Agente de IA para Recarga Inteligente de Vale-Refeição

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

Como criar um agente de IA que analisa o uso histórico dos cartões de vale-refeição e sugere recargas automáticas.

Biblioteca de Prompts e Agentes

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 "Recarga Inteligente de Vale-Refeição", uma solução de automação projetada para analisar o uso histórico dos cartões de vale-refeição e sugerir recargas automáticas baseadas em padrões de consumo e limites definidos. 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 processo de recarga dos cartões de vale-refeição, garantindo que as recargas ocorram nos momentos ideais e respeitem as preferências e limites dos usuários.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

Atualmente, o processo de recarga dos cartões de vale-refeição é manual e sujeito a ineficiências. Os principais desafios enfrentados são:

  • Dificuldade em prever o momento ideal para recargas dos cartões.
  • Ineficiência no processo de recarga manual.
  • Desperdício de recursos devido à falta de personalização nas recargas.

A ausência de um sistema automatizado resulta em recargas tardias ou desnecessárias, impactando negativamente a experiência do usuário e a gestão financeira das empresas.

3. Impactos Esperados

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

  • Reduzir a ineficiência no processo de recarga em pelo menos 70%.
  • Otimizar o uso dos cartões de vale-refeição através de recargas personalizadas.
  • Aumentar a satisfação dos usuários ao garantir que os cartões estejam sempre carregados nos momentos necessários.
  • Diminuir o desperdício de recursos financeiros por meio de recargas mais precisas e ajustadas ao consumo real.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para recarga inteligente de vale-refeição analisa o histórico de uso dos cartões, identifica padrões de consumo e sugere recargas automáticas respeitando os limites definidos pelos usuários. 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 gestão de recargas de vale-refeição.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por 7 agentes de IA. O processo inicia com a normalização dos dados de uso e termina com a conciliação da recarga realizada.

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 Qualidade e Normalização de Dados de Uso (RF 1) Validar, higienizar e normalizar o histórico de uso de cartões de vale-refeição.
Agente de Previsão de Necessidade de Recarga (RF 2) Estimar a data e o valor de recarga por portador com base em padrões de consumo.
Agente de Aplicação de Limites e Políticas (RF 3) Ajustar as previsões às políticas e limites definidos por usuário e empresa.
Agente de Agendamento e Orquestração (RF 4) Consolidar as decisões em uma programação executável e definir gatilhos para execução automática.
Agente de Preparação de Payload de API (RF 5) Transformar a programação aprovada em payloads idempotentes para a API de recarga.
Agente de Execução de Chamada à API (RF 6) Realizar chamada à API do Sistema Provedor de Vale-Refeição para efetivar recargas programadas.
Agente de Conciliação e Confirmação (RF 7) Conciliar a resposta da API com a programação e produzir o status final por portador.

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.

Ver Agente na Prototipe AI

6. Requisitos Funcionais

RF 1. Agente de Qualidade e Normalização de Dados de Uso

1.1 Tarefa do Agente

Validar, higienizar e normalizar o histórico de uso de cartões de vale-refeição para análise consistente.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo o histórico de transações de cartões de vale-refeição em formato CSV ou JSON. Este dataset contém registros de transações por portador.

