Agente de IA para Planejamento de Workshops sobre Inclusão

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

Como criar um agente de IA que planeja e estrutura workshops e treinamentos para educadores sobre práticas de inclusão nas escolas.

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 Workshops sobre Inclusão", uma solução projetada para planejar e estruturar workshops e treinamentos para educadores sobre práticas de inclusão nas escolas. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é desenvolver um agente que planeje workshops e treinamentos abordando práticas de inclusão de forma detalhada e prática, criando estruturas adaptáveis a diferentes contextos escolares e oferecendo materiais complementares para reforçar o aprendizado dos educadores.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

A educação inclusiva é um desafio constante nas escolas, com muitos educadores relatando a falta de treinamentos estruturados que abordem práticas de inclusão de maneira eficaz. A inclusão educacional deve ser abordada de forma prática e teórica para garantir que todos os alunos recebam uma educação equitativa e de qualidade.


Problemas Identificados

  • Falta de treinamentos estruturados: Há uma carência de workshops bem planejados que forneçam aos educadores as ferramentas necessárias para implementar práticas inclusivas.
  • Necessidade de abordagem prática e teórica: Os workshops devem equilibrar teoria e prática para garantir uma compreensão completa e aplicável da inclusão educacional.

3. Impactos Esperados

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

  • Melhorar a estruturação de workshops para práticas inclusivas, tornando-os mais eficazes e adaptáveis.
  • Aumentar a capacitação dos educadores em práticas de inclusão, promovendo um ambiente escolar mais acessível e equitativo.
  • Fornecer materiais e atividades práticas que reforcem o aprendizado e a aplicação dos conceitos de inclusão.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para planejamento de workshops sobre inclusão estrutura treinamentos para educadores, abordando práticas de inclusão de forma prática e teórica, com materiais complementares e atividades adaptáveis. 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 elaboração de workshops inclusivos.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por 8 agentes de IA. O processo inicia com a coleta e normalização dos requisitos do workshop e termina com a consolidação do pacote final do workshop.

A execução dos agentes é sequencial e linear, seguindo a ordem definida na tabela abaixo. O fluxo inclui etapas condicionais que são executadas apenas se critérios específicos forem atendidos, conforme detalhado após a tabela.

Agentes Função Principal
Agente de Coleta e Normalização de Requisitos do Workshop (RF 1) Receber pedidos em texto livre ou formulário e produzir um briefing padronizado com requisitos do workshop de inclusão.
Agente de Definição de Objetivos de Aprendizagem (RF 2) Transformar o briefing normalizado em objetivos de aprendizagem claros e mensuráveis para o workshop.
Agente de Desenho Instrucional do Workshop (RF 3) Construir a agenda completa do workshop com sessões, métodos, tempos e estratégias inclusivas.
Agente de Criação de Atividades Práticas e Estudos de Caso Inclusivos (RF 4) Desenvolver atividades práticas, dinâmicas e estudos de caso conectados aos objetivos e ao contexto escolar.
Agente de Materiais Complementares e Leituras (RF 5) Listar materiais de apoio e recursos complementares coerentes com os temas e objetivos, com metadados de uso.
Agente de Avaliação e Instrumentos de Feedback (RF 6) Criar instrumentos de avaliação de aprendizagem e satisfação alinhados aos objetivos e às atividades.
Agente de Adaptação por Contexto Escolar Agente Condicionado (RF 7) Gerar variações do plano para diferentes contextos escolares e níveis de infraestrutura.
Agente de Consolidação e Checagem de Consistência (RF 8) Consolidar todos os componentes do workshop, executar checagens de consistência e produzir o pacote final.

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.

6. Requisitos Funcionais

RF 1. Agente de Coleta e Normalização de Requisitos do Workshop

1.1 Tarefa do Agente

Receber pedidos em texto livre ou formulário e produzir um briefing padronizado com requisitos do workshop de inclusão.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um pedido de planejamento de workshop sobre inclusão em formato de texto livre ou formulário. Este texto contém informações sobre o público-alvo, nível de ensino, duração total desejada, número de participantes, objetivos iniciais, temas prioritários, recursos disponíveis, restrições, data-alvo e idioma.

