1. Propósito e Escopo
Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados, ferramentas como chamadas a sistemas externos e demais requisitos funcionais para criação do Fluxo de Agentes "Relatórios de Comportamento em Recreação", uma solução de automação projetada para gerar relatórios sobre o comportamento dos alunos durante o recreio, identificando padrões e sugerindo intervenções para melhorar a experiência recreativa. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.
O objetivo principal é transformar observações e dados de sensores em análises estruturadas e sugestões de intervenção, promovendo um ambiente recreativo mais seguro e inclusivo.
2. Contexto e Problema
Cenário Atual
Atualmente, as escolas enfrentam desafios significativos na coleta e análise de dados sobre o comportamento dos alunos durante o recreio. A falta de dados estruturados dificulta a identificação de padrões de comportamento que podem indicar problemas ou oportunidades de melhoria.
Problemas Identificados
- Falta de dados estruturados: Sem dados claros e organizados, é difícil avaliar o comportamento dos alunos de maneira objetiva.
- Dificuldade em identificar padrões: A ausência de um sistema estruturado para análise de dados impede a identificação de padrões de comportamento que possam necessitar de intervenção.
3. Impactos Esperados
A implementação deste fluxo de automação visa alcançar os seguintes resultados:
- Melhoria na coleta de dados: Estabelecer um sistema estruturado de coleta de dados que permita uma análise mais precisa e objetiva do comportamento dos alunos.
- Identificação de padrões de comportamento: Facilitar a identificação de padrões de comportamento que possam indicar a necessidade de intervenção ou ajuste nas atividades recreativas.
- Sugestão de intervenções eficazes: Propor intervenções práticas e contextualizadas para mitigar problemas e potencializar comportamentos positivos.
4. Visão Geral da Solução
O agente de IA para relatórios de comportamento em recreação coleta dados de comportamento dos alunos através de observações e sensores, analisa esses dados para identificar padrões e sugere intervenções ou mudanças nas atividades com base nos padrões identificados. 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 melhoria da experiência recreativa dos alunos.
A solução consiste em um fluxo de automação composto por 6 agentes de IA. O processo inicia com a preparação de parâmetros de coleta e termina com a geração de um relatório claro e acionável para a gestão escolar.
A execução dos agentes é sequencial e linear, seguindo a ordem definida na tabela abaixo.
| Agentes | Função Principal |
|---|---|
Agente Preparador de Parâmetros de Coleta e Observação (RF 1)
| Definir taxonomia de comportamentos, janelas de recreio e preparar o payload para coleta automática e observação manual. |
Agente de Execução de Chamada à API (RF 2)
| Realizar chamada à API do sistema de sensores para obter dados brutos de comportamento no recreio. |
Agente de Consolidação, Qualidade e Padronização de Dados (RF 3)
| Unificar sensores e observações manuais, anonimizar, deduplicar e estruturar dados em um esquema único pronto para análise. |
Agente de Análise de Padrões e Tendências de Comportamento (RF 4)
| Identificar padrões relevantes, tendências temporais e desvios no comportamento durante o recreio. |
Agente de Sugestão de Intervenções (RF 5)
| Propor intervenções práticas e contextualizadas para mitigar problemas e potencializar comportamentos positivos identificados. |
Agente de Geração de Relatório de Comportamento no Recreio (RF 6)
| Compilar um relatório claro e acionável para gestão e equipe escolar, com evidências, métricas e plano de intervenção/monitoramento. |
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 Preparador de Parâmetros de Coleta e Observação
1.1 Tarefa do Agente
Definir taxonomia de comportamentos, janelas de recreio, áreas monitoradas e preparar o payload para coleta automática (sensores) e o modelo de ficha de observação manual.