# 2. Objetivo
Validar, higienizar e normalizar o histórico de uso de cartões para garantir uma base de dados consistente para análise posterior.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Rejeite registros com valor_gasto <= 0 ou data inválida.
- Converta valores para duas casas decimais (padrão BRL).
- Se saldo_apos ausente, não estime; apenas repasse nulo.
- Dedup: para registros idênticos (mesmo id_portador, data_transacao, valor_gasto), mantenha somente o primeiro.
- Trate outliers de gasto diário por portador: marque como outlier quando valor_gasto > P99 do portador nos últimos 90 dias e inclua flag_outlier=true, mas não remova.
- Consolide por dia e portador o gasto total diário (somatório).
- Determine janela_analise: dos últimos 120 dias disponíveis ou todo o período, o que for menor, respeitando datas de input.
- Gere estatísticas por portador: ticket_medio_diario, mediana_diaria, p95_diario, maior_sequencia_dias_sem_consumo.
- Garanta encoding UTF-8 sem BOM.
- Saída deve ser JSON com chaves e tipos exatamente como no expected_output, acrescido de arrays por portador quando existirem.
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 um arquivo de dados históricos 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 arquivo de dados de uso de cartões em formato CSV ou JSON.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber dados nos formatos: .csv, .json.
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 100.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um arquivo JSON estruturado, contendo o dataset normalizado e as estatísticas resumidas por portador.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
     {"dataset_normalizado": [{"id_portador":"123","data":"2025-11-01","gasto":"35.50","saldo_apos":"214.50"}],"usuarios":["123","987"],"janela_analise":{"inicio":"2025-08-01","fim":"2025-12-20"},"estatisticas_resumo":{"dias_com_consumo":85,"ticket_medio":32.7,"desvio_padrao":8.2},"dados_portador_atual":[{"id_portador":"123","saldo_atual":214.50}]}
  • Número de caracteres esperado: O JSON final deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 5.000 caracteres, podendo variar conforme a quantidade de dados processados.

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 Previsão de Necessidade de Recarga (RF 2).

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Previsão de Necessidade de Recarga (RF 2).

RF 2. Agente de Previsão de Necessidade de Recarga

2.1 Tarefa do Agente

Estimar a data e o valor de recarga por portador com base em padrões de consumo e saldo.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um dataset normalizado com informações de uso de cartões de vale-refeição.

# 2. Objetivo
Estimar a data e o valor de recarga por portador, considerando padrões de consumo e saldo disponível.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Calcule consumo_medio_diario usando média dos últimos 60 dias com consumo>0; se <15 dias válidos, use 30 dias; se nenhum, defina consumo_medio_diario=0 e nao_prever_recarga=true.
- Ignore dias com flag_outlier=true para média, mas registre no racional que houve outliers.
- Estime dias_restantes = saldo_atual / max(consumo_medio_diario, 0.01).
- Defina data_prevista = hoje + max(ceil(dias_restantes) - lead_time_dias, 0).
- Se maior_sequencia_dias_sem_consumo >=14 e consumo_medio_diario < 5, defina valor_sugerido=0 e motivo="baixa_utilizacao".
- Valor_sugerido base = consumo_medio_diario * 30 - saldo_atual; limite inferior 0.
- Ajuste para arredondamento em múltiplos de 5 reais.
- Classifique confianca: alta (variação diária CV<0.3 e >30 dias válidos), media (0.3<=CV<=0.6), baixa (CV>0.6 ou poucos dados).
- Sempre inclua racional textual curto indicando as variáveis determinantes.
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 um JSON estruturado contendo o dataset normalizado e as estatísticas resumidas por portador.
  • 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 5.000 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um arquivo JSON detalhando as previsões de recarga para cada portador, incluindo data prevista, valor sugerido, saldo projetado e nível de confiança.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
     {"previsoes": [{"id_portador":"123","data_prevista":"2025-01-05","valor_sugerido":200.00,"saldo_projetado_na_data":15.30,"confianca":"media","racional":"consumo_medio_diario*dias_ate_reposicao"}],"parametros_utilizados":{"horizonte_dias":30,"lead_time_dias":2}}
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 2.500 caracteres.

2.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

2.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não utiliza.

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 Aplicação de Limites e Políticas (RF 3).

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Aplicação de Limites e Políticas (RF 3).

RF 3. Agente de Aplicação de Limites e Políticas

3.1 Tarefa do Agente

Ajustar as previsões às políticas e limites definidos por usuário e empresa.

3.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo previsões de recarga e limites de política configurados por portador e empresa.

