Agente de IA para Relatórios de Risco de Crédito

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

Como criar um agente de IA que gera relatórios detalhados sobre risco de crédito, utilizando dados financeiros e de crédito coletados.

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 o Fluxo de Agentes "Relatórios de Risco de Crédito", uma solução de automação projetada para gerar relatórios detalhados sobre risco de crédito utilizando dados financeiros e de crédito coletados. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é compilar dados de diversas fontes em relatórios estruturados e detalhados, garantindo a precisão e a relevância das informações apresentadas, além de facilitar a personalização dos relatórios para atender às necessidades específicas dos usuários.

2. Contexto e Problema

Problemas Específicos

O agente de IA para relatórios de risco de crédito visa resolver as seguintes questões:

  • Necessidade de relatórios precisos e detalhados sobre risco de crédito para apoiar decisões estratégicas.
  • Dificuldade em agregar dados de diferentes fontes em um formato compreensível e útil.

3. Impactos Esperados

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

  • Melhorar a precisão dos relatórios de risco de crédito.
  • Facilitar a agregação de dados de múltiplas fontes em um único relatório.
  • Personalizar relatórios conforme as necessidades específicas dos usuários.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para relatórios de risco de crédito processa dados financeiros e de crédito, aplica regras de agregação e personalização e gera relatórios detalhados que apoiam decisões estratégicas. 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 geração de relatórios de risco de crédito que seguem as especificidades da sua empresa.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por 10 agentes de IA. O processo inicia com a preparação dos parâmetros de coleta e termina com a verificação de conformidade e consistência final do relatório.

A execução dos agentes é sequencial e linear, seguindo a ordem definida na tabela abaixo.

Agentes Função Principal
Agente de Preparação de Parâmetros de Coleta (RF 1) Converter a solicitação do usuário em parâmetros padronizados para coleta de dados financeiros e de crédito.
Agente de Execução de Chamada à API - Bureau de Crédito (RF 2) Realizar chamada à API do bureau de crédito para obter histórico e atributos de crédito.
Agente de Execução de Chamada à API - ERP/Contábil (RF 3) Realizar chamada à API do ERP/contabilidade para obter demonstrações financeiras.
Agente de Execução de Consultas em Banco de Dados - Core Banking (RF 4) Executar consulta no core banking para obter exposições, garantias e histórico de pagamentos.
Agente de Harmonização e Qualidade de Dados (RF 5) Unificar, normalizar e validar a qualidade dos dados coletados das diferentes fontes.
Agente de Cálculo de Métricas de Risco (RF 6) Calcular indicadores financeiros e de risco de crédito padronizados.
Agente de Cenários e Sensibilidade Agente Condicionado (RF 7) Projetar sensibilidade de métricas de risco a choques simples.
Agente de Geração de Sumário Executivo e Insights (RF 8) Gerar narrativa executiva com principais achados, riscos e oportunidades.
Agente de Montagem e Personalização do Relatório (RF 9) Montar o relatório final estruturado conforme preferências do usuário.
Agente de Verificação de Conformidade e Consistência Final (RF 10) Validar consistência, confidencialidade e completude do relatório final.

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 Preparação de Parâmetros de Coleta

1.1 Tarefa do Agente

Converter a solicitação do usuário em parâmetros padronizados para coleta de dados financeiros e de crédito.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo uma solicitação de relatório de risco de crédito. Este pedido contém informações necessárias para a coleta de dados financeiros e de crédito.

