Agente de IA para Retenção de Clientes em Administradoras de Benefícios

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

Como criar um agente de IA que analisa interações de clientes para identificar sinais de insatisfação.

Biblioteca de Prompts e Agentes

1. Propósito e Escopo

Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados e demais requisitos funcionais para o Agente de IA para Retenção de Clientes em Administradoras de Benefícios. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é monitorar e analisar as interações dos clientes para identificar sinais de insatisfação e propor estratégias de retenção personalizadas, reduzindo a alta taxa de cancelamento de clientes.

2. Contexto e Problema

As administradoras de benefícios enfrentam desafios significativos com a alta taxa de cancelamento de clientes, causada pela insatisfação. Identificar precocemente sinais de insatisfação e implementar estratégias personalizadas de retenção são fundamentais para mitigar esse problema.

  • Alta taxa de cancelamento de clientes devido à insatisfação.
  • Dificuldade em identificar precocemente sinais de insatisfação dos clientes.
  • Falta de estratégias personalizadas para reter clientes insatisfeitos.

3. Impactos Esperados

A implementação deste agente de IA visa alcançar os seguintes resultados:

  • Reduzir a taxa de cancelamento em pelo menos 50%.
  • Aumentar a satisfação do cliente através de interações personalizadas.
  • Identificar sinais de insatisfação de forma proativa e em tempo real.
  • Implementar estratégias de retenção mais eficazes e personalizadas.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para retenção de clientes analisa interações em múltiplos canais, detecta sinais de insatisfação e propõe estratégias de retenção personalizadas. 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 retenção de clientes em administradoras de benefícios.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por diversos agentes de IA. O processo inicia com a coleta de interações de clientes e termina com a implementação de estratégias de retenção personalizadas.

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

Agentes Função Principal
Agente de Execução de Chamada à API (Interações Omnichannel) (RF 1) Recuperar interações recentes do cliente para análise.
Agente de Normalização e Enriquecimento de Interações (RF 2) Padronizar e enriquecer interações com atributos úteis à detecção de insatisfação.
Agente de Detecção de Sinais de Insatisfação e Risco (RF 3) Determinar presença de insatisfação e estimar risco de cancelamento.
Agente de Priorização de Casos (RF 4) Classificar urgência de tratamento e definir prazos de contato.
Agente de Execução de Chamada à API (Perfil do Cliente) (RF 5) Obter dados de perfil e relacionamento do cliente.
Agente de Estratégias de Retenção Personalizadas (RF 6) Propor ofertas e soluções personalizadas para retenção.
Agente de Comunicação Proativa Multicanal (RF 7) Gerar mensagens empáticas e claras para execução da estratégia de retenção.
Agente de Critérios de Acompanhamento e Encerramento (RF 8) Definir metas de acompanhamento e condições de encerramento do caso.

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 Chamada à API (Interações Omnichannel)

1.1 Tarefa do Agente

Realizar chamada às APIs dos canais (voz transcrita, e-mail, chat, WhatsApp, SAC) para recuperar as interações recentes do cliente ou da base a serem analisadas.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um pedido para acessar interações de clientes em múltiplos canais. Este pedido inclui informações sobre o cliente e os canais a serem consultados.

# 2. Objetivo
Realizar chamadas às APIs dos canais especificados para recuperar as interações mais recentes dos clientes.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Utilize exclusivamente endpoints permitidos pelo escopo do tenant.
- Respeite paginação e limites de taxa do provedor.
- Em caso de falha 4xx/5xx, retorne campo "falha_api": true e "detalhes_erro" sem interromper o fluxo.
1.3 Configurações do Agente

1.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente é o ponto de partida do fluxo e deve ser acionado pelo envio de um pedido de recuperação de interações 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 um JSON contendo informações sobre o cliente e os canais a serem consultados.
  • 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 5.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo as interações recuperadas, incluindo detalhes como canal, timestamp e texto da interação.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
     {"interacoes": [{"interacao_id": "i-001", "cliente_id": "12345", "canal": "email", "timestamp": "2025-12-21T13:20:11Z", "texto": "Estou muito insatisfeito com o reembolso", "metadados": {"ticket_id": "t-8891", "fila": "reembolso"}}], "canais_consultados": ["email","chat"], "janela_utilizada": {"inicio": "...","fim": "..."}}
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 3.000 caracteres, dependendo do número de interações recuperadas.

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: Conecta-se às APIs dos canais especificados para recuperar as interações.

1.3.5 Memória

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Normalização e Enriquecimento de Interações (RF 2).

RF 2. Agente de Normalização e Enriquecimento de Interações

2.1 Tarefa do Agente

Padronizar, deduplicar e enriquecer as interações com atributos analíticos úteis à detecção de insatisfação no contexto de administradoras de benefícios.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um conjunto de interações de clientes que precisam ser normalizadas e enriquecidas para análise posterior.

