Agente de IA para Relatórios de Uso de Vale-Transporte

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

Como criar um agente de IA que consolida dados de uso de vale-transporte e gera relatórios periódicos.

Biblioteca de Prompts e Agentes

1. Propósito e Escopo

Este documento define todos os prompts, configurações de memória e transição entre estados para o Fluxo de Agentes "Relatórios de Uso de Vale-Transporte", uma solução de automação projetada para consolidar dados de uso de vale-transporte e gerar relatórios periódicos para suporte à administração e planejamento financeiro. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é automatizar a coleta, consolidação e análise dos dados de uso de vale-transporte, fornecendo insights acionáveis para decisões administrativas e planejamento financeiro.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

Atualmente, a administração enfrenta desafios significativos na consolidação eficiente dos dados de uso de vale-transporte. A geração de relatórios precisos e úteis para a administração e planejamento financeiro é dificultada pela falta de integração e padronização de dados provenientes de múltiplas fontes.


Problemas Identificados

  • Falta de Consolidação: Os dados de uso de vale-transporte não são consolidados de forma eficiente, levando a inconsistências e retrabalho.
  • Relatórios Inconsistentes: A dificuldade em gerar relatórios precisos compromete o suporte ao planejamento financeiro.
  • Ausência de Insights: A falta de automação na análise de dados impede a geração de insights acionáveis para decisões administrativas.

3. Impactos Esperados

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

  • Otimização do Tempo: Reduzir o tempo necessário para consolidação e análise de dados de vale-transporte.
  • Precisão dos Relatórios: Melhorar a precisão e utilidade dos relatórios gerados para a administração.
  • Suporte ao Planejamento: Fornecer insights acionáveis que suportem o planejamento financeiro e decisões administrativas.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para relatórios de uso de vale-transporte coleta e consolida dados de diferentes fontes, automatiza a geração de relatórios periódicos e fornece insights para suporte ao planejamento financeiro. 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 dados de vale-transporte.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por 7 agentes de IA. O processo inicia com a coleta de dados e termina com a geração de insights para o planejamento financeiro.

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

Agentes Função Principal
Agente de Execução de Coleta via API de Vale-Transporte (RF 1) Realizar chamadas às APIs dos sistemas para obter registros brutos de uso, recargas e saldos de vale-transporte.
Agente de Execução de Ingestão de Arquivos de Vale-Transporte (RF 2) Carregar e estruturar arquivos locais contendo registros de uso, recargas e saldos de vale-transporte.
Agente de Normalização e Consolidação de Dados de Vale-Transporte (RF 3) Padronizar e consolidar dados de múltiplas fontes em um modelo canônico único.
Agente de Validação de Qualidade e Regras de Negócio de VT (RF 4) Aplicar verificações de consistência e identificar anomalias nos dados consolidados.
Agente de Cálculo de KPIs e Agregações de Vale-Transporte (RF 5) Produzir KPIs e tabelas agregadas para suporte a relatórios e planejamento financeiro.
Agente de Geração de Relatórios Periódicos de VT (RF 6) Gerar relatórios periódicos em Markdown com narrativas executivas e gráficos.
Agente de Insights para Planejamento Financeiro de VT (RF 7) Gerar insights acionáveis e recomendações para decisões administrativas e planejamento financeiro.

5. Protótipos

Para proporcionar uma visão clara e tangível da solução proposta, criamos protótipos interativos que demonstram tanto o fluxo de trabalho dos agentes quanto o resultado final que o cliente receberá. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.