# 2. Objetivo
Produzir um briefing padronizado a partir do input recebido, identificando lacunas e normalizando informações para o planejamento do workshop.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Extraia explicitamente todos os requisitos presentes; se um item não estiver presente, marque como ausente, sem inferir.
- Converta duração informada em horas para minutos; se vier em formato textual (ex.: '3h30'), normalize para inteiro em minutos.
- Se público-alvo não for informado, defina como ['educadores_fundamental'] e registre a lacuna.
- Mapeie temas sinônimos para taxonomia interna de temas_prioritarios (ex.: 'avaliação adaptada' -> 'avaliacao_inclusiva'; 'design universal' -> 'UDL').
- Se modalidade não informada, defina 'presencial'.
- Defina pronto_para_planejamento como true apenas se houver ao menos: publico_alvo, duracao_total_min, ao menos 1 tema_prioritario.
- Não crie compromissos de data; apenas normalize a data se fornecida.
- Preserve linguagem pt-BR no output. 
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 dados em texto livre ou formulário 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 texto livre ou formulário, que contém informações sobre o workshop de inclusão.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs nos formatos: .txt, .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 JSON estruturado contendo o briefing normalizado e as lacunas detectadas.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {"briefing_normalizado": {"solicitante": "string|opcional", "publico_alvo": ["educadores_fundamental", "educadores_medio", "gestores", "AEE", "equipe_pedagogica"], "experiencia_prevista_publico": "iniciante|intermediario|avancado", "numero_participantes": "integer|opcional", "duracao_total_min": "integer (minutos)", "modalidade": "presencial|online|hibrido", "temas_prioritarios": ["avaliacao_inclusiva", "UDL", "planejamento_diferenciado", "TEA", "deficiencia_intelectual", "altas_habilidades", "comunicacao_aumentativa", "gestao_de_turma", "antirracismo", "anticapacitismo"], "objetivos_iniciais": ["string"], "recursos_disponiveis": {"salas": "string|opcional", "equipamentos": ["projetor", "som", "internet", "lousa"], "plataformas": ["meet", "zoom", "moodle"], "acessibilidade": ["rampa", "Libras", "legendagem", "material_impresso_ampliado"]}, "restricoes": ["string"], "contextos_escolares": ["urbano", "rural", "indigena", "quilombola"], "data_alvo": "YYYY-MM-DD|opcional", "idioma": "pt-BR"}, "lacunas_detectadas": ["campos ausentes que impedem o desenho"], "pronto_para_planejamento": true} 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho estimado em torno de 1.500 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

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Definição de Objetivos de Aprendizagem (RF 2).

RF 2. Agente de Definição de Objetivos de Aprendizagem

2.1 Tarefa do Agente

Transformar o briefing normalizado em objetivos de aprendizagem claros e mensuráveis para o workshop.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um briefing normalizado do workshop de inclusão, contendo informações detalhadas sobre o público-alvo, duração, temas prioritários e objetivos iniciais.

# 2. Objetivo
Transformar o briefing normalizado em objetivos de aprendizagem claros e mensuráveis para o workshop.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Gerar de 3 a 5 objetivos de aprendizagem, no formato: verbo observável + conteúdo + condição + critério.
- Cada objetivo deve ter um critério de mensuração explícito (ex.: '80% de acerto', 'rubrica nível 3 de 4').
- Distribua níveis de complexidade (pelo menos um de 'aplicar' e um de 'analisar' ou 'criar').
- Vincule cada objetivo a pelo menos um tema_prioritario do briefing.
- Se duracao_total_min < 180, limite a 3 objetivos; 180–300 minutos: 4 objetivos; >300 minutos: até 5 objetivos.
- Use linguagem inclusiva e não estigmatizante. 
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 JSON estruturado contendo o briefing normalizado do workshop.
  • 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 2.000 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo os objetivos de aprendizagem e suas respectivas competências transversais e alinhamento com temas.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {"objetivos_aprendizagem": [{"codigo": "OBJ-1", "descricao": "Formular práticas de avaliação inclusiva alinhadas ao currículo.", "nivel_complexidade": "aplicar|analisar|criar", "criterio_mensuracao": "lista de verificação com 5 itens; mínimo 4/5", "evidencia": "plano de avaliação adaptado"}], "competencias_transversais": ["empatia", "colaboracao"], "alinhamento_temas": [{"tema": "avaliacao_inclusiva", "objetivos_relacionados": ["OBJ-1"]}]} 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho estimado em torno de 1.000 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 Desenho Instrucional do Workshop (RF 3).

