Agente de IA para Relatórios de Comportamento em Recreação

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

Como criar um agente de IA que gera relatórios sobre o comportamento dos alunos durante o recreio.

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

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

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

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.

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