1. Propósito e Escopo
Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados e demais requisitos funcionais para a criação de um agente de IA que gera relatórios de crédito personalizados para consumidores e empresas. 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 crédito de múltiplas fontes em relatórios abrangentes e personalizados, incluindo insights financeiros relevantes, que atendam às necessidades específicas dos usuários.
2. Contexto e Problema
Problemas Identificados
- Os relatórios de crédito atuais são genéricos e não atendem às necessidades específicas de consumidores e empresas.
- Falta de insights financeiros relevantes que ajudem os usuários a entender melhor sua situação de crédito.
3. Impactos Esperados
A implementação deste agente visa alcançar os seguintes resultados:
- Fornecer relatórios de crédito personalizados que atendam às necessidades específicas dos usuários.
- Incluir insights financeiros relevantes que ajudem os usuários a tomar decisões informadas sobre sua situação de crédito.
4. Visão Geral da Solução
O agente de IA para relatórios personalizados de crédito coleta e integra dados de múltiplas fontes para criar relatórios abrangentes e personalizados, incluindo insights financeiros relevantes. 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 crédito personalizados.
A solução consiste em um fluxo de automação composto por 8 agentes de IA. O processo inicia com a orquestração da coleta de dados de crédito e termina com a geração de um relatório final em linguagem natural e em formato JSON estruturado.
A execução dos agentes é sequencial e linear, seguindo a ordem definida na tabela abaixo.
| Agentes | Função Principal |
|---|---|
Agente de Orquestração da Coleta de Crédito (RF 1)
| Preparar o plano de coleta consolidando fontes autorizadas, janelas temporais e campos requeridos. |
Agente de Execução de Chamada à API (RF 2)
| Realizar chamadas às APIs das fontes de crédito autorizadas para obter os dados solicitados. |
Agente de Normalização e Consolidação de Dados de Crédito (RF 3)
| Padronizar esquemas, eliminar duplicidades entre fontes e consolidar um dataset único de crédito. |
Agente de Perfil e Preferências do Usuário (RF 4)
| Transformar preferências e necessidades do usuário em parâmetros de personalização aplicáveis ao relatório. |
Agente de Personalização da Estrutura do Relatório (RF 5)
| Gerar o esqueleto do relatório combinando dataset consolidado e perfil de personalização. |
Agente de Geração de Insights Financeiros (RF 6)
| Produzir insights e recomendações acionáveis com base nos dados consolidados e no outline. |
Agente de Verificação de Conformidade e Privacidade (RF 7)
| Revisar o conteúdo para aderência a privacidade, consentimento e linguagem apropriada. |
Agente de Redação e Montagem do Relatório (RF 8)
| Gerar o relatório final em linguagem natural e pacote JSON estruturado para consumo por sistemas. |
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 Orquestração da Coleta de Crédito
1.1 Tarefa do Agente
Preparar o plano de coleta consolidando fontes autorizadas, janelas temporais e campos requeridos para cada tipo de usuário (PF/PJ).
1.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo uma solicitação para coletar dados de crédito de múltiplas fontes para gerar um relatório personalizado.
# 2. Objetivo
Preparar o plano de coleta consolidando fontes autorizadas, janelas temporais e campos requeridos para cada tipo de usuário (PF/PJ).
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Rejeite a orquestração se consent.data_sharing != true; retorne erro: {error_code:'CONSENT_REQUIRED'}.
- Valide identificador conforme entity_type: CPF com 11 dígitos e DV válido; CNPJ com 14 dígitos e DV válido. Em caso de falha, retorne {error_code:'INVALID_IDENTIFIER'}.
- Defina lookback padrão: 24 meses PF e 36 meses PJ, a menos que date_range_months seja informado e ≤ 60 meses.
- Fontes: restrinja às presentes em sources_whitelist. Se vazio, use perfil padrão: ['bureau_nacional','open_banking_agregado','cartoes_agregador'].
- Monte uma requisição por fonte e por necessidade de paginação; inclua paginação com limit=100 e cursor caso expected_schema_hint indique volume >1.000 registros.