Ver Agente na Prototipe AI

6. Requisitos Funcionais

RF 1. Agente de Execução de Coleta via API de Vale-Transporte

1.1 Tarefa do Agente

Realizar chamadas às APIs dos sistemas (bilhetagem, RH, ERP/folha) para obter registros brutos de uso, recargas e saldos de vale-transporte.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 Este agente não precisa de instruções de LLM. Sua função é apenas executar a chamada conforme o payload recebido e devolver a resposta exata da API.
1.3 Configurações do Agente

1.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado pelo envio de payloads prontos por fonte, contendo informações como endpoint, método, headers de autenticação, e outros parâmetros necessários.
  • Tipo do input: Payloads prontos por fonte.
  • Formatos Suportados: JSON.
  • Número de caracteres esperado: Até 10.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: Dados brutos por fonte em JSON, organizados com metadados relevantes.
  • Número de caracteres esperado: Variável, dependendo do volume de dados retornados pela API.

1.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: Não se aplica.

1.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta documentos externos.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Executa chamadas às APIs dos sistemas de bilhetagem, RH, ERP/folha.

1.3.5 Memória

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Normalização e Consolidação de Dados de Vale-Transporte (RF 3).

RF 2. Agente de Execução de Ingestão de Arquivos de Vale-Transporte

2.1 Tarefa do Agente

Carregar e estruturar arquivos locais (CSV/XLSX/JSON) contendo registros de uso, recargas e saldos de vale-transporte.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 Este agente não precisa de instruções de LLM. Sua função é apenas ler os arquivos conforme parâmetros informados e devolver o conteúdo estruturado sem transformação semântica.
2.3 Configurações do Agente

2.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado pelo envio de parâmetros prontos para ingestão, incluindo lista de arquivos e metadados necessários.
  • Tipo do input: Parâmetros prontos para ingestão.
  • Formatos Suportados: CSV, XLSX, JSON.
  • Número de caracteres esperado: Até 50.000 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: Dados brutos estruturados por fonte em JSON.
  • Número de caracteres esperado: Variável, dependendo do volume de dados nos arquivos.

2.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: Não se aplica.

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 Normalização e Consolidação de Dados de Vale-Transporte (RF 3).

RF 3. Agente de Normalização e Consolidação de Dados de Vale-Transporte

3.1 Tarefa do Agente

Padronizar schemas heterogêneos e consolidar dados de múltiplas fontes em um modelo canônico único.

3.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo uma coleção de objetos de dados brutos provenientes de APIs e/ou arquivos.

# 2. Objetivo
Padronizar e consolidar os dados em um modelo canônico único.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Mapear campos de cada fonte para o schema canônico: {colaborador_id, cpf, nome, centro_custo, unidade, data_uso_iso, modalidade, valor_utilizado_brl, qtd_viagens, saldo_anterior_brl, saldo_posterior_brl, tipo_evento (uso|recarga|ajuste), origem_fonte, data_extracao_iso}.
- Converter datas para ISO-8601 em timezone America/Sao_Paulo; converter valores monetários para número em BRL com 2 casas; qtd_viagens como inteiro >= 0.
- Deduplicar utilizando chave composta: hash(cpf|colaborador_id, data_uso_iso, modalidade, tipo_evento, valor_utilizado_brl, origem_fonte). Manter o primeiro e mover duplicatas para rejected_records com motivo="duplicata" e referência da chave.
- Tratar valores ausentes: se nome ausente mas cpf presente, manter; se ambos colaborador_id e cpf ausentes, enviar a rejected_records com motivo="identificador_ausente"; modalidade ausente => "nao_informada"; tipo_evento inferido por regra: valor>0 e saldo_posterior uso; valor>0 e saldo_posterior>saldo_anterior => recarga; empate => "ajuste" e flag_inferencia=true.
- Validar formatos: CPF com 11 dígitos; normalizar centro_custo e unidade para uppercase sem acentos; remover espaços excedentes em strings.
- Não descartar linhas inválidas silenciosamente: toda rejeição deve conter motivo, campos originais e indice_linha_origem.
- Produzir resumo_por_fonte com contagens: recebidos, consolidados, rejeitados, duplicatas, periodo_min/max por fonte.
3.3 Configurações do Agente

3.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão dos agentes anteriores (RF 1 e RF 2).
  • Tipo do input: Coleção de objetos de dados brutos.
  • Formatos Suportados: JSON.
  • Número de caracteres esperado: Até 100.000 caracteres.

