Agente de IA para Relatórios de Consumo de Vale-Transporte

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

Como criar um agente de IA que gera relatórios detalhados sobre o consumo de créditos de vale-transporte.

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 "Relatórios de Consumo de Vale-Transporte", uma solução de automação projetada para gerar relatórios detalhados sobre o consumo de créditos de vale-transporte, auxiliando na gestão e planejamento de benefícios corporativos. 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 dados de uso de vale-transporte em relatórios detalhados que oferecem visibilidade sobre o consumo, permitindo ajustes e otimizações nos benefícios corporativos oferecidos aos funcionários.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

Empresas enfrentam dificuldades em obter visibilidade sobre o consumo de créditos de vale-transporte pelos funcionários. Isso resulta em desafios para planejar e ajustar benefícios corporativos, devido à falta de dados precisos de consumo. Além disso, a ausência de relatórios detalhados dificulta a análise de custos e a identificação de oportunidades de otimização.


Problemas Identificados

  • Falta de visibilidade: As empresas não têm acesso fácil a dados detalhados de consumo de vale-transporte.
  • Dificuldade no planejamento: Sem dados precisos, é difícil ajustar os benefícios corporativos de forma eficaz.
  • Necessidade de relatórios: Relatórios detalhados são essenciais para análise de custos e otimização de benefícios.

3. Impactos Esperados

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

  • Melhorar a visibilidade sobre o consumo de vale-transporte para a empresa.
  • Facilitar o planejamento e ajustes de benefícios corporativos com base em dados precisos.
  • Prover relatórios detalhados que auxiliem na análise de custos e identificação de oportunidades de otimização.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para relatórios de consumo de vale-transporte processa dados de uso de vale-transporte, aplica regras para análise detalhada e gera relatórios que oferecem insights valiosos para a gestão de benefícios. 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 vale-transporte dentro das empresas.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por 5 agentes de IA. O processo inicia com a interpretação de parâmetros de relatório e termina com a geração de um relatório personalizado no idioma desejado.

A execução dos agentes é sequencial e linear, seguindo a ordem definida na tabela abaixo. O fluxo inclui etapas de transformação de dados, cálculo de KPIs e geração de insights.

Agentes Função Principal
Agente de Interpretação e Padronização de Parâmetros de Relatório (RF 1) Receber parâmetros de personalização do relatório e padronizá-los em um schema único a ser usado por todos os agentes subsequentes.
Agente de Validação e Normalização de Dados de Vale-Transporte (RF 2) Validar, limpar e normalizar os dados transacionais de vale-transporte para um schema padrão único.
Agente de Cálculo de KPIs e Tendências de Consumo de VT (RF 3) Calcular métricas operacionais e gerenciais de consumo e produzir séries temporais conforme parâmetros.
Agente de Geração de Insights e Oportunidades de Otimização (RF 4) Derivar insights acionáveis a partir dos KPIs e séries temporais para suportar decisões de benefícios.
Agente de Composição de Relatório Personalizado de Consumo de VT (RF 5) Montar o relatório final no idioma desejado com seções, tabelas e anexos conforme parâmetros.

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 Interpretação e Padronização de Parâmetros de Relatório

1.1 Tarefa do Agente

Receber parâmetros de personalização do relatório e padronizá-los em um schema único a ser usado por todos os agentes subsequentes.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um JSON com parâmetros brutos informados pela empresa para personalização de relatórios de vale-transporte.