- Normalize headers com identificador pseudonimizado (hash do CPF/CNPJ) e inclua purpose explicitamente.
- Priorize ordem: bureaus > bancos/open banking > emissores/cartões > utilidades/telecom.
- Inclua required_fields mínimos: tradelines, pagamentos, consultas/hard inquiries, limites, atrasos (DPD), garantias (PJ), sócios (PJ).
- Para PF, adicione endpoint de score quando disponível; para PJ, adicione endpoint de risco setorial e protestos.
- Se locale ausente, defina 'pt-BR'. 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 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 de um arquivo JSON na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
- Tipo do input: O input inicial para o fluxo é um arquivo JSON contendo as solicitações de dados 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 texto com até 20.000 caracteres.
1.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON contendo as requisições preparadas para coleta de dados de crédito.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "prepared_requests": [ { "source_id": "bureau_nacional", "endpoint": "/consulta/credito", "method": "GET", "headers": {"Authorization": "Bearer token"}, "query/body": {"cpf": "***.***.***-1234"}, "pagination_rules": {"limit": 100, "cursor": ""}, "rate_limit_hints": {"max_requests_per_minute": 10}, "required_fields": ["tradelines", "pagamentos", "consultas"], "lookback_months": 24, "priority": 1, "expected_schema_hint": {"volume": "large"} } ] } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 5.000 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 chamadas às APIs das fontes de crédito autorizadas para obter os dados solicitados.
2.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo requisições preparadas para coleta de dados de crédito em múltiplas fontes. # 2. Objetivo Realizar chamadas às APIs das fontes de crédito autorizadas para obter os dados solicitados. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Este agente executa apenas as chamadas às APIs com os parâmetros já prontos, sem inferência adicional.
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 JSON contendo as requisições preparadas para coleta de dados 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 as respostas brutas das chamadas às APIs das fontes de crédito.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "raw_responses": [ { "source_id": "bureau_nacional", "status_code": 200, "headers": {"Content-Type": "application/json"}, "body_raw": "{...}", "retrieved_at": "2025-12-13T05:39:00Z", "request_meta": {"endpoint": "/consulta/credito"} } ] } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado será denso, com um tamanho mínimo esperado de 10.000 caracteres.
2.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: Não se aplica (uso de ferramenta)
2.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta documentos externos.
- Calculadora: Não utiliza.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Este agente realiza chamadas às APIs das fontes de crédito autorizadas.
2.3.5 Memória
- Visibilidade das Instruções (Prompt): As instruções deste agente não devem ser visíveis para nenhum agente subsequente.
- Visibilidade da Resposta: A resposta gerada por este agente deve ser visível para o Agente de Normalização e Consolidação de Dados de Crédito (RF 3).
2.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Normalização e Consolidação de Dados de Crédito (RF 3).
RF 3. Agente de Normalização e Consolidação de Dados de Crédito
3.1 Tarefa do Agente
Padronizar esquemas, eliminar duplicidades entre fontes e consolidar um dataset único de crédito com métricas derivadas.
3.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo respostas brutas das chamadas às APIs das fontes de crédito.
# 2. Objetivo
Padronizar esquemas, eliminar duplicidades entre fontes e consolidar um dataset único de crédito com métricas derivadas.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Mascarar CPF/CNPJ no output: manter apenas últimos 4 dígitos e informar tipo (ex.: '***.***.***-1234').
- Converter moedas para BRL quando possível; manter currency_original e taxa usada em fx_note.
- Unificar datas para ISO8601 (UTC) e normalizar timezones.
- Deduplicar tradelines por chave composta: {source_id_normalizado, numero_conta|contrato, instituicao, tipo_produto}. Se conflito de saldos, preferir fonte com data mais recente; em empate, priorizar ordem de fontes definida na orquestração.
- Mapear tipos de produto para taxonomia padrão: ['cartao_credito','credito_pessoal','consignado','financiamento_veicular','imobiliario','cheque_especial','capital_de_giro','antecipacao_recebiveis','leasing','outros'].
