Agente de IA para Padronização de Conteúdos de Ementas

Converter ementas em texto livre para um modelo estruturado único, identificando seções canônicas e preparando os dados para avaliação de conformidade.

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 ementas de disciplinas em texto livre via API. Na fase de testes, o fluxo será iniciado pelo envio manual das ementas, que serão enviadas 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 texto livre das ementas das disciplinas.
• Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber textos nos formatos: .txt, .docx.
• Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 50.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

• Formato de output: O output deve ser um JSON estruturado contendo o modelo canônico da ementa e um draft em Markdown.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   {
    "json_normalizado": {
      "identificacao": {"codigo": "DISC123", "nome": "Matemática Aplicada", "curso": "Engenharia", "nivel": "Graduação", "periodo": "Semestral", "carga_horaria_total": 60, "pre_requisitos": []},
      "objetivos_aprendizagem": [{"id": "OBJ1", "texto": "Aplicar conceitos matemáticos", "verbo_chave": "Aplicar", "nivel_taxonomia": "Aplicar"}],
      "conteudos_programaticos": [{"id": "CNT1", "titulo": "Cálculo Diferencial", "subtopicos": ["Derivadas", "Integrais"]}],
      "metodologias": ["Aulas expositivas", "Estudos de caso"],
      "avaliacao": {"criterios": [{"descricao": "Prova final", "peso_percentual": 50}], "soma_pesos": 100},
      "bibliografia": {"basica": ["Livro A"], "complementar": ["Artigo B"]},
      "lacunas": [],
      "campos_faltantes": [],
      "diretrizes_utilizadas": "fornecidas"
    },
    "draft_markdown": "# Ementa da Disciplina: Matemática Aplicada (DISC123)\n## Objetivos de Aprendizagem\n1. Aplicar conceitos matemáticos\n## Conteúdo Programático\n- Cálculo Diferencial\n  - Derivadas\n  - Integrais\n## Metodologias\n- Aulas expositivas\n- Estudos de caso\n## Avaliação\n| Critério | Peso (%) |\n| --- | --- |\n| Prova final | 50 |\n## Bibliografia Básica\n- Livro A\n## Bibliografia Complementar\n- Artigo B\n\n*Gerado conforme diretrizes: v1.0*"
  }

• Número de caracteres esperado: O JSON final e o draft em Markdown devem ter um tamanho combinado de até 10.000 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 Verificação de Conformidade com Diretrizes (RF 2).

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Verificação de Conformidade com Diretrizes (RF 2).

Avaliar o json_normalizado frente às diretrizes institucionais, medir cobertura objetivos↔conteúdos e apontar correções necessárias.

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 JSON normalizado da ementa e as diretrizes institucionais.
• 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 até 10.000 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

• Formato de output: O output deve ser um relatório de conformidade em JSON detalhando o status por regra, evidências, severidade, matriz de aderência objetivos→conteúdos, gaps e aprovação.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   {
    "relatorio_conformidade": {
      "status_por_regra": [
        {"id": "R1", "descricao": "Seções obrigatórias presentes", "status": "PASS", "severidade": "alta", "evidencia": "Todas as seções presentes."}
      ],
      "matriz_aderencia": {"OBJ1": ["CNT1"]},
      "gaps": {"objetivos_sem_conteudo": [], "conteudos_sem_objetivo": []},
      "aprovado": true
    }
  }

• Número de caracteres esperado: O relatório de conformidade em JSON deve ter um tamanho de até 5.000 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: 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 deve ser visível para o Agente de Padronização e Reescrita de Ementas (RF 3).

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Padronização e Reescrita de Ementas (RF 3).

Reescrever e estruturar a ementa conforme o padrão institucional, resolvendo falhas do relatório de conformidade e garantindo consistência entre objetivos e conteúdos.

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 como input o json_normalizado, o relatório de conformidade, e as diretrizes institucionais.
• 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 até 15.000 caracteres.

3.3.2 Especificação do Output

• Formato de output: O output deve ser uma ementa padronizada em formato Markdown e JSON, juntamente com um changelog detalhado.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   {
    "ementa_padronizada_markdown": "# Ementa da Disciplina: Matemática Aplicada (DISC123)\n## Objetivos de Aprendizagem\n1. Ao final do componente, o estudante será capaz de: Aplicar conceitos matemáticos\n## Conteúdo Programático\n- Cálculo Diferencial\n  - Derivadas\n  - Integrais\n## Metodologias\n- Aulas expositivas\n- Estudos de caso\n## Avaliação\n| Critério | Peso (%) |\n| --- | --- |\n| Prova final | 50 |\n## Bibliografia Básica\n- Livro A\n## Bibliografia Complementar\n- Artigo B\n\n*Gerado conforme diretrizes: v1.0*",
    "ementa_padronizada_json": {
      "identificacao": {"codigo": "DISC123", "nome": "Matemática Aplicada", "curso": "Engenharia", "nivel": "Graduação", "periodo": "Semestral", "carga_horaria_total": 60, "pre_requisitos": []},
      "objetivos_aprendizagem": [{"id": "OBJ1", "texto": "Aplicar conceitos matemáticos", "verbo_chave": "Aplicar", "nivel_taxonomia": "Aplicar"}],
      "conteudos_programaticos": [{"id": "CNT1", "titulo": "Cálculo Diferencial", "subtopicos": ["Derivadas", "Integrais"]}],
      "metodologias": ["Aulas expositivas", "Estudos de caso"],
      "avaliacao": {"criterios": [{"descricao": "Prova final", "peso_percentual": 50}], "soma_pesos": 100},
      "bibliografia": {"basica": ["Livro A"], "complementar": ["Artigo B"]},
      "matriz_aderencia": {"OBJ1": ["CNT1"]},
      "qualidade": {"cobertura_objetivos_percent": 100, "cobertura_conteudos_percent": 100, "severidade_global": "baixa"},
      "conformidade": {"aprovado": true, "regras_em_fail": []}
    },
    "changelog": [{"id": "1", "secao": "objetivos_aprendizagem", "tipo": "ajuste_texto", "antes": "Conhecer conceitos matemáticos", "depois": "Aplicar conceitos matemáticos", "justificativa": "Alinhado ao nível Bloom", "origem_regra": "R7"}]
  }

• Número de caracteres esperado: O conjunto de outputs deve ter um tamanho de até 10.000 caracteres.

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

3.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Este agente finaliza o fluxo de padronização de ementas.