# 2. Objetivo
Padronizar esses parâmetros em um schema único e canônico que será utilizado por todos os agentes subsequentes no fluxo de geração de relatórios.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Se periodo_inicio/perio_do_fim ausentes, definir como os últimos 3 meses completos, com inicio = primeiro dia do mês-3 e fim = último dia do mês-1.
- granularidade default = mensal; dimensoes_agrupamento default = ["colaborador", "centro_custo"].
- incluir_estornos default = true; considerar_finais_de_semana default = false.
- credito_mensal_padrao default = null; creditos_por_centro_custo default = {}. Se ambos nulos, métricas que dependem de crédito devem retornar null e marcar flag necessidade_de_credito_definido = true.
- threshold_outlier_percentil default = 95; threshold_taxa_utilizacao_baixa default = 0.6; top_n default = 20.
- moeda default = BRL; idioma_relatorio default = pt; secoes default = ["kpis","tendencias","insights","recomendacoes","tabelas"].
- Validar periodo: inicio <= fim e janela máxima de 24 meses; se exceder, truncar para 24 meses mais recentes e registrar ajuste em parametros_canonicos.ajustes.
- Normalizar chaves de entrada aceitando sinônimos comuns (ex.: start_date, data_inicio -> periodo_inicio).
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 JSON com parâmetros brutos via API. Na fase de testes, o fluxo será iniciado pelo envio manual dos dados, que serão enviados para o agente diretamente por upload do JSON na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
  • Tipo do input: O input inicial para o fluxo é um JSON com parâmetros brutos.
  • 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 10.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON de parâmetros canônicos: { periodo: {inicio, fim}, granularidade, dimensoes_agrupamento, politicas: {incluir_estornos, considerar_finais_de_semana}, creditos: {padrao_mensal, por_centro_custo}, thresholds: {outlier_percentil, taxa_utilizacao_baixa}, apresentacao: {moeda, idioma, secoes, top_n} } com defaults aplicados.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "periodo": {
        "inicio": "2023-09-01",
        "fim": "2023-11-30"
      },
      "granularidade": "mensal",
      "dimensoes_agrupamento": ["colaborador", "centro_custo"],
      "politicas": {
        "incluir_estornos": true,
        "considerar_finais_de_semana": false
      },
      "creditos": {
        "padrao_mensal": null,
        "por_centro_custo": {}
      },
      "thresholds": {
        "outlier_percentil": 95,
        "taxa_utilizacao_baixa": 0.6
      },
      "apresentacao": {
        "moeda": "BRL",
        "idioma": "pt",
        "secoes": ["kpis", "tendencias", "insights", "recomendacoes", "tabelas"],
        "top_n": 20
      }
    }
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 1.500 caracteres.

1.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.5

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 Validação e Normalização de Dados de Vale-Transporte (RF 2).

RF 2. Agente de Validação e Normalização de Dados de Vale-Transporte

2.1 Tarefa do Agente

Validar, limpar e normalizar os dados transacionais de vale-transporte para um schema padrão único.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um arquivo/dataset de transações de vale-transporte e os parâmetros canônicos gerados pelo agente anterior.

# 2. Objetivo
Validar, limpar e normalizar esses dados para um schema padrão único que será utilizado nos cálculos de KPIs e geração de insights.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Converter datas para ISO (YYYY-MM-DD). Rejeitar registros com data inválida ou fora do periodo definido, adicionando-os a registros_descartados com motivo.
- Normalizar valores monetários para a moeda dos parâmetros (BRL) e arredondar para 2 casas decimais. Valores zero são permitidos apenas para estorno/ajuste.
- Padronizar tipo_transacao para {credito, debito, estorno, ajuste} aceitando sinônimos (ex.: carga -> credito; uso -> debito; devolucao -> estorno).
- Duplicidades: identificar por chave composta (colaborador_id, data_transacao, valor, tipo_transacao, cartao_id). Duplicatas exatas devem ser marcadas e excluídas do schema_padronizado, mantendo 1 ocorrência. Registrar contagem.
- Campos obrigatórios por linha: data_transacao, colaborador_id, valor, tipo_transacao. Se ausente, descartar e registrar motivo.
- Se centro_custo ausente, preencher como "NA" e marcar flag_missing_centro_custo = true.
- Estorno deve referenciar débito/credito anterior por match de valor e mesmo colaborador no intervalo de 90 dias; se não encontrado, classificar como estorno_sem_contraparte e manter valor negativo para débito e positivo para crédito conforme sinal original.
- Consumo é definido exclusivamente por transações tipo debito. Créditos, estornos e ajustes não somam consumo, mas afetam saldo se usado pelo cliente externamente; neste agente, não calcular saldo, apenas classificar corretamente.
- Remover espaços, normalizar strings para maiúsculas em dimensões (centro_custo, unidade, time, fornecedor) preservando acentuação.
- Produzir dicionario_campos com descrição final do schema: {colaborador_id, colaborador_nome?, centro_custo, unidade?, time?, data_transacao, tipo_transacao, sinal (±1), valor, fornecedor?, cartao_id?, linha_ou_trajeto?, horario_embarque?, origem_sistema?}.
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 arquivo/dataset de transações e os parâmetros canônicos gerados pelo agente anterior.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs nos formatos: .csv, .json, .xlsx.
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 50.000 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um objeto com: schema_padronizado (tabela normalizada), dicionario_campos, inconsistencias_detectadas (lista), registros_descartados (lista com motivo), resumo_qualidade (contagens por tipo de problema).
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "schema_padronizado": "dados_normalizados",
      "dicionario_campos": {
        "colaborador_id": "string",
        "data_transacao": "date",
        "valor": "float",
        "tipo_transacao": "string"
      },
      "inconsistencias_detectadas": ["data_invalida", "tipo_transacao_invalido"],
      "registros_descartados": ["registro_1", "registro_2"],
      "resumo_qualidade": {
        "total_registros": 1000,
        "registros_validos": 950,
        "registros_invalidos": 50
      }
    }
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho estimado em 3.000 caracteres.