# 2. Objetivo
Ajustar as previsões de recarga para que respeitem os limites e políticas estabelecidos, garantindo que todas as condições sejam cumpridas.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Se auto_recarga_habilitada=false, recarga_aprovada=false e motivo_bloqueio="auto_desabilitada".
- Aplique clamp: valor_final = min(max(valor_sugerido, valor_min_recarga quando valor_sugerido>0), valor_max_recarga); se valor_sugerido=0 então valor_final=0.
- Respeite teto_mensal: se (valor_final + total_recargas_mes_atual) > teto_mensal, reduza valor_final para caber; se resultado < valor_min_recarga, recarga_aprovada=false, motivo="teto_mensal".
- Se saldo_projetado_na_data < saldo_minimo_desejado, incremente valor_final até atingir saldo_minimo_desejado, limitado por valor_max_recarga e teto_mensal; registre regra "min_saldo".
- Datas permitidas: se day(data_prevista) não em datas_permitidas, escolha a próxima data permitida do mês; se inexistente no mês, pule para o próximo mês.
- Respeite dias_bloqueio_apos_recarga a partir da última recarga efetivada; se ainda em bloqueio, reagende para o primeiro dia após o bloqueio.
- Defina horario_execucao = horario_execucao_preferido se presente; senão, 10:00 local.
- Se valor_final=0, recarga_aprovada=false, motivo="valor_zero".
- Preencha auto_recarga_liberada = recarga_aprovada && !necessita_aprovacao.
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 previsões de recarga e limites de política configurados por portador e empresa.
  • 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 4.000 caracteres.

3.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um arquivo JSON contendo as decisões ajustadas de recarga por portador, incluindo valor final, data de execução sugerida e motivo de bloqueio, se aplicável.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
     {"decisoes": [{"id_portador":"123","recarga_aprovada":true,"valor_final":180.00,"data_execucao_sugerida":"2025-01-05","horario_execucao":"10:00","motivo_bloqueio":null,"auto_recarga_liberada":true,"necessita_aprovacao":false}],"regras_aplicadas":["clamp_max","teto_mensal"]}
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 2.000 caracteres.

3.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

3.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não utiliza.

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 deve ser visível para o Agente de Agendamento e Orquestração (RF 4).

3.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Agendamento e Orquestração (RF 4).

RF 4. Agente de Agendamento e Orquestração

4.1 Tarefa do Agente

Consolidar as decisões em uma programação executável e definir gatilhos para execução automática.

4.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo decisões de recarga ajustadas para execução.

# 2. Objetivo
Consolidar as decisões em uma programação executável e definir gatilhos para execução automática das recargas aprovadas.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Gere uma linha de programação para cada decisão com recarga_aprovada=true.
- Se necessita_aprovacao=true, mova o item para itens_pendentes_aprovacao e defina auto_recarga_liberada=false.
- Calcule expressão CRON quando todas as execuções tiverem mesma data e hora; caso contrário, deixe nulo.
- Inclua observacoes concatenando as regras_aplicadas relevantes.
- Mantenha valores com duas casas decimais.
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 as decisões de recarga ajustadas por portador.
  • 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 3.000 caracteres.

4.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um arquivo JSON contendo a programação consolidada de recargas, incluindo expressão CRON e itens pendentes de aprovação.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
     {"programacao": [{"id_portador":"123","id_cartao":"C-7788","data_execucao":"2025-01-05","hora_execucao":"10:00","valor":180.00,"id_empresa":"EMP001","observacoes":"clamp_max;teto_mensal"}],"auto_recarga_liberada":true,"expressao_cron":"0 10 5 1 *","itens_pendentes_aprovacao":[]}
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 2.500 caracteres.

4.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

4.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não utiliza.

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 Preparação de Payload de API (RF 5).

4.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Preparação de Payload de API (RF 5).

RF 5. Agente de Preparação de Payload de API

5.1 Tarefa do Agente

Transformar a programação aprovada em payloads idempotentes para a API de recarga do provedor de vale-refeição.

5.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo uma programação consolidada de recargas aprovadas.

# 2. Objetivo
Transformar a programação aprovada em payloads idempotentes para a API de recarga do provedor de vale-refeição.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Para cada item de programacao, crie um payload separado.
- Defina headers com Authorization e Idempotency-Key no formato: idempotency_prefix + data_execucao + '-' + id_portador.
- Arredonde "valor" para 2 casas decimais e formate moeda como "BRL".
- Não inclua itens de programacao sem id_cartao ou id_empresa; registre internamente como ignorado (fora do payload).
- Defina endpoint = endpoint_base + caminho_recarga.
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 a programação consolidada de recargas.
  • 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 2.500 caracteres.