# 2. Objetivo
Padronizar as interações, removendo duplicidades e enriquecendo-as com atributos analíticos úteis para a detecção de insatisfação.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Remover duplicidades por interacao_id ou por similaridade textual alta (>0,9) no mesmo intervalo de 24h, mantendo a mais recente.
- Normalizar texto: remover assinaturas, disclaimers, IDs de protocolo repetidos e PII sensível (CPF, RG, cartão) substituindo por tokens  sem perder o sentido.
- Classificar tópicos usando taxonomia específica de benefícios.
- Definir gravidade_semantica em 0-1 considerando presença de expressões de urgência.
- Definir sinais_flags: ameaça_cancelamento, menção_ans, reiteração_reclame_aqui.
- Calcular agregados por cliente: média de sentimento, tendência, frequência de reclamações por janela.
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 interações recuperadas do agente anterior.
  • 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 3.000 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo as interações enriquecidas, incluindo atributos analíticos como sentimento, tópicos e sinais de insatisfação.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
     {"cliente_id": "12345", "interacoes_enriquecidas": [{"interacao_id": "i-001", "canal": "email", "timestamp": "2025-12-21T13:20:11Z", "texto_limpo": "insatisfeito com reembolso", "sentimento_polaridade": -0.72, "sentimento_confianca": 0.86, "topicos": ["reembolso","prazo"], "gravidade_semantica": 0.78, "sinais_flags": {"ameaça_cancelamento": true, "menção_ans": false, "reiteração_reclame_aqui": false}}], "agregados": {"media_sentimento": -0.35, "qtd_reclamacoes_14d": 3, "tendencia_sentimento_30d": -0.18}}
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 3.500 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: Não utiliza.

2.3.5 Memória

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Detecção de Sinais de Insatisfação e Risco (RF 3).

RF 3. Agente de Detecção de Sinais de Insatisfação e Risco

3.1 Tarefa do Agente

Determinar presença de insatisfação e estimar risco de cancelamento a partir dos atributos enriquecidos.

3.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um conjunto de interações enriquecidas que precisam ser analisadas para detectar sinais de insatisfação e estimar o risco de cancelamento.

# 2. Objetivo
Identificar sinais de insatisfação e calcular o risco de cancelamento com base nos dados recebidos.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Definir sinal_insatisfacao como true se pelo menos uma condição for atendida: (a) media_sentimento < -0.2 e freq_reclamacoes_14d >= 2; (b) ameaça_cancelamento = true; (c) menção_ans = true com gravidade_semantica >= 0.6.
- nivel_insatisfacao: alto se risco_cancelamento_score >= 70; médio se 40-69; baixo se < 40.
- risco_cancelamento_score (0-100): base 50 + (freq_reclamacoes_14d*10) + (gravidade_max*20) + (indicador_ameaça*15) + (tendencia_negativa*10), truncando no intervalo [0,100]. Onde tendencia_negativa = 10 se tendencia_sentimento_30d < -0.1, senão 0; indicador_ameaça = 15 se ameaça_cancelamento true, senão 0; gravidade_max é o maior valor de gravidade_semantica nas interações.
- motivos_prioritarios: top 1-3 tópicos com maior combinação de frequência e gravidade.
- evidencias_textuais: selecionar até 3 trechos literais curtos que sustentem o julgamento, preservando contexto suficiente para auditoria.
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 interações enriquecidas do agente anterior.
  • 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 3.500 caracteres.

3.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo a análise de insatisfação e o risco de cancelamento, incluindo sinais de insatisfação, motivos e evidências textuais.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
     {"cliente_id": "12345", "sinal_insatisfacao": true, "nivel_insatisfacao": "alto", "motivos_prioritarios": ["reembolso","prazo"], "evidencias_textuais": ["quero cancelar se não devolverem"], "indicadores": {"freq_reclamacoes_14d": 3, "media_sentimento": -0.35, "tendencia_sentimento_30d": -0.18, "flags": {"ameaça_cancelamento": true,"menção_ans": false}}, "risco_cancelamento_score": 82, "trigger_retenção": true}
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 2.500 caracteres.

3.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

3.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta.
  • Calculadora: Utiliza lógica interna para calcular riscos e scores.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não utiliza.

3.3.5 Memória

  • Visibilidade das Instruções (Prompt): As instruções deste agente não devem ser visíveis para nenhum agente.
  • Visibilidade da Resposta: A resposta gerada por este agente deve ser visível para o Agente de Priorização de Casos (RF 4).

3.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Priorização de Casos (RF 4).