2.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.5

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

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Cálculo de KPIs e Tendências de Consumo de VT (RF 3).

RF 3. Agente de Cálculo de KPIs e Tendências de Consumo de VT

3.1 Tarefa do Agente

Calcular métricas operacionais e gerenciais de consumo e produzir séries temporais conforme parâmetros.

3.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo o schema padronizado dos dados transacionais de vale-transporte e os parâmetros canônicos.

# 2. Objetivo
Calcular métricas de KPIs e tendências de consumo com base nos dados recebidos e nos parâmetros definidos.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Considerar consumo apenas como soma de valor onde tipo_transacao = debito e data dentro do periodo.
- Se considerar_finais_de_semana = false, excluir sábados e domingos das métricas diárias; dias_uteis devem considerar feriados apenas se fornecidos em parametros.extra.feriados (opcional). Se não fornecidos, considerar apenas fins de semana.
- KPIs globais mínimos: consumo_total_periodo, consumo_medio_mensal, consumo_medio_por_dia_util, colaboradores_ativos (com >=1 debito), colaboradores_sem_uso, ticket_medio_por_viagem (se houver contagem_viagens), top_custos_por_centro_custo (Top-N conforme parametros.top_n).
- KPIs por colaborador: consumo_total, dias_com_uso, consumo_medio_dia_uso, consumo_mensal (por mês do período), indicador_uso_continuo (percentual de dias_uteis com uso > 0).
- Taxa de utilização (quando crédito conhecido): taxa_utilizacao = consumo_mensal / credito_mensal_definido. Se creditos_por_centro_custo existir, usar por dimensão; caso contrário, usar credito_mensal_padrao; se ambos ausentes, definir taxa_utilizacao = null e flag necessidade_de_credito_definido = true.
- Outliers: definir limiar por percentil (p = threshold_outlier_percentil) do consumo_total por colaborador; marcar outlier = consumo >= Pp. Incluir lista com colaborador_id, consumo_total, percentil, posicao_ranking.
- Tendências: calcular variação MoM (mês a mês) para consumo_mensal (% e valor). Para granularidade semanal, calcular WoW; para diária, rolling_avg_7d.
- Estornos: reportar volume e proporção vs débitos por mês e por fornecedor.
- Garantir arredondamento a 2 casas para monetários e 4 casas para percentuais.
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 o schema padronizado dos dados transacionais de vale-transporte e os parâmetros canônicos.
  • 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 20.000 caracteres.

3.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON com: kpis_globais, kpis_por_dimensao (por colaborador, centro_custo, etc.), series_temporais por granularidade, outliers (lista e critérios), flags_de_qualidade, resumo_estornos, taxa_utilizacao (quando houver informação de crédito).
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "kpis_globais": {
        "consumo_total_periodo": 10000,
        "consumo_medio_mensal": 3333.33
      },
      "kpis_por_dimensao": {
        "colaborador": {
          "123": {
            "consumo_total": 500,
            "dias_com_uso": 15
          }
        }
      },
      "series_temporais": {
        "mensal": {
          "2023-09": 3000,
          "2023-10": 3500
        }
      },
      "outliers": ["123"],
      "flags_de_qualidade": ["necessidade_de_credito_definido"],
      "resumo_estornos": {
        "volume": 100,
        "proporcao": 0.05
      },
      "taxa_utilizacao": 0.75
    }
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho estimado em 5.000 caracteres.

3.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.5

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 Geração de Insights e Oportunidades de Otimização (RF 4).

RF 4. Agente de Geração de Insights e Oportunidades de Otimização

4.1 Tarefa do Agente

Derivar insights acionáveis a partir dos KPIs e séries temporais para suportar decisões de benefícios.

4.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo os KPIs e séries temporais de consumo de vale-transporte e os parâmetros canônicos.