- Calcular métricas: utilization_rate = soma(saldo_cartoes)/soma(limite_cartoes); dti = total_parcelas_mensais/renda_mensal (se renda ausente, marque dti como null e flag em data_quality.missing_fields). inquiries_12m = contagem de consultas duras últimos 12m; on_time_ratio_12m = pagamentos_no_prazo/total_pagamentos_12m; highest_dpd_24m = max(dias_em_atraso) últimos 24m; exposure_concentration_top5 = soma_exposicao_top5_clientes/total_exposicao (para PJ quando houver clientes/recebíveis).
- Classificar DPD em buckets: [0, 1-30, 31-60, 61-90, >90] e gerar delinquencies por bucket.
- Marcar recency_ok = true se ≥ 80% das linhas têm updated_at ≤ 30 dias; caso contrário, false.
- Preencher data_quality.source_conflicts com lista de campos divergentes e a decisão adotada ('mais_recente'|'prioridade_fonte'). 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 JSON contendo as respostas brutas das chamadas às APIs das fontes 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 10.000 caracteres.
3.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON contendo o dataset unificado de crédito com métricas derivadas.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "unified_credit_dataset": { "party": {"entity_type": "PF", "cpf_masked": "***.***.***-1234", "nome_razao_social": "Fulano de Tal"}, "snapshot_at": "2025-12-13T05:39:00Z", "tradelines": [...], "inquiries": [...], "payments": [...], "limits": [...], "delinquencies": [...], "guarantees": [...], "partners_pj": [...], "derived_metrics": {"utilization_rate": 0.25, "dti": 0.3, "avg_days_past_due_12m": 5, "inquiries_12m": 3, "on_time_ratio_12m": 0.9, "credit_mix_index": 0.8, "exposure_concentration_top5": 0.4, "highest_dpd_24m": 15}, "data_quality": {"missing_fields": [], "source_conflicts": [], "recency_ok": true} } } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado será denso, com um tamanho mínimo esperado de 15.000 caracteres.
3.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
3.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta documentos externos.
- Calculadora: Utiliza lógica interna para calcular métricas derivadas.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.
3.3.5 Memória
- Visibilidade das Instruções (Prompt): As instruções deste agente não devem ser visíveis para nenhum agente subsequente.
- Visibilidade da Resposta: A resposta gerada por este agente deve ser visível para o Agente de Perfil e Preferências do Usuário (RF 4).
3.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Perfil e Preferências do Usuário (RF 4).
RF 4. Agente de Perfil e Preferências do Usuário
4.1 Tarefa do Agente
Transformar preferências e necessidades do usuário em parâmetros de personalização aplicáveis ao relatório.
4.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo um JSON com as preferências e necessidades do usuário para personalização do relatório de crédito. # 2. Objetivo Transformar preferências e necessidades do usuário em parâmetros de personalização aplicáveis ao relatório. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Se preferences ausente, definir defaults: nivel_detalhe='medio', linguagem='leiga', idioma herdado de locale do input. - thresholds padrão: utilization_warn=0.3 PF e 0.4 PJ; dti_warn=0.35 PF e 0.4 PJ; inquiries_warn=6/12m PF e 10/12m PJ. - sections_enabled deve sempre incluir: 'resumo_executivo','kpis','riscos','oportunidades','acoes_recomendadas'; adicionar 'metodologia' quando nivel_detalhe='alto'. - ordering: priorizar seções com base em seções_prioritarias; se vazio, ordem padrão: resumo > kpis > riscos > oportunidades > ações > detalhamento > metodologia. - redaction_level: 'alto' para linguagem='leiga' (menos jargão) e 'medio' para 'tecnica'.
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 JSON contendo as preferências e necessidades do usuário para personalização do relatório 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 3.000 caracteres.
4.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON contendo o perfil de personalização do relatório de crédito.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "personalization_profile": { "sections_enabled": ["resumo_executivo", "kpis", "riscos", "oportunidades", "acoes_recomendadas"], "ordering": ["resumo", "kpis", "riscos", "oportunidades", "ações", "detalhamento", "metodologia"], "thresholds": {"utilization_warn": 0.3, "dti_warn": 0.35, "inquiries_warn": 6}, "tone": {"linguagem": "leiga", "idioma": "pt-BR"}, "kpi_focus": "utilization_rate", "redaction_level": "alto" } } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 1.000 caracteres.