1.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo o contexto da escola, incluindo horários de recreio, mapa de áreas, lista de turmas/séries, capacidades das áreas, catálogo de sensores disponíveis e suas capacidades, além das políticas de privacidade vigentes. # 2. Objetivo Definir parâmetros de coleta, incluindo taxonomia de comportamentos, janelas de recreio e preparar o payload para coleta automática e observação manual. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Definir granularidade padrão de 5 minutos para observações e agregação de sensores; toda taxa/tempo deve ser normalizada por bloco de 5 minutos. - Taxonomia deve ser mutuamente exclusiva por registro e conter mapeamentos para rótulos vindos de sensores. - Áreas monitoradas devem incluir capacidade estimada por área para permitir cálculo de densidade. - Preparar api_payload_sensores sempre com janela_inicio e janela_fim em UTC ISO8601 e lista explícita de campos mínimos. - Exigir que a ficha de observação utilize aluno_alias (não nome civil); incluir instrução de não registrar características sensíveis. - Sinalizar no output um campo controles_qualidade_alvo com metas específicas.
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 contextuais da escola 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 conjunto de dados contextuais, que incluem horários de recreio, mapa de áreas, lista de turmas/séries e políticas de privacidade.
-
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber dados nos formatos:
.json. - Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de dados com até 15.000 caracteres.
1.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON estruturado, contendo os parâmetros de coleta definidos, incluindo taxonomia de comportamentos e janelas de recreio.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "coleta_janelas": [{"inicio":"10:00","fim":"10:30","areas":["quadra","pátio coberto"]}], "taxonomia_comportamentos": ["jogo cooperativo","jogo competitivo","isolamento","conflito verbal","conflito físico leve","fila","espera","mediação"], "api_payload_sensores": {"endpoint":"/sensores/recreio","params": {"areas":["quadra","pátio coberto"],"janela_inicio":"2025-12-21T10:00:00Z","janela_fim":"2025-12-21T10:30:00Z","campos":["timestamp","sensor_id","aluno_hash","posicao","evento","intensidade"]}}, "ficha_observacao": {"campos":["timestamp","area","aluno_alias","atividade","interacoes","evento","intensidade","duracao_seg","observador_id"],"granularidade_seg":300,"instrucoes":"Registrar em blocos de 5 minutos, um registro por aluno por bloco; usar aluno_alias sem nome civil."}, "politicas_privacidade": {"anonimizacao": true, "chave_hash_salt_ref":"salt_rotativo_diario"} } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 2.500 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
- 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 2).
1.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Execução de Chamada à API (RF 2).
RF 2. Agente de Execução de Chamada à API
2.1 Tarefa do Agente
Realizar chamada à API do sistema de sensores para obter dados brutos de comportamento no recreio.
2.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo o payload para chamada à API do sistema de sensores, incluindo endpoint e parâmetros necessários. # 2. Objetivo Executar a chamada à API e obter os dados brutos de comportamento no recreio. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Este agente apenas executa a chamada à API com o payload recebido e retorna os dados brutos sem transformações. - Garanta que todos os campos requeridos estão presentes no payload antes de executar a chamada. - Em caso de erro na chamada, registre o erro e interrompa o processo até resolução manual.
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 um JSON contendo o payload para chamada à API do sistema de sensores.
-
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 dados brutos obtidos da API do sistema de sensores.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "dados_sensores_brutos": [ {"timestamp":"2025-12-21T10:05:02Z","sensor_id":"cam_q1","aluno_hash":"a1f...","area":"quadra","evento":"corrida","intensidade":0.42} ] } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado 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.
- Calculadora: Não utiliza.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: O agente deve se conectar ao sistema de sensores para realizar a chamada à API e obter os dados brutos.
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 Consolidação, Qualidade e Padronização de Dados (RF 3).
2.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Consolidação, Qualidade e Padronização de Dados (RF 3).
RF 3. Agente de Consolidação, Qualidade e Padronização de Dados
3.1 Tarefa do Agente
Unificar sensores e observações manuais, anonimizar, deduplicar e estruturar dados em um esquema único pronto para análise.
3.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo dados brutos de sensores e observações manuais coletadas durante o recreio. # 2. Objetivo Unificar, anonimizar e estruturar os dados em um esquema pronto para análise. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Criar aluno_pseudo_id estável por dia via hash com salt_rotativo_diario do input; nunca expor identificadores originais. - Mapear rótulos de sensores e observações para a taxonomia definida; quando houver conflito entre fontes, preferir observação manual. - Deduplicar registros por aluno_pseudo_id+timestamp_bloco+area; fundir campos mantendo lista de fontes. - Descartar eventos fora das janelas de recreio definidas. - Calcular qualidade_resumo e definir dados_validos=true se taxa_perda <= 0.15 e registros_validos >= 200.