# 2. Objetivo
Converter a solicitação do usuário em parâmetros padronizados para coleta de dados financeiros e de crédito.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Se moeda_base não for informada, definir como 'BRL'.
- Validar que periodo_referencia.inicio <= periodo_referencia.fim; caso contrário, ajustar invertendo e marcar ajuste_realizado:true no output.
- Definir granularidade padrão: trimestral se não informada e periodo >= 9 meses; mensal caso contrário.
- Montar bureau_payload contendo {documento, periodo, campos_requeridos:[score,faixas_atraso,consultas,limites,enderecos]}; documento prioritário = CNPJ/CPF do cliente.
- Montar erp_payload contendo {cliente_id, periodo, demonstracoes:[DRE, Balanço, Fluxo_Caixa], consolidacao:'individual'}.
- Montar core_payload_sql contendo {cliente_id, periodo, filtros:{produtos:['crédito','garantias'], status:['ativo','liquidado']}}.
- Incluir taxa de câmbio de referência (se fornecida no input); se ausente, marcar precisa_taxa_cambio:true no output para posterior conversão omitida.
- Sempre devolver chaves_conciliacao com documento (CNPJ/CPF) e cliente_id.
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 uma solicitação de relatório de risco de crédito via API. Na fase de testes, o fluxo será iniciado pelo envio manual dos dados, que serão enviados para o agente diretamente por upload na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
  • Tipo do input: O input inicial para o fluxo é uma solicitação de relatório de risco de crédito, que após ser processada, resulta em parâmetros padronizados para coleta de dados.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber solicitações nos formatos: .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 contendo parâmetros padronizados para coleta de dados financeiros e de crédito.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "parametros_coleta": {
        "bureau_payload": {"documento": "CNPJ/CPF", "periodo": "2025-01-01/2025-12-31", "campos_requeridos": ["score", "faixas_atraso", "consultas", "limites", "enderecos"]},
        "erp_payload": {"cliente_id": "12345", "periodo": "2025-01-01/2025-12-31", "demonstracoes": ["DRE", "Balanço", "Fluxo_Caixa"], "consolidacao": "individual"},
        "core_payload_sql": {"cliente_id": "12345", "periodo": "2025-01-01/2025-12-31", "filtros": {"produtos": ["crédito", "garantias"], "status": ["ativo", "liquidado"]}},
        "normalizacao": {"moeda_base": "BRL", "taxas_cambio": {}, "politica_datas": "ISO-8601"},
        "chaves_conciliacao": {"cnpj_cpf": "00.000.000/0001-91", "cliente_id": "12345", "ids_conta": []},
        "recortes": {"periodo": "2025-01-01/2025-12-31", "granularidade": "trimestral"}
      }
    }
  • 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: 0.6

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

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Execução de Chamada à API - Bureau de Crédito (RF 2).

RF 2. Agente de Execução de Chamada à API - Bureau de Crédito

2.1 Tarefa do Agente

Realizar chamada à API do bureau de crédito para obter histórico e atributos de crédito.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um payload preparado para chamada à API do bureau de crédito. Este payload contém as informações necessárias para a coleta de dados de crédito.

# 2. Objetivo
Realizar chamada à API do bureau de crédito para obter histórico e atributos de crédito.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Este agente apenas executa a chamada e retorna os dados conforme payload recebido.
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 como input um payload para chamada à API do bureau de crédito.
  • 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 5.000 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo os dados brutos do bureau de crédito.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "dados_bureau_brutos": {
        "score_atual": 720,
        "score_hist": [700, 710, 720],
        "atrasos": {"qtd_por_faixa": {"30": 0, "60": 1, "90": 0}},
        "consultas_recente": 5,
        "limites_contratados": 100000,
        "enderecos": ["Endereço 1", "Endereço 2"],
        "timestamp_coleta": "2025-12-21T04:08:00Z"
      }
    }
  • 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 deverá enviar o payload recebido para a API do bureau de crédito e retornar os dados recebidos como resposta.

2.3.5 Memória

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Execução de Chamada à API - ERP/Contábil (RF 3).

RF 3. Agente de Execução de Chamada à API - ERP/Contábil

3.1 Tarefa do Agente

Realizar chamada à API do ERP/contabilidade para obter demonstrações financeiras.

3.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um payload preparado para chamada à API do ERP/contabilidade. Este payload contém as informações necessárias para a coleta de demonstrações financeiras.

