Agente de IA para Previsão de Comportamento de Crédito

Validar, higienizar e padronizar dados históricos de crédito, produzindo um dataset estruturado e pronto para scoring preditivo.

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 conjunto de dados 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 na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
• Tipo do input: Conjunto de dados em JSON ou CSV tabular.
• 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 150.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

• Formato de output: O output deve ser um JSON estruturado contendo os dados padronizados, um dicionário de variáveis derivadas e um relatório de qualidade dos dados.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   {
    "standardized_data": [...],
    "feature_dictionary": {...},
    "data_quality_report": {...},
    "data_quality_status": "ok",
    "ready_for_scoring": true
  } 

• Número de caracteres esperado: O JSON final deve ter um tamanho estimado em torno de 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: Utiliza lógica interna para normalizações e cálculos de qualidade dos dados.
• 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 Scoring e Previsão de Comportamento de Crédito (RF 2).

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Scoring e Previsão de Comportamento de Crédito (RF 2).

Calcular probabilidade de inadimplência em 12 meses, faixas de risco, métricas de perda e recomendações de ação, a partir de dados padronizados.

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: Dados padronizados de crédito em formato JSON.
• 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 50.000 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

• Formato de output: O output deve ser um JSON contendo as previsões de inadimplência, faixas de risco e recomendações de ação.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   {
    "predictions": [...],
    "summary": {...},
    "ready_for_report": true
  } 

• Número de caracteres esperado: O JSON final deve ter um tamanho estimado em torno de 8.000 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: Utiliza lógica interna para cálculos preditivos e métricas de risco.
• 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 Relatório Executivo de Risco de Crédito (RF 3).

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Relatório Executivo de Risco de Crédito (RF 3).

Gerar um relatório executivo padronizado que sintetiza previsões e recomendações para suporte à decisão.

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: Previsões de crédito e resumo das métricas de perda em formato JSON.
• 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 30.000 caracteres.

3.3.2 Especificação do Output

• Formato de output: O output deve ser um JSON estruturado contendo o relatório executivo com sumário, KPIs, distribuições de risco e recomendações de política.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   {
    "executive_summary": "...",
    "portfolio_kpis": {...},
    "distribuicoes_por_faixa": {...},
    "clientes_top_risco": [...],
    "recomendacoes_de_politica": "...",
    "anexos_tecnicos": "..."
  } 

• Número de caracteres esperado: O JSON final deve ter um tamanho estimado em torno de 12.000 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: Utiliza lógica interna para cálculos de KPIs e distribuições de risco.
• 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

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