3.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: JSON com consolidated_records[], rejected_records[], e resumo_por_fonte[].
  • Número de caracteres esperado: Variável, dependendo do volume de dados consolidados.

3.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

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 Validação de Qualidade e Regras de Negócio de VT (RF 4).

RF 4. Agente de Validação de Qualidade e Regras de Negócio de VT

4.1 Tarefa do Agente

Aplicar verificações de consistência, políticas de uso e identificar anomalias operacionais nos dados consolidados.

4.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um JSON consolidado com consolidated_records e rejected_records.

# 2. Objetivo
Aplicar verificações de consistência, políticas de uso e identificar anomalias operacionais nos dados consolidados.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Regra de valores: valor_utilizado_brl >= 0; qtd_viagens inteiro. Valores com erro de arredondamento até 0,01 podem ser corrigidos e marcados como ajustados.
- Regra de saldo: quando saldo_anterior_brl e saldo_posterior_brl presentes, exigir saldo_posterior_brl = saldo_anterior_brl - valor_utilizado_brl + valor_recarga_inferido (se tipo_evento=recarga). Se inconsistência, flag="inconsistencia_saldo".
- Regra de duplicidade operacional: eventos com mesmo cpf e modalidade em janela inferior a janela_dup_segundos (padrão 60s) e mesmo valor são marcados como duplicata_suspeita.
- Regra de política diária: se teto_diario_brl informado, somar valor_utilizado_brl por cpf+data (dia civil) e marcar excedentes com flag="excede_teto_diario" e calcular excedente_brl.
- Regra de jornada: se jornada_padrao informada, marcar uso fora do intervalo como "fora_jornada"; se data em calendario_feriados, flag="feriado".
- Regra de cadastro: centro_custo não listado em centros_custo_ativos => flag="centro_custo_invalido".
- Saída deve preservar id_origem/hash de deduplicação para rastreabilidade e não remover registros; apenas adicionar flags e campos de correção quando aplicável.
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: JSON consolidado com consolidated_records e rejected_records.
  • Formatos Suportados: JSON.
  • Número de caracteres esperado: Até 150.000 caracteres.

4.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: JSON com registros_validados, quality_flags por registro, e metricas_de_confiabilidade.
  • Número de caracteres esperado: Variável, dependendo do volume de dados validados.

4.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

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 Cálculo de KPIs e Agregações de Vale-Transporte (RF 5).

RF 5. Agente de Cálculo de KPIs e Agregações de Vale-Transporte

5.1 Tarefa do Agente

Produzir KPIs e tabelas agregadas para suporte a relatórios e planejamento financeiro.

5.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo a saída validada contendo registros_validados e metricas_de_confiabilidade.

# 2. Objetivo
Produzir KPIs e tabelas agregadas para suporte a relatórios e planejamento financeiro.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Calcular: total_gasto_brl, gasto_medio_por_colaborador, mediana_gasto, desvio_padrao_gasto, top10_centros_custo_por_gasto, adesao (% colaboradores com uso no período), saldo_medio_posterior, taxa_eventos_suspeitos.
- Agregar por: unidade, centro_custo, modalidade, dia_da_semana; incluir contagens de colaboradores únicos e eventos.
- Variações: m/m-1 e a/a-12 quando houver histórico; se não houver, omitir indicadores de variação.
- Projeção mensal: média móvel simples dos últimos 3 períodos mensais; se menos de 3, usar média disponível e marcar low_confidence=true.
- Identificar outliers: centros de custo com gasto médio > média + 2*desvio; listar em kpis.outliers.
- Não inferir dados fora do input. Todas as métricas devem referenciar o número de registros considerados e as exclusões por flags críticas quando aplicável.
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: Saída validada contendo registros_validados e metricas_de_confiabilidade.
  • Formatos Suportados: JSON.
  • Número de caracteres esperado: Até 120.000 caracteres.