# 2. Objetivo
Realizar chamada à API do ERP/contabilidade para obter demonstrações financeiras.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Este agente apenas executa a chamada e retorna os dados conforme payload recebido.
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 payload para chamada à API do ERP/contabilidade.
  • 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 5.000 caracteres.

3.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo as demonstrações financeiras brutas.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "demonstracoes_financeiras_brutas": {
        "DRE": [...],
        "Balanco": [...],
        "Fluxo_Caixa": [...],
        "timestamp_coleta": "2025-12-21T04:08:00Z"
      }
    }
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 1.500 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: O agente deverá enviar o payload recebido para a API do ERP/contabilidade e retornar os dados recebidos como resposta.

3.3.5 Memória

3.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Execução de Consultas em Banco de Dados - Core Banking (RF 4).

RF 4. Agente de Execução de Consultas em Banco de Dados - Core Banking

4.1 Tarefa do Agente

Executar consulta no core banking para obter exposições, garantias e histórico de pagamentos.

4.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um payload preparado para consulta no core banking. Este payload contém as informações necessárias para a coleta de exposições, garantias e histórico de pagamentos.

# 2. Objetivo
Executar consulta no core banking para obter exposições, garantias e histórico de pagamentos.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Este agente apenas executa a consulta e retorna o resultado conforme parâmetros recebidos.
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 payload para consulta no core banking.
  • 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 5.000 caracteres.

4.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo os dados brutos do core banking.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "dados_core_banking_brutos": {
        "contratos": [...],
        "parcelas": [...],
        "garantias": [...],
        "produtos": [...],
        "timestamp_coleta": "2025-12-21T04:08:00Z"
      }
    }
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 1.500 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: O agente deverá enviar o payload recebido para o core banking e retornar os dados recebidos como resposta.

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 Harmonização e Qualidade de Dados (RF 5).

4.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Harmonização e Qualidade de Dados (RF 5).

RF 5. Agente de Harmonização e Qualidade de Dados

5.1 Tarefa do Agente

Unificar, normalizar e validar a qualidade dos dados coletados das diferentes fontes.

5.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados brutos coletados de múltiplas fontes. Estes dados precisam ser unificados e normalizados para garantir sua qualidade.

# 2. Objetivo
Unificar, normalizar e validar a qualidade dos dados coletados das diferentes fontes.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Definir schema mínimo obrigatório: {receita, ebitda, lucro_liquido, ativo_circulante, passivo_circulante, ativo_total, passivo_total, caixa, divida_bruta, despesa_juros, contas_a_receber, estoque} na granularidade definida.
- Converter moedas para moeda_base quando taxa_cambio_utilizada estiver disponível; se não estiver, manter moeda original e registrar pendencia_conversao:true em quality_report.
- Padronizar datas no formato ISO-8601; rejeitar registros fora do periodo_referencia.
- Deduplicar por {documento, data, conta/contrato}; preferir registros com timestamp_coleta mais recente.
- Tratar outliers financeiros: winsorização em 1º e 99º percentis por conta; registrar limites no quality_report.
- Regras de consistência: ativo_total ≈ passivo_total + patrimônio_liquido (tolerância 1%); caixa <= ativo_circulante; passivo_circulante <= passivo_total. Quebras vão para quality_report.regras_quebradas.
- Completeness gate: se campos obrigatórios < 85% completos, definir quality_report.status='insuficiente' e flag executar_calculos:false; caso >=85%, executar_calculos:true.
- Conciliar contratos do core com documento e cliente_id; remover contratos de terceiros não vinculados.
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 dados brutos coletados de múltiplas fontes.
  • 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 10.000 caracteres.

5.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo o dataset unificado e um quality report.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "dataset_unificado": {
        "financeiro": {"periodos": [...]},
        "credito": {"atributos": [...]},
        "exposicoes": {"contratos": [...]},
        "garantias": [...]
      },
      "quality_report": {
        "completude": {"campos_obrigatorios_pct": 90},
        "recencia": {"dias_ultima_atualizacao": 5},
        "consistencia": {"regras_quebradas": []},
        "normalizacoes_aplicadas": [...],
        "moedas_utilizadas": [...],
        "taxa_cambio_utilizada?": {...}
      }
    }
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 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 Cálculo de Métricas de Risco (RF 6).