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Desenho Instrucional do Workshop (RF 3).

RF 3. Agente de Desenho Instrucional do Workshop

3.1 Tarefa do Agente

Construir a agenda completa do workshop com sessões, métodos, tempos e estratégias inclusivas.

3.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo os objetivos de aprendizagem do workshop, juntamente com o briefing normalizado que contém informações sobre a duração e temas prioritários.

# 2. Objetivo
Construir a agenda completa do workshop, incluindo sessões, métodos, tempos e estratégias inclusivas.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Alocar sessões de 15–60 min; nenhuma sessão com 0 min.
- A soma das durações deve ser exatamente igual a duracao_total_min do briefing.
- Incluir: abertura, fundamentação teórica aplicada, atividades práticas, estudo(s) de caso, planejamento em pares/grupos, fechamento e avaliação rápida.
- Para modalidade online, intervalos a cada ~90 minutos; presencial, a cada ~120 minutos.
- Para cada sessão, explicitar ao menos duas estratégias inclusivas que contemplem múltiplas formas de engajamento, representação e expressão (ex.: opções de resposta oral/escrita, materiais com contraste alto, linguagem simples, uso de exemplos culturalmente diversos).
- Garantir cobertura de todos os objetivos_aprendizagem; nenhum objetivo sem sessão vinculada.
- Inserir instrucoes_facilitador com passos e tempos sugeridos por atividade dentro da sessão. 
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 como input um JSON contendo os objetivos de aprendizagem e o briefing normalizado.
  • 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 5.000 caracteres.

3.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo a agenda do workshop, com sessões detalhadas, suas metodologias, durações e estratégias inclusivas.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {"agenda": {"duracao_total_min": 240, "sessoes": [{"id": "S1", "titulo": "Abertura e sensibilização", "duracao_min": 20, "metodologia": "exposicao_dialogada", "objetivos_cobertos": ["OBJ-1"], "estrategias_inclusivas": ["varias formas de apresentação de conteúdo"], "recursos": ["slides", "cards impressos"], "sinais_de_aprendizagem": ["participacao em perguntas"], "instrucoes_facilitador": "..."}]}, "checagens_temporais": {"soma_duracoes_min": 240, "bate_com_total": true}} 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho estimado em torno de 2.500 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

3.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Criação de Atividades Práticas e Estudos de Caso Inclusivos (RF 4).

RF 4. Agente de Criação de Atividades Práticas e Estudos de Caso Inclusivos

4.1 Tarefa do Agente

Desenvolver atividades práticas, dinâmicas e estudos de caso conectados aos objetivos e ao contexto escolar.

4.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo a agenda do workshop, juntamente com os objetivos de aprendizagem e o briefing normalizado.

# 2. Objetivo
Desenvolver atividades práticas, dinâmicas e estudos de caso que estejam conectados aos objetivos do workshop e ao contexto escolar.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Criar pelo menos 3 atividades, sendo: 1 estudo de caso contextualizado, 1 atividade de planejamento prático, 1 dinâmica colaborativa.
- Cada atividade deve ter: objetivos_relacionados, passo_a_passo granular, tempo mínimo, materiais, critérios de sucesso e uma rubrica com 4 níveis.
- Incluir variações de acessibilidade: alternativas multimodais, instruções simplificadas, opções de resposta, e considerações para participantes neurodivergentes.
- Garantir que cada atividade tenha explicitamente como produzir uma evidência tangível (ex.: plano, checklist, matriz de adaptação).
- Ajustar tempos das atividades para caber nas sessões designadas na agenda. 
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 como input um JSON contendo a agenda do workshop, os objetivos de aprendizagem e o briefing normalizado.
  • 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 6.000 caracteres.