# 2. Objetivo
Gerar insights acionáveis e identificar oportunidades de otimização com base nos dados recebidos.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Produzir ao menos: (a) centros de custo com taxa_utilizacao < threshold_taxa_utilizacao_baixa (se disponível); (b) colaboradores outliers por consumo; (c) variações MoM acima de +/- 20%; (d) fornecedores com maior incidência de estornos; (e) equipes com colaboradores_sem_uso elevado.
- Cada insight deve citar números específicos (ex.: "taxa 0,48 vs meta 0,60"), período, e a base de comparação (MoM, média 3m, percentil).
- Recomendação deve ser clara e verificável, como: ajustar crédito mensal de X para Y; reavaliar elegibilidade; investigar rotas específicas; renegociar com fornecedor Z.
- Prioridade: alta se impacto estimado > 10% do consumo do grupo afetado ou risco de fraude/uso indevido indicado por outlier extremo (top 1%). Média se 5–10%; baixa abaixo de 5%.
- Nunca sugerir ações que dependam de dados não disponíveis; quando faltar crédito_mensal, incluir insight "Definição de política de crédito necessária" com próxima ação: coletar parâmetros de crédito por centro de custo/unidade.
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 os KPIs e séries temporais de consumo de vale-transporte e os parâmetros canônicos.
  • 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.

4.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser uma lista estruturada de insights: {titulo, descricao, impacto_estimado (qualitativo), evidencias (referências a KPIs), recomendacao, prioridade (alta|media|baixa), dimensao_afetada, periodo_referente}.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     [
      {
        "titulo": "Oportunidade de Redução de Custos",
        "descricao": "Centros de custo com taxa de utilização abaixo do esperado.",
        "impacto_estimado": "Alto",
        "evidencias": ["taxa_utilizacao < 0.6"],
        "recomendacao": "Ajustar crédito mensal para centros de custo com baixa utilização.",
        "prioridade": "alta",
        "dimensao_afetada": "centro_custo",
        "periodo_referente": "2023-09"
      }
    ]
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho estimado em 2.000 caracteres.

4.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.5

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

4.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Composição de Relatório Personalizado de Consumo de VT (RF 5).

RF 5. Agente de Composição de Relatório Personalizado de Consumo de VT

5.1 Tarefa do Agente

Montar o relatório final no idioma desejado com seções, tabelas e anexos conforme parâmetros.

5.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo os parâmetros canônicos, KPIs e séries temporais, e a lista de insights gerados.

# 2. Objetivo
Montar o relatório final no idioma desejado com seções, tabelas e anexos conforme os parâmetros recebidos.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Respeitar idioma_relatorio; títulos e números formatados para a moeda definida (ex.: R$ 1.234,56 para BRL).
- Incluir sumário executivo com 3 a 5 bullets principais com valores e percentuais.
- Tabelas Top-N limitadas por parametros.top_n; incluir colunas padrão: identificador, centro_custo, consumo_total, variacao_mensal_% (quando aplicável), taxa_utilizacao (se disponível), flag_outlier.
- Se alguma seção estiver ausente em parametros.apresentacao.secoes, omiti-la do Markdown mantendo numeração coerente.
- Adicionar notas sobre limitações dos dados: registros descartados, campos ausentes (ex.: centro_custo), e flags_de_qualidade.
- Assumir arredondamento e critérios de cálculo declarados em um Apêndice de Metodologia, incluindo definição de consumo, tratamento de estornos e outliers.
- Garantir que todas as métricas citadas no texto apareçam também em alguma tabela ou no JSON auxiliar para rastreabilidade.
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 os parâmetros canônicos, KPIs e séries temporais, e a lista de insights gerados.
  • 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 15.000 caracteres.

5.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um relatório em Markdown estruturado com: capa, sumário executivo, visão geral (KPIs), tendências, insights e recomendações, tabelas (Top-N), apêndice metodológico. JSON auxiliar com tabelas para exportação (por colaborador, por centro de custo, séries temporais).
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     # Relatório de Consumo de Vale-Transporte
    
    ## Sumário Executivo
    - Consumo total no período: R$ 10.000,00
    - Média mensal de consumo: R$ 3.333,33
    
    ## Visão Geral
    ### KPIs
    - Consumo Total: R$ 10.000,00
    
    ### Tendências
    - Variação Mensal: +5%
    
    ## Insights e Recomendações
    - Ajuste de crédito necessário para centros de custo com baixa utilização.
    
    ## Apêndice Metodológico
    - Critérios de cálculo e tratamento de dados.
  • Número de caracteres esperado: O Markdown gerado deve ter um tamanho estimado em 10.000 caracteres.

5.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.5

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

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

5.3.6 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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