PrototipeAI | Agente de IA para Planejamento de Aulas

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 "Planejamento de Aulas", uma solução de automação projetada para auxiliar professores no planejamento de aulas, sugerindo atividades e conteúdos alinhados com o currículo escolar. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é otimizar o tempo dos professores, alinhando atividades e conteúdos com os objetivos de aprendizado e oferecendo recomendações de recursos educacionais de qualidade.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

Os professores enfrentam desafios significativos na hora de planejar aulas, devido à falta de tempo e à necessidade de personalizar conteúdos conforme o currículo escolar. Além disso, há dificuldade em encontrar recursos educacionais relevantes e de qualidade.

Atualmente, o planejamento de aulas é um processo manual que consome tempo, muitas vezes resultando em aulas menos personalizadas e alinhadas aos objetivos de aprendizado.

Problemas Identificados

Falta de tempo: Professores têm pouco tempo para planejar aulas detalhadas.
Dificuldade de alinhamento: Desafio em alinhar atividades e conteúdos ao currículo escolar.
Recursos educacionais: Dificuldade em encontrar recursos de qualidade.

3. Impactos Esperados

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

Otimizar o tempo de planejamento dos professores, permitindo-lhes focar mais no ensino.
Alinhar atividades e conteúdos de forma coerente com o currículo escolar.
Fornecer recursos educacionais de qualidade que sejam relevantes e bem avaliados por outros professores.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para planejamento de aulas sugere atividades e conteúdos alinhados ao currículo escolar e oferece recomendações de recursos educacionais de qualidade, baseados em avaliações de outros professores. 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 planejamento de aulas personalizadas.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por 2 agentes de IA. O processo inicia com a sugestão de atividades e termina com a recomendação de recursos educacionais.

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

Agentes	Função Principal
`Agente de Sugerir Atividades Alinhadas` (RF 1)	Sugerir atividades e conteúdos alinhados com o currículo escolar e os objetivos de aprendizado.
`Agente de Recomendações de Recursos Educacionais` (RF 2)	Oferecer recomendações de recursos educacionais de qualidade, baseados em avaliações e feedback de outros professores.

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 professores receberão. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.

Ver Agente na Prototipe AI

6. Requisitos Funcionais

RF 1. Agente de Sugerir Atividades Alinhadas

1.1 Tarefa do Agente

Sugerir atividades e conteúdos alinhados com o currículo escolar e os objetivos de aprendizado de cada turma.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente

 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo informações sobre a turma, nível de ensino e o currículo escolar específico. Este contexto é essencial para sugerir atividades alinhadas.

# 2. Objetivo
Sugerir atividades e conteúdos que estejam em conformidade com o currículo escolar e que atendam aos objetivos de aprendizado.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Verifique se as atividades sugeridas estão em conformidade com o currículo escolar definido pelo sistema educacional.
- Ofereça personalização das atividades considerando características demográficas e sociais da turma.
- Priorize atividades com avaliações positivas de outros professores, assegurando que foram aplicadas com sucesso anteriormente.
- Inclua uma breve descrição do objetivo de aprendizado de cada atividade sugerida.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
**Atividades Sugeridas:**
1. Atividade 1: [Nome da Atividade] - Objetivo de Aprendizado: [Descrição]
2. Atividade 2: [Nome da Atividade] - Objetivo de Aprendizado: [Descrição]

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 a turma e o currículo 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: Informações estruturadas sobre a turma, nível de ensino e currículo.
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber dados nos formatos: .json, .csv.
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 "Atividades Sugeridas" em negrito. Cada atividade deve ser listada com seu nome e objetivo de aprendizado.

Exemplo de Estrutura de Output:

 **Atividades Sugeridas:**
1. **Atividade 1:** Nome da Atividade - Objetivo de Aprendizado: Descrição
2. **Atividade 2:** Nome da Atividade - Objetivo de Aprendizado: Descrição

Número de caracteres esperado: O texto final deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 3.000 caracteres, podendo variar conforme a complexidade das atividades sugeridas.

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.
Visibilidade da Resposta: A resposta gerada por este agente deve ser visível para o Agente de Recomendações de Recursos Educacionais (RF 2).

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Recomendações de Recursos Educacionais (RF 2).

RF 2. Agente de Recomendações de Recursos Educacionais

2.1 Tarefa do Agente

Oferecer recomendações de recursos educacionais de qualidade, baseados em avaliações e feedback de outros professores.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente

 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo uma solicitação de recursos educacionais específicos, incluindo tema e nível de ensino. Este contexto é essencial para recomendar recursos de qualidade.

# 2. Objetivo
Oferecer recomendações de recursos educacionais que sejam bem avaliados por outros professores e que atendam aos objetivos de aprendizado.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Filtre recursos com feedback positivo superior a 80% nas avaliações de outros professores.
- Permita personalização das recomendações conforme o feedback do professor, ajustando a lista de acordo com as preferências de ensino identificadas.
- Inclua uma breve explicação de por que cada recurso é recomendado, destacando sua relevância para o objetivo de aprendizado.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
**Recursos Recomendados:**
1. Recurso 1: [Nome do Recurso] - Avaliação: [Descrição]
2. Recurso 2: [Nome do Recurso] - Avaliação: [Descrição]

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: Solicitação de recursos educacionais específicos, incluindo tema e nível de ensino.
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber dados nos formatos: .json, .csv.
Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 5.000 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 "Recursos Recomendados" em negrito. Cada recurso deve ser listado com seu nome e avaliação.