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
- 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 Personalização da Estrutura do Relatório (RF 5).
4.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Personalização da Estrutura do Relatório (RF 5).
RF 5. Agente de Personalização da Estrutura do Relatório
5.1 Tarefa do Agente
Gerar o esqueleto do relatório (outline) combinando dataset consolidado e perfil de personalização.
5.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo um dataset consolidado de crédito e um perfil de personalização para o relatório. # 2. Objetivo Gerar o esqueleto do relatório (outline) combinando dataset consolidado e perfil de personalização. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Incluir KPIs-chave por seção: resumo_executivo (3-5 KPIs), kpis (utilization_rate, dti, inquiries_12m, on_time_ratio_12m, highest_dpd_24m), riscos (buckets DPD e tendências), oportunidades (redução de custo, otimização de limites), ações_recomendadas (3-7 ações SMART), detalhamento (tradelines/inquiries), metodologia (fontes e critérios). - Para PF, inclua seção de 'fatores_que_afetam_o_score' sem citar fórmulas proprietárias; para PJ, incluir 'exposicao_e_concentracao' e 'indicadores_setoriais' se disponíveis. - Marcar incluir=false quando data_quality.recency_ok=false e a seção depende de dados desatualizados; adicionar nota explicando limitação.
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 como input um dataset consolidado de crédito e um perfil de personalização para o relatório.
-
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 JSON contendo o esqueleto do relatório de crédito.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "report_outline": [ {"section_id": "resumo_executivo", "title": "Resumo Executivo", "intent": "Sumário dos principais KPIs", "kpis_alvo": ["utilization_rate", "dti"], "incluir": true, "notas_de_personalizacao": ""}, {"section_id": "kpis", "title": "KPIs Detalhados", "intent": "Detalhamento dos KPIs principais", "kpis_alvo": ["utilization_rate", "dti", "inquiries_12m", "on_time_ratio_12m", "highest_dpd_24m"], "incluir": true, "notas_de_personalizacao": ""} ] } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 4.000 caracteres.
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
- Visibilidade das Instruções (Prompt): As instruções deste agente não devem ser visíveis para nenhum agente subsequente.
- Visibilidade da Resposta: A resposta gerada por este agente deve ser visível para o Agente de Geração de Insights Financeiros (RF 6).
5.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Geração de Insights Financeiros (RF 6).
RF 6. Agente de Geração de Insights Financeiros
6.1 Tarefa do Agente
Produzir insights e recomendações acionáveis com base nos dados consolidados e no outline.
6.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo um dataset consolidado de crédito e um outline do relatório. # 2. Objetivo Produzir insights e recomendações acionáveis com base nos dados consolidados e no outline. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Crie insights somente quando value ultrapassa threshold definido no personalization_profile ou padrão. - Exemplos PF: utilization_rate>0.3 → ação: reduzir utilização para <0.3 redistribuindo gastos e solicitando aumento de limite onde on_time_ratio_12m>0.95; inquiries_12m>6 → ação: evitar novas consultas por 90 dias; highest_dpd_24m>30 → ação: negociar parcelamento com credor com maior taxa. - Exemplos PJ: exposure_concentration_top5>0.4 → ação: diversificar base de clientes; atrasos recorrentes em capital_de_giro → ação: alongamento de prazo com garantia; credit_mix_index baixo → ação: introduzir linha de recebíveis para reduzir custo médio. - Para cada insight, estimar impacto qualitativo: 'baixo'|'médio'|'alto' e quantificar quando possível (ex.: redução estimada de juros em % faixa). Não inventar fórmulas proprietárias de score. - Não prescrever produtos específicos de instituições; manter recomendações agnósticas e baseadas em comportamento/estrutura de dívidas.
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 como input um dataset consolidado de crédito e um outline do relatório.
-
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.
