas preferências.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Priorize as disciplinas com maior carga horária, garantindo que o aluno tenha tempo suficiente para cada uma.
- Inclua intervalos regulares para descanso e atividades pessoais.
- Utilize um tom motivacional e encorajador ao sugerir o cronograma ao aluno.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
**Cronograma de Estudo Proposto:**
- Segunda-feira: Matemática (2h), Física (1h), Atividade Física (1h)
- Terça-feira: Química (2h), Inglês (1h), Música (1h)
- Quarta-feira: História (2h), Geografia (1h), Estudo Livre (1h)

### Observações:
- Inclua intervalos para descanso e alimentação.
- Ajuste o cronograma conforme necessário para atender às necessidades individuais do aluno. 
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 informações sobre as disciplinas e atividades extracurriculares do aluno 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 conjunto de informações sobre disciplinas e atividades extracurriculares.
  • 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 de texto com até 10.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um texto formatado em **Markdown**. A estrutura deve iniciar com um cabeçalho contendo o título `Cronograma de Estudo Proposto` em negrito, seguido pela lista detalhada das atividades diárias.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     **Cronograma de Estudo Proposto:**
    - Segunda-feira: Matemática (2h), Física (1h), Atividade Física (1h)
    - Terça-feira: Química (2h), Inglês (1h), Música (1h)
    - Quarta-feira: História (2h), Geografia (1h), Estudo Livre (1h) 
  • Número de caracteres esperado: O texto final deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 1.500 caracteres.

1.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.7

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 Adaptação de Cronograma (RF 2).

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

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

RF 2. Agente de Adaptação de Cronograma

2.1 Tarefa do Agente

Adaptar o cronograma de estudo com base no progresso e necessidades individuais do aluno.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo o cronograma de estudo inicial proposto para o aluno. Este cronograma pode precisar de ajustes com base no feedback e progresso do aluno.

# 2. Objetivo
Adaptar o cronograma existente para melhor atender às necessidades e progresso do aluno, garantindo que o tempo de estudo seja bem distribuído e eficaz.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Reavalie a distribuição de tempo entre as disciplinas, ajustando conforme o feedback do aluno.
- Mantenha a inclusão de intervalos regulares para descanso.
- Sugira novas técnicas de estudo ou ajustes no cronograma, conforme necessário.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
**Cronograma de Estudo Atualizado:**
- Segunda-feira: Matemática (1.5h), Física (1h), Atividade Física (1h)
- Terça-feira: Química (2h), Inglês (1h), Música (1h)
- Quarta-feira: História (2h), Geografia (1h), Estudo Livre (1h)

### Sugestões:
- Considere adicionar mais tempo para Matemática se houver dificuldade.
- Mantenha os intervalos de descanso e ajuste conforme necessário. 
2.3 Configurações do Agente

2.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão bem-sucedida do agente anterior (RF 1).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input o cronograma de estudo inicial proposto, que será ajustado conforme necessário.
  • 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 10.000 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um texto formatado em **Markdown**. A estrutura deve iniciar com um cabeçalho contendo o título `Cronograma de Estudo Atualizado` em negrito, seguido pela lista detalhada das atividades diárias e sugestões de ajustes.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     **Cronograma de Estudo Atualizado:**
    - Segunda-feira: Matemática (1.5h), Física (1h), Atividade Física (1h)
    - Terça-feira: Química (2h), Inglês (1h), Música (1h)
    - Quarta-feira: História (2h), Geografia (1h), Estudo Livre (1h) 
  • Número de caracteres esperado: O texto final deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 1.500 caracteres.

2.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.7

2.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta documentos externos.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

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 é o entregável final para o aluno.

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

A execução deste agente finaliza o fluxo, entregando o cronograma atualizado ao aluno.

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