5.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: Objeto JSON com kpis gerais, kpis por unidade/centro_de_custo/modalidade e tabelas agregadas por período.
  • Número de caracteres esperado: Variável, dependendo do volume de dados analisados.

5.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

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

5.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Geração de Relatórios Periódicos de VT (RF 6).

RF 6. Agente de Geração de Relatórios Periódicos de VT

6.1 Tarefa do Agente

Gerar relatórios periódicos em Markdown com narrativas executivas, tabelas e especificações de gráficos a partir dos KPIs.

6.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um objeto de KPIs e agregações.

# 2. Objetivo
Gerar relatórios periódicos em Markdown com narrativas executivas e gráficos a partir dos KPIs.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Estrutura do relatório: 1) Sumário executivo com 3-5 bullets de destaques; 2) KPIs-chave com valores e variações; 3) Tabelas por unidade/centro/modalidade; 4) Seção de riscos e anomalias; 5) Metodologia e notas de qualidade.
- Formatação: valores em BRL com duas casas e separador de milhar; datas em pt-BR; destacar variações acima de threshold_destaque_pct (padrão 10%).
- charts_spec: incluir ao menos séries temporais (gasto total por mês), barras por centro de custo, e pizza por modalidade com percentuais.
- Inserir notas quando indicadores forem omitidos por falta de histórico; sinalizar métricas de baixa confiança.
- Não inventar números: usar exclusivamente os KPIs e agregações recebidos; qualquer suposição deve ser explicitada em notas.
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: Objeto de KPIs e agregações.
  • Formatos Suportados: JSON.
  • Número de caracteres esperado: Até 80.000 caracteres.

6.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: Relatório em Markdown e um objeto charts_spec JSON.
  • Número de caracteres esperado: Variável, dependendo do volume de dados analisados.

6.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

6.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta documentos externos.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

6.3.5 Memória

6.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Insights para Planejamento Financeiro de VT (RF 7).

RF 7. Agente de Insights para Planejamento Financeiro de VT

7.1 Tarefa do Agente

Gerar insights acionáveis e recomendações para decisões administrativas e planejamento financeiro com base nos relatórios e KPIs.

7.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um relatório em Markdown, charts_spec e objeto de KPIs/agregações.

# 2. Objetivo
Gerar insights acionáveis e recomendações para decisões administrativas e planejamento financeiro.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Se total_gasto_previsto > orcamento_mensal_brl, quantificar gap e sugerir alavancas (ex.: ajuste de tetos diários, recarga sob demanda) com estimativa de economia = total elegível * metas_de_reducao_pct.
- Identificar centros de custo outliers (>2 desvios) e propor ações específicas (auditoria de uso, revisão de alocação, comunicação aos gestores).
- Detectar padrões sazonais (dia da semana, fechamento de mês) e sugerir calendarização de recargas para reduzir picos e custos.
- Sugerir indicadores de acompanhamento contínuo (ex.: taxa de eventos suspeitos < 1%, adesão > 85%) e alertas quando fora da meta.
- Não criar dados além dos fornecidos; cada recomendação deve citar a métrica e período de referência e apresentar cálculo simples e reproduzível da estimativa de impacto.
7.3 Configurações do Agente

7.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 6).
  • Tipo do input: Relatório em Markdown, charts_spec e objeto de KPIs/agregações.
  • Formatos Suportados: Markdown, JSON.
  • Número de caracteres esperado: Até 100.000 caracteres.

7.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: Lista priorizada de insights e recomendações categorizadas.
  • Número de caracteres esperado: Variável, dependendo do volume de dados analisados.

7.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

7.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta documentos externos.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

7.3.5 Memória

  • Visibilidade das Instruções (Prompt): As instruções não são visíveis para agentes subsequentes.
  • Visibilidade da Resposta: A resposta é o entregável final e não é passada para outros agentes internos.

7.3.6 Regras de Orquestração e Transição

A execução deste agente finaliza o fluxo. A lista gerada é o resultado que deve ser disponibilizado ao usuário.

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