5.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Cálculo de Métricas de Risco (RF 6).

RF 6. Agente de Cálculo de Métricas de Risco

6.1 Tarefa do Agente

Calcular indicadores financeiros e de risco de crédito padronizados.

6.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um dataset unificado e um quality report. Estes dados são necessários para o cálculo de métricas de risco.

# 2. Objetivo
Calcular indicadores financeiros e de risco de crédito padronizados.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Executar cálculos apenas se quality_report.executar_calculos=true; caso contrário, retornar metricas_risco com todos os valores=null e motivo_insuficiencia em flags.observacoes.
- Fórmulas:
  • liquidez_corrente = ativo_circulante / passivo_circulante (se passivo_circulante=0, definir como null e adicionar observação).
  • liquidez_seca = (ativo_circulante - estoque) / passivo_circulante.
  • margem_ebitda = ebitda / receita.
  • margem_liquida = lucro_liquido / receita.
  • alavancagem_divida_liquida_ebitda = (divida_bruta - caixa) / ebitda (se ebitda<=0, marcar como 'não aplicável').
  • cobertura_juros = EBIT / despesa_juros, onde EBIT = ebitda - depre_e_amort (se não houver depre_e_amort, aproximar EBIT≈ebitda).
  • endividamento_total = passivo_total / ativo_total.
  • retorno_sobre_ativos = lucro_liquido / ativo_total.
  • crescimento_receita_yoy = (receita_t - receita_t-12m)/|receita_t-12m|.
  • giro_estoques = COGS/estoque_médio (se COGS ausente, aproximar com 0.9*receita).
- Comportamento de crédito: atraso_max_faixa = maior faixa encontrada; consultas_ultimos_6m = somar consultas no período; score_bureau = último score disponível.
- Exposição: ead_atual = soma(saldo_devedor_atual); ead_max_12m = máximo janela 12m; concentracao_top5_contratos = soma top5 / soma total.
- Estimativas: pd_classe por regrinhas determinísticas: se atraso_max_faixa>=90d ou cobertura_juros<1 => 'alta'; else se alavancagem>4x ou liquidez_corrente<1 => 'media'; caso contrário => 'baixa'. lgd_proxy por tipo de garantia: sem garantia=0.6; garantia_quirografaria=0.45; garantia_real=0.25. ead_calculado = ead_atual.
- Definir flags.risco_alto=true se pd_classe='alta' ou score_bureau abaixo do percentil 20 relativo à escala do bureau (se escala desconhecida, limiar absoluto score<300).
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 um dataset unificado e um quality report.
  • 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 10.000 caracteres.

6.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo as métricas de risco calculadas.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "metricas_risco": {
        "ratios": {"liquidez_corrente": 1.5, "liquidez_seca": 1.2, "giro_estoques": 3.0, "margem_ebitda": 0.25, "margem_liquida": 0.15, "alavancagem_divida_liquida_ebitda": 2.0, "cobertura_juros": 5.0, "endividamento_total": 0.6, "retorno_sobre_ativos": 0.08, "crescimento_receita_yoy": 0.1},
        "comportamento_credito": {"score_bureau": 720, "consultas_ultimos_6m": 5, "atraso_max_faixa": 60, "qtd_parcelas_em_atraso": 2},
        "exposicao": {"ead_atual": 500000, "ead_max_12m": 600000, "concentracao_top5_contratos": 0.4},
        "estimativas": {"pd_classe": "media", "lgd_proxy": 0.45, "ead_calculado": 500000},
        "flags": {"risco_alto": false, "observacoes": []}
      }
    }
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 2.500 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 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 Cenários e Sensibilidade (RF 7).

6.3.6 Regras de Orquestração e Transição

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

RF 7. Agente de Cenários e Sensibilidade Agente Condicionado

7.1 Tarefa do Agente

Projetar sensibilidade de métricas de risco a choques simples.