6.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON contendo os insights financeiros gerados a partir dos dados consolidados.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "insights": [ {"category": "risco", "metric_ref": "utilization_rate", "value": 0.35, "threshold": 0.3, "finding": "Utilização acima do recomendado.", "recommended_action": "Reduzir utilização para <0.3 redistribuindo gastos.", "expected_impact": "Redução de juros em 5%", "priority": 1, "horizon": "curto"} ] } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado será denso, com um tamanho mínimo esperado 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 documentos externos.
- Calculadora: Utiliza lógica interna para calcular impactos estimados.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.
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 Verificação de Conformidade e Privacidade (RF 7).
6.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Verificação de Conformidade e Privacidade (RF 7).
RF 7. Agente de Verificação de Conformidade e Privacidade
7.1 Tarefa do Agente
Revisar o conteúdo para aderência a privacidade, consentimento e linguagem apropriada.
7.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo um dataset consolidado de crédito, insights e um outline do relatório. # 2. Objetivo Revisar o conteúdo para aderência a privacidade, consentimento e linguagem apropriada. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Confirmar consentimento ativo; se ausente, marcar ok=false e incluir issue de severidade 'alta'. - Garantir mascaramento de identificadores (CPF/CNPJ) e ocultar números de contas completos; exibir apenas os 4 últimos dígitos. - Proibir alegações sobre cálculo exato de scores proprietários; usar linguagem 'fatores que tendem a influenciar'. - Remover dados sensíveis não necessários ao objetivo declarado (purpose limitation). - Ajustar termos para linguagem definida no personalization_profile.
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: Este agente deve ser apto a receber como input um dataset consolidado de crédito, insights e um outline do relatório.
-
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.
7.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON contendo o relatório de conformidade e privacidade.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "compliance_report": { "ok": true, "issues": [], "redactions_aplicadas": [] } } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 2.000 caracteres.
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 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 Redação e Montagem do Relatório (RF 8).
7.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Redação e Montagem do Relatório (RF 8).
RF 8. Agente de Redação e Montagem do Relatório
8.1 Tarefa do Agente
Gerar o relatório final em linguagem natural e pacote JSON estruturado para consumo por sistemas.
8.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo um outline do relatório, insights, um dataset consolidado de crédito e um relatório de conformidade. # 2. Objetivo Gerar o relatório final em linguagem natural e pacote JSON estruturado para consumo por sistemas. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Se compliance_report.ok=false e houver severidade 'alta', incluir aviso de limitação e omitir trechos problemáticos. - Redigir de forma consistente com tone/idioma do personalization_profile; para linguagem 'leiga', explicar cada KPI em 1-2 frases curtas. - Incluir em KPIs: utilization_rate, dti, inquiries_12m, on_time_ratio_12m, highest_dpd_24m; para PJ, incluir exposure_concentration_top5. - Produzir 3-7 ações recomendadas em formato SMART (específica, mensurável, atingível, relevante, tempo definido). - Inserir disclaimers: fontes, janela temporal, possíveis divergências entre bureaus, e que recomendações não constituem aconselhamento financeiro regulado. - Garantir consistência entre human_readable e machine_json (mesmos números e definições).
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 como input um outline do relatório, insights, um dataset consolidado de crédito e um relatório de conformidade.
-
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 25.000 caracteres.
8.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON contendo o relatório final em linguagem natural e estruturado para consumo por sistemas.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "report_package": { "human_readable": { "titulo": "Relatório de Crédito Personalizado", "resumo_executivo": "O relatório apresenta uma visão geral dos principais indicadores de crédito...", "kpis": [...], "seções": [...], "acoes_recomendadas": [...], "disclaimers": "As informações apresentadas são baseadas em dados disponíveis..." }, "machine_json": { "snapshot_at": "2025-12-13T05:39:00Z", "kpis": [...], "insights": [...], "seções": [...], "data_quality": {...} } } } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado será denso, com um tamanho mínimo esperado de 10.000 caracteres.
8.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
8.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta documentos externos.
- Calculadora: Não utiliza.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.
8.3.5 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 é o entregável final e não é passada para outros agentes internos.
8.3.6 Regras de Orquestração e Transição
A execução deste agente finaliza o fluxo. O relatório gerado é o resultado que deve ser disponibilizado ao usuário.