4.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo as atividades práticas, com seu passo a passo, materiais e critérios de sucesso.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {"atividades_praticas": [{"codigo": "ATV-1", "tipo": "estudo_de_caso|simulacao|laboratorio_didatico|role_play|planejamento_guiado", "descricao": "...", "passo_a_passo": ["..."], "tempo_min": 30, "materiais": ["..."], "variacoes_acessibilidade": ["instrucoes em leitura fácil", "apoio visual"], "criterios_sucesso": ["entrega de plano adaptado"], "rubrica_simplificada": {"niveis": ["iniciante", "basico", "proficiente", "avancado"], "descritores": {"proficiente": "..."}}, "objetivos_relacionados": ["OBJ-2"]}], "mapeamento_para_agenda": [{"sessao_id": "S3", "atividades": ["ATV-1"]}]} 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho estimado em torno de 3.000 caracteres.

4.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

4.3.4 Ferramentas do Agente

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

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 deve ser visível para o Agente de Materiais Complementares e Leituras (RF 5).

4.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Materiais Complementares e Leituras (RF 5).

RF 5. Agente de Materiais Complementares e Leituras

5.1 Tarefa do Agente

Listar materiais de apoio e recursos complementares coerentes com os temas e objetivos, com metadados de uso.

5.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo os temas prioritários e os objetivos de aprendizagem do workshop, juntamente com a modalidade do evento.

# 2. Objetivo
Listar materiais de apoio e recursos complementares coerentes com os temas e objetivos, com metadados de uso.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Fornecer entre 5 e 8 materiais, distribuindo por tipo e nível.
- Descrever claramente a aplicabilidade prática de cada material no contexto do workshop.
- Incluir pelo menos 2 modelos prontos (checklist, plano de aula inclusivo, rubrica) com campos mínimos necessários.
- Se modalidade for online, incluir guia de etiqueta e participação acessível em ambientes virtuais. 
5.3 Configurações do Agente

5.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 4).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input um JSON contendo os temas prioritários, objetivos de aprendizagem e modalidade do workshop.
  • 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 4.000 caracteres.

5.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo a lista de materiais complementares e recursos, com seus metadados de uso.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {"materiais_complementares": [{"tipo": "artigo|video|guia_pratico|modelo_documento|checklist", "titulo": "...", "descricao_de_uso": "quando e como usar", "nivel": "intro|intermediario|avancado", "tempo_medio_consumo_min": 15, "licenca": "livre|uso_educacional|autorais", "idioma": "pt-BR"}], "modelos_prontos": [{"nome": "Checklist de adaptação de atividades", "formato": "doc|pdf|planilha", "campos": ["contexto", "objetivo", "adaptações"]}]} 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho estimado em torno de 2.000 caracteres.

5.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

5.3.4 Ferramentas do Agente

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

5.3.5 Memória

5.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Avaliação e Instrumentos de Feedback (RF 6).

RF 6. Agente de Avaliação e Instrumentos de Feedback

6.1 Tarefa do Agente

Criar instrumentos de avaliação de aprendizagem e satisfação alinhados aos objetivos e às atividades.

6.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo os objetivos de aprendizagem e as atividades práticas do workshop.

# 2. Objetivo
Criar instrumentos de avaliação de aprendizagem e satisfação alinhados aos objetivos e às atividades.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Mapear pelo menos um instrumento para cada objetivo de aprendizagem.
- Garantir variedade: diagnóstica, formativa e somativa, com momentos e critérios claros.
- Garantir que a avaliação de satisfação inclua ao menos 5 itens, sendo 3 fechados (escala) e 2 abertos.
- Adaptar linguagem e formatos para acessibilidade (texto simples, opção oral/escrita onde aplicável). 
6.3 Configurações do Agente

6.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 5).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input um JSON contendo os objetivos de aprendizagem e as atividades práticas do workshop.
  • 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 5.000 caracteres.

6.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo os instrumentos de avaliação de aprendizagem e satisfação.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {"avaliacao_aprendizagem": {"diagnostica": {"itens": ["perguntas de sondagem"], "forma": "questionario breve"}, "formativa": {"instrumentos": ["observacao com rubrica", "peer review"], "momentos": ["durante S3", "durante S4"]}, "somativa": {"evidencias": ["plano inclusivo final"], "criterios": ["cobertura de adaptações", "viabilidade"]}}, "avaliacao_satisfacao": {"itens": [{"pergunta": "O workshop ampliou sua capacidade de planejar aulas inclusivas?", "escala": "1-5"}, {"pergunta": "Quais barreiras você ainda enxerga?", "tipo": "aberta"}], "acessibilidade_formulario": ["linguagem simples", "legendagem/Leitura de tela"], "tempo_resposta_min": 5}} 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho estimado em torno de 2.500 caracteres.