7.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo métricas de risco e parâmetros de coleta. Estes dados são necessários para projetar a sensibilidade de métricas de risco a choques simples.

# 2. Objetivo
Projetar sensibilidade de métricas de risco a choques simples.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Aplicar apenas se parametros_coleta.solicitar_cenarios_sensibilidade=true.
- Choques padrão: {queda_receita_10%}, {aumento_juros_200bps}, {aumento_inadimplencia_20% em recebíveis}.
- Regras de impacto: receita' = receita*(1-0.10); despesa_juros' = despesa_juros+2pp sobre dívida; inadimplência eleva pd_classe em um nível se já for 'baixa' ou 'media'; 'alta' permanece.
- Recalcular margem_ebitda, cobertura_juros e alavancagem com valores choques; classificar nova pd_classe pelas mesmas regras determinísticas.
7.3 Configurações do Agente

7.3.1 Condições de Ativação

Este agente é acionado somente se a seguinte condição for atendida:

  • O campo solicitar_cenarios_sensibilidade no input de parâmetros de coleta é igual a true.

7.3.2 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado condicionalmente após a conclusão do agente anterior (RF 6), apenas se solicitar_cenarios_sensibilidade for true.
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber métricas de risco e parâmetros de coleta.
  • 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 10.000 caracteres.

7.3.3 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo os cenários de sensibilidade projetados.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "cenarios_sensibilidade": {
        "choques_aplicados": [
          {"nome": "queda_receita_10%", "descricao": "Redução de 10% na receita", "variaveis_afetadas": ["receita", "margem_ebitda"], "impacto_metricas": {"margem_ebitda": 0.2, "cobertura_juros": 4.5, "alavancagem": 2.2, "pd_classe": "alta"}},
          {"nome": "aumento_juros_200bps", "descricao": "Aumento de 2pp nos juros", "variaveis_afetadas": ["despesa_juros", "cobertura_juros"], "impacto_metricas": {"margem_ebitda": 0.25, "cobertura_juros": 3.5, "alavancagem": 2.0, "pd_classe": "media"}}
        ]
      }
    }
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 2.000 caracteres.

7.3.4 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

7.3.5 Ferramentas do Agente

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

7.3.6 Memória

7.3.7 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Geração de Sumário Executivo e Insights (RF 8).

RF 8. Agente de Geração de Sumário Executivo e Insights

8.1 Tarefa do Agente

Gerar narrativa executiva com principais achados, riscos e oportunidades.

8.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo métricas de risco e, opcionalmente, cenários de sensibilidade. Estes dados são necessários para gerar um sumário executivo.

# 2. Objetivo
Gerar narrativa executiva com principais achados, riscos e oportunidades.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Incluir no máximo 5 indicadores-chave priorizados na ordem: pd_classe, cobertura_juros, alavancagem, liquidez_corrente, crescimento_receita_yoy.
- Top riscos: listar até 3, cada um com evidência objetiva (métrica e valor) e possível ação mitigadora.
- Se quality_report.status='insuficiente', abrir com aviso de limitação e destacar quais dados faltaram.
- Se houver cenários, incluir uma frase com o pior impacto observado e a métrica mais sensível.
8.3 Configurações do Agente

8.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 7).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber métricas de risco e, opcionalmente, cenários de sensibilidade.
  • 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 10.000 caracteres.

8.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo um sumário executivo e insights.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "secao_sumario": {
        "teaser": "Análise de Risco de Crédito",
        "principais_indicadores": [{"nome": "pd_classe", "valor": "media", "referencia": "classificação de risco"}, {"nome": "cobertura_juros", "valor": 5.0, "referencia": "x vezes"}],
        "top_riscos": ["Alto endividamento", "Baixa cobertura de juros"],
        "fatores_mitigadores": ["Reestruturação de dívida", "Aumento de capital"],
        "observacoes_qualidade": ["Dados insuficientes para algumas métricas"]
      }
    }
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 1.500 caracteres.