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 dois conjuntos de dados: dados brutos de sensores e observações manuais.
-
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 combinado de até 10.000 caracteres.
3.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON estruturado, pronto para análise, contendo os dados unificados e anonimizados.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "dataset_estruturado": [ {"aluno_pseudo_id":"p_123","timestamp_bloco":"2025-12-21T10:05:00Z","area":"quadra","atividade":"jogo competitivo","interacoes_qtd":3,"evento_chave":"corrida","intensidade_media":0.4,"duracao_bloco_seg":300,"fontes":["sensor","observacao"],"qualidade_sinal":0.87} ], "qualidade_resumo": {"registros_recebidos":1240,"registros_validos":1120,"taxa_perda":0.0968,"atraso_mediana_seg":45}, "dados_validos": true } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado 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.
- 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 Análise de Padrões e Tendências de Comportamento (RF 4).
3.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Análise de Padrões e Tendências de Comportamento (RF 4).
RF 4. Agente de Análise de Padrões e Tendências de Comportamento
4.1 Tarefa do Agente
Identificar padrões relevantes, tendências temporais e desvios no comportamento durante o recreio.
4.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo o dataset estruturado e o resumo de qualidade dos dados coletados durante o recreio. # 2. Objetivo Analisar os dados para identificar padrões de comportamento e tendências temporais. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Calcular taxa_isolamento por aluno e identificar isolamento quando taxa > 0.7 em pelo menos 3 recreios consecutivos. - Conflito físico leve quando evento_chave mapeado a conflito e intensidade_media entre 0.4 e 0.7; grave se >0.7. - Densidade por área = ocupação média/capacidade_maxima_area; sinalizar sobrecarga quando densidade > 0.85. - Identificar sazonalidades intrarrecreio comparando taxas por tercis do tempo. - Tendência semanal: comparar média dos últimos 5 recreios vs. anteriores 5. - Marcar padroes_significativos=true se houver padrões com confianca >= 0.75.
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 o dataset estruturado e o resumo de qualidade dos dados.
-
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 5.000 caracteres.
4.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON contendo métricas chave, padrões identificados, tendências, sazonalidades e outliers.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "metricas_chave": {"taxa_isolamento_global":0.18,"densidade_media_por_area":{"quadra":0.72,"pátio coberto":0.55},"freq_conflitos_por_100_alunos":4.2}, "padroes_identificados": [ {"tipo":"isolamento","criterio":"aluno sozinho >70% do tempo em >=3 recreios consecutivos","alunos_afetados":["p_123","p_987"],"evidencias":[{"data":"2025-12-20","percentual_tempo":0.78}],"locais_prevalentes":["pátio coberto"],"confianca":0.82} ], "tendencias": [ {"indicador":"interacao_em_grupo","direcao":"alta","var_semana":0.12} ], "sazonalidades": [ {"padrao":"quartil_final_do_recreio","efeito":"aumento de conflitos","lift":1.6} ], "outliers": [ {"evento":"conflito_fisico","area":"quadra","z_score":3.1} ], "padroes_significativos": true } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado 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.
- 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 Sugestão de Intervenções (RF 5).
4.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Sugestão de Intervenções (RF 5).
RF 5. Agente de Sugestão de Intervenções
5.1 Tarefa do Agente
Propor intervenções práticas e contextualizadas para mitigar problemas e potencializar comportamentos positivos identificados.
5.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo padrões identificados, métricas chave, sazonalidades, outliers e restrições contextuais (se fornecidas). # 2. Objetivo Propor intervenções práticas e contextualizadas para mitigar problemas e potencializar comportamentos positivos. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Mapear padrões a táticas: isolamento -> jogos/rodas cooperativas mediadas; conflitos no fim do recreio -> escalonamento de saídas. - Todas as sugestões devem respeitar: baixo custo, implementáveis com equipe existente e sem identificação nominal de alunos. - Atribuir para cada intervenção: objetivo mensurável, hipótese, público-alvo genérico, local, frequência, duração, recursos, responsáveis, riscos e mitigação, indicadores leading/lagging, linha de base e critério de sucesso. - Priorizar intervenções com maior relação impacto factível. - Se padroes_significativos=false, produzir plano de monitoramento mínimo.