5.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um arquivo JSON contendo os payloads prontos para envio à API de recarga, incluindo headers e corpo da requisição.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
     {"payloads": [{"endpoint":"https://api.provedor.com/v1/recargas","headers":{"Authorization":"Bearer XXX","Idempotency-Key":"vr-20250105-123"},"body":{"id_empresa":"EMP001","id_cartao":"C-7788","valor":180.00,"moeda":"BRL","data_execucao":"2025-01-05","hora_execucao":"10:00"}}]}
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 2.000 caracteres.

5.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

5.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não utiliza.

5.3.5 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 Execução de Chamada à API (RF 6).

5.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Execução de Chamada à API (RF 6).

RF 6. Agente de Execução de Chamada à API

6.1 Tarefa do Agente

Realizar chamada à API do Sistema Provedor de Vale-Refeição para efetivar recargas programadas.

6.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo payloads prontos para serem enviados à API de recarga.

# 2. Objetivo
Realizar chamada à API do Sistema Provedor de Vale-Refeição para efetivar recargas programadas.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Este agente não requer instruções de LLM; sua função é exclusivamente executar as chamadas conforme o payload recebido e devolver a resposta.
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 payloads prontos para envio à API de recarga.
  • 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 2.000 caracteres.

6.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um arquivo JSON contendo os resultados da execução da API, incluindo idempotency_key, status_http e status_recarga.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
     {"resultados": [{"idempotency_key":"vr-20250105-123","status_http":201,"status_recarga":"sucesso","protocolo":"PR-908877","data_processada":"2025-01-05T10:00:05Z","valor":"180.00"}]}
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 1.500 caracteres.

6.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: Nenhum (uso de ferramenta)
  • Temperatura: Não se aplica

6.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: O agente deverá enviar os payloads recebidos para a API externa e retornar os resultados como resposta.

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 Conciliação e Confirmação (RF 7).

6.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Conciliação e Confirmação (RF 7).

RF 7. Agente de Conciliação e Confirmação

7.1 Tarefa do Agente

Conciliar a resposta da API com a programação e produzir o status final por portador.

7.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo a programação de recargas e os resultados da API.

# 2. Objetivo
Conciliar a resposta da API com a programação e produzir o status final por portador.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Considere sucesso quando status_http em {200,201} e valor confirmado >= valor programado-0.01.
- Detecte divergencia quando valor confirmado != valor programado; registre diferença.
- Para erros 4xx, classifique como falha permanente com acao_sugerida específica (ex: 422->ajustar_limites, 403->verificar_permissoes).
- Para erros 5xx, classifique como falha temporária com acao_sugerida="tentar_novamente".
- Preencha data_recarga a partir da resposta ou da programacao quando ausente.
- O status_final deve ter uma entrada para cada item de programacao com recarga_aprovada=true.
7.3 Configurações do Agente

7.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 6).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input um JSON contendo a programação de recargas e os resultados da API.
  • 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 3.000 caracteres.

7.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um arquivo JSON contendo o status final por portador, incluindo divergências e ações sugeridas.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
     {"status_final": [{"id_portador":"123","status":"sucesso","valor_recarga":180.00,"data_recarga":"2025-01-05","protocolo":"PR-908877","divergencia":null}],"falhas":[{"id_portador":"987","motivo":"limite_excedido","acao_sugerida":"reduzir_valor"}]}
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 2.000 caracteres.

7.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

7.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não utiliza.

7.3.5 Memória

  • Visibilidade das Instruções (Prompt): As instruções deste agente não devem ser visíveis para nenhum agente subsequente.
  • Visibilidade da Resposta: A resposta (JSON de status final) é o entregável final e não é passada para outros agentes internos.

7.3.6 Regras de Orquestração e Transição

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

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