8.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

8.3.4 Ferramentas do Agente

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

8.3.5 Memória

8.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Montagem e Personalização do Relatório (RF 9).

RF 9. Agente de Montagem e Personalização do Relatório

9.1 Tarefa do Agente

Montar o relatório final estruturado conforme preferências do usuário.

9.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo parâmetros de coleta, dataset unificado, métricas de risco e, opcionalmente, cenários de sensibilidade. Estes dados são necessários para montar o relatório final.

# 2. Objetivo
Montar o relatório final estruturado conforme preferências do usuário.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Respeitar preferencias_personalizacao.secoes_incluidas e niveis_detalhe se fornecidos; caso ausentes, incluir todas as seções padrão.
- Tabelas com cabeçalhos padronizados e unidades explícitas; percentuais com 2 casas decimais, razões com 2 casas, valores monetários com separador milhar e 2 casas.
- Inserir disclaimers: 'Estimativas PD/LGD são aproximadas e sujeitas a revisão.' e 'Dados sujeitos à disponibilidade e qualidade de fonte.'
- Incluir tabela de parâmetros aplicados (granularidade, moeda, período, fontes utilizadas).
- Preencher formato_secundario_md com versão em texto estruturado pronta para exportação.
9.3 Configurações do Agente

9.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 8).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber parâmetros de coleta, dataset unificado, métricas de risco e, opcionalmente, cenários de sensibilidade.
  • 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 15.000 caracteres.

9.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo o relatório de risco de crédito final.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "relatorio_risco_credito": {
        "metadados": {"cliente_id": "12345", "periodo": "2025-01-01/2025-12-31", "moeda_base": "BRL", "proprietario": "Cheila Portela", "gerado_em": "2025-12-21", "versao_template": "1.0"},
        "secoes": {"sumario": {...}, "panorama_financeiro": {...}, "comportamento_credito": {...}, "exposicao_e_garantias": {...}, "metricas_chave": {...}, "cenarios": {...}},
        "anexos": {"quality_report": {...}},
        "formato_secundario_md": "..."
      }
    }
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 5.000 caracteres.

9.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

9.3.4 Ferramentas do Agente

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

9.3.5 Memória

9.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Verificação de Conformidade e Consistência Final (RF 10).

RF 10. Agente de Verificação de Conformidade e Consistência Final

10.1 Tarefa do Agente

Validar consistência, confidencialidade e completude do relatório final.

10.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um relatório de risco de crédito finalizado. Este relatório precisa ser validado quanto à consistência, confidencialidade e completude.

# 2. Objetivo
Validar consistência, confidencialidade e completude do relatório final.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Checagens de consistência: todas as métricas citadas no sumário devem existir em metricas_chave; valores no texto devem corresponder aos do corpo (tolerância de arredondamento 0,01).
- Confidencialidade: garantir que dados sensíveis (documento completo) apareçam mascarados (ex.: CNPJ 'XX.XXX.XXX/0001-YY').
- Completude: se alguma seção obrigatória (sumario, metricas_chave) estiver ausente, marcar reprovado com lista de faltas.
- Se apenas avisos menores, retornar status=aprovado e relatorio_validado=relatorio_risco_credito; se erros críticos, status=reprovado sem relatorio_validado.
10.3 Configurações do Agente

10.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 9).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber um relatório de risco de crédito finalizado.
  • 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.

10.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo o status de validação do relatório final.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "validacao_final": {
        "status": "aprovado",
        "erros": [],
        "avisos": [],
        "relatorio_validado": {...}
      }
    }
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 1.000 caracteres.

10.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

10.3.4 Ferramentas do Agente

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

10.3.5 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 não será visível para nenhum outro agente, pois finaliza o fluxo.

10.3.6 Regras de Orquestração e Transição

A execução deste agente finaliza o fluxo. O status de validação é o resultado que deve ser disponibilizado ao usuário.

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