Agente de IA para Relatórios Personalizados de Crédito

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

Como criar um agente de IA que gera relatórios de crédito personalizados para consumidores e empresas.

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

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

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

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.

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