6.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

6.3.4 Ferramentas do Agente

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

6.3.5 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 por Contexto Escolar (RF 7).

6.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Adaptação por Contexto Escolar (RF 7).

RF 7. Agente de Adaptação por Contexto Escolar

7.1 Tarefa do Agente

Gerar variações do plano para diferentes contextos escolares e níveis de infraestrutura.

7.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo o pacote base do workshop, juntamente com os contextos escolares e recursos disponíveis.

# 2. Objetivo
Gerar variações do plano para diferentes contextos escolares e níveis de infraestrutura.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Para cada contexto solicitado, indicar ajustes em: recursos, metodologias, exemplos culturais, tempos e avaliação.
- Se ausência de internet for possível, prever caminhos offline para todas as atividades e materiais essenciais.
- Manter integridade dos objetivos de aprendizagem; apenas ajustar meios.
- Indicar explicitamente substituições 1-para-1 de recursos digitais por analógicos quando necessário. 
7.3 Configurações do Agente

7.3.1 Condições de Ativação

Este agente é acionado somente se a seguinte condição for atendida:

  • Necessidade de adaptações para múltiplos contextos escolares.

7.3.2 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado condicionalmente após a conclusão do agente anterior (RF 6), apenas se houver necessidade de adaptações para múltiplos contextos escolares.
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input um JSON contendo o pacote base do workshop e os contextos escolares.
  • 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 7.000 caracteres.

7.3.3 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON detalhando as adaptações por contexto escolar.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {"adaptacoes_por_contexto": [{"contexto": "rural", "ajustes": {"recursos_alternativos": ["materiais impressos"], "tempos": "+10% para deslocamento", "modos_entrega": ["oficinas presenciais"], "linguagem": "exemplos contextualizados"}}]} 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho estimado em torno de 2.000 caracteres.

7.3.4 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

7.3.5 Ferramentas do Agente

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

7.3.6 Memória

7.3.7 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Consolidação e Checagem de Consistência (RF 8).

RF 8. Agente de Consolidação e Checagem de Consistência

8.1 Tarefa do Agente

Consolidar todos os componentes do workshop, executar checagens de consistência e produzir o pacote final.

8.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo todos os componentes do workshop, incluindo briefing, objetivos, agenda, atividades, materiais, avaliações e adaptações.

# 2. Objetivo
Consolidar todos os componentes do workshop, executar checagens de consistência e produzir o pacote final.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Validar que a soma das sessões da agenda = duracao_total_min.
- Garantir que cada objetivo apareça em pelo menos uma sessão e uma atividade.
- Verificar que toda atividade possui rubrica e critérios de sucesso.
- Checar presença de pelo menos 5 materiais complementares e 2 modelos prontos.
- Sinalizar pendências objetivas (lista) se alguma checagem falhar e marcar o respectivo boolean como false.
- Produzir sumario_exec com 80–120 palavras, linguagem clara, pt-BR. 
8.3 Configurações do Agente

8.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 7).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input um JSON contendo todos os componentes do workshop.
  • 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 10.000 caracteres.

8.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo o pacote final do workshop e um relatório de validação.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {"pacote_final": {"titulo": "Workshop de Inclusão para Educadores", "sumario_exec": "propósito, público, duração", "agenda": { ... }, "atividades": [ ... ], "materiais": [ ... ], "avaliacao": { ... }, "adaptacoes": [ ... ]}, "relatorio_validacao": {"cobertura_objetivos": {"OBJ-1": ["S2", "ATV-1"]}, "checagens": {"duracao_bate": true, "todas_sessoes_tem_objetivo": true, "todas_atividades_tem_rubrica": true, "linguagem_inclusiva": true}, "pendencias": []}} 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho estimado em torno de 3.500 caracteres.

8.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

8.3.4 Ferramentas do Agente

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

8.3.5 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.

8.3.6 Regras de Orquestração e Transição

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

© 2025 prototipe.ai. Todos os direitos reservados.