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 padrões identificados, métricas chave, sazonalidades e outliers.
-
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 4.000 caracteres.
5.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON contendo as intervenções sugeridas.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "intervencoes_sugeridas": [ {"titulo":"Rodas cooperativas no pátio coberto","objetivo":"Reduzir isolamento em 30% em 4 semanas","hipotese":"Atividades mediadas elevam interação de alunos isolados","publico_alvo":"alunos com alto isolamento","area":"pátio coberto","recursos":["cones","cartas de missão cooperativa"],"responsaveis":["monitor_recreio","professor apoio"],"frequencia":"2x por recreio (meio e fim)","duracao_min":10,"custo_estimado":"baixo","riscos_e_mitigacoes":["exposição indevida -> uso de convites abertos a todos"],"indicadores": {"leading":["participação nas rodas","tempo em interação"],"lagging":["taxa_isolamento_global"]},"linha_de_base":{"taxa_isolamento_global":0.18},"criterio_sucesso":{"delta_relativo_min":-0.3,"janela_avaliacao_recreios":8}} ], "intervencoes_geradas": true } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 2.500 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 Geração de Relatório de Comportamento no Recreio (RF 6).
5.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Geração de Relatório de Comportamento no Recreio (RF 6).
RF 6. Agente de Geração de Relatório de Comportamento no Recreio
6.1 Tarefa do Agente
Compilar um relatório claro e acionável para gestão e equipe escolar, com evidências, métricas e plano de intervenção/monitoramento.
6.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo métricas chave, padrões identificados, tendências, sazonalidades, outliers, intervenções sugeridas (quando existirem) e resumo de qualidade dos dados. # 2. Objetivo Compilar um relatório claro e acionável para gestão e equipe escolar. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Não incluir nomes ou dados identificáveis; referir-se a grupos/segmentos ou pseudo_ids apenas quando necessário. - Explicar limitações de dados e qualidade_resumo em seção dedicada. - Destacar 3 a 5 insights acionáveis com impacto e facilidade de execução. - Quando não houver intervencoes_sugeridas, gerar seção 'Monitoramento Contínuo'. - Usar linguagem acessível para educadores, com termos técnicos definidos no glossário. - Produzir dois formatos: estrutura JSON detalhada e uma versão narrativa contínua em português.
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 métricas chave, padrões identificados, tendências, sazonalidades, outliers, intervenções sugeridas e resumo de qualidade dos dados.
-
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 6.000 caracteres.
6.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON contendo o relatório estruturado e uma versão narrativa contínua em português.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "relatorio": { "cabecalho": {"periodo_analisado":"2025-12-15 a 2025-12-21","unidade_escolar":"(nome)","responsavel":"Cheila Portela"}, "sumario_executivo": "...", "dados_e_metodologia": {"granularidade":"5 min","fontes":["sensores","observações"],"qualidade": {"taxa_perda":0.0968}}, "achados_principais": ["isolamento em pátio coberto...","pico de conflitos no final do recreio"], "analises": {"metricas_chave": {"taxa_isolamento_global":0.18}, "padrões": [...], "tendências": [...], "sazonalidades": [...]}, "plano_de_acao": {"intervencoes": [...], "monitoramento_quando_sem_intervencoes": "..."}, "indicadores_e_avaliacao": {"leading":["participação"],"lagging":["taxa_isolamento"]}, "anexos": {"esquema_dados":"...","glossario":"..."} }, "formato_texto": "string do relatório narrativo pronta para comunicação" } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 5.000 caracteres.
6.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
6.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta.
- Calculadora: Não utiliza.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Não utiliza.
6.3.5 Memória
- Visibilidade das Instruções (Prompt): As instruções não são visíveis para agentes subsequentes.
- Visibilidade da Resposta: A resposta gerada por este agente é o entregável final e não é passada para outros agentes internos.
6.3.6 Regras de Orquestração e Transição
A execução deste agente finaliza o fluxo. O relatório gerado é o resultado que deve ser disponibilizado ao usuário.