RF 4. Agente de Priorização de Casos

4.1 Tarefa do Agente

Classificar a urgência de tratamento e definir prazos de contato para cada cliente em risco.

4.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo uma análise de risco de cancelamento e sinais de insatisfação que precisam ser priorizados para ação.

# 2. Objetivo
Classificar a urgência de tratamento para cada cliente em risco e definir prazos de contato.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- P1: risco >= 70 ou ameaça_cancelamento true -> prazo_contato_horas <= 6.
- P2: risco entre 40-69 -> prazo_contato_horas entre 24 e 48.
- P3: risco < 40 -> prazo_contato_horas entre 72 e 120.
- Canal recomendado: telefone para P1; WhatsApp/chat para P2; e-mail para P3, salvo preferência explícita do cliente quando disponível.
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 a análise de risco de cancelamento e sinais de insatisfação do agente anterior.
  • 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 2.500 caracteres.

4.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo a priorização dos casos e prazos de contato para cada cliente.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
     {"cliente_id": "12345", "prioridade": "P1", "prazo_contato_horas": 4, "justificativa": "Ameaça de cancelamento e 3 reclamações em 14 dias", "canal_recomendado": "telefone"}
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 800 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: Não utiliza.

4.3.5 Memória

4.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Execução de Chamada à API (Perfil do Cliente) (RF 5).

RF 5. Agente de Execução de Chamada à API (Perfil do Cliente)

5.1 Tarefa do Agente

Obter dados de perfil e relacionamento do cliente para personalizar a estratégia de retenção.

5.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo uma solicitação para acessar dados de perfil do cliente para personalizar a estratégia de retenção.

# 2. Objetivo
Realizar chamada à API de CRM/ERP/Administradora para recuperar os dados de perfil do cliente.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Respeitar escopo mínimo necessário (princípio da minimização - LGPD).
- Caso o campo solicitado não exista, retornar nulo preservando a estrutura.
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 JSON contendo a priorização dos casos e prazos de contato do agente anterior.
  • 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 800 caracteres.

5.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo os dados de perfil e relacionamento do cliente.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
     {"cliente_id": "12345", "perfil": {"plano_atual": "Gold Coletivo", "mensalidade_atual": 750.00, "tempo_de_casa_meses": 28, "segmento": "PME", "preferencias_canais": ["whatsapp","email"], "uso_rede": "alto", "freq_reembolsos": "baixo"}}
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 1.000 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: Conecta-se à API de CRM/ERP/Administradora para obter dados do cliente.

5.3.5 Memória

5.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Estratégias de Retenção Personalizadas (RF 6).

RF 6. Agente de Estratégias de Retenção Personalizadas

6.1 Tarefa do Agente

Propor a melhor combinação de ofertas e soluções com base no motivo de insatisfação, perfil e impacto financeiro.

6.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados de perfil do cliente e análise de insatisfação que precisam ser usados para propor estratégias de retenção.

# 2. Objetivo
Propor ofertas e soluções personalizadas para cada cliente em risco de cancelamento.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Mapear motivo->intervenção primária.
- Limites: não propor desconto > 25% sem diretriz explícita; duração padrão 3 meses (máx. 6).
- Estimar impacto financeiro: custo_total = mensalidade_atual * (valor_percentual/100) * duracao_meses.
- Ajustar proposta ao segmento.
- Se tempo_de_casa_meses >= 24, adicionar benefício de fidelidade.
- Definir estrategia_definida true somente se contiver ao menos uma solução operacional e, opcionalmente, uma oferta financeira.
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 JSON contendo os dados de perfil do cliente e a análise de insatisfação do agente anterior.
  • 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 1.000 caracteres.

6.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo a estratégia de retenção personalizada para cada cliente.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
     {"cliente_id": "12345", "estrategia_retenção": {"solucoes": [{"tipo": "ajuste_processo","descricao": "SLA dedicado para reembolso com retorno em 3 dias úteis"}], "ofertas": [{"tipo": "desconto_temporario","valor_percentual": 15, "duracao_meses": 3}], "migracao_plano": null, "beneficios_adicionais": ["canal_prioritario"], "condicoes": ["adimplencia"], "estimativa_impacto_financeiro": {"custo_total": 337.5, "moeda": "BRL"}, "estrategia_definida": true, "racional": "Motivo principal reembolso; cliente PME com 28 meses de casa; desconto moderado e SLA dedicado reduzem risco"}}
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 2.000 caracteres.

6.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

6.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta.
  • Calculadora: Utiliza lógica interna para calcular impacto financeiro.
  • 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.
  • Visibilidade da Resposta: A resposta gerada por este agente deve ser visível para o Agente de Comunicação Proativa Multicanal (RF 7).

6.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Comunicação Proativa Multicanal (RF 7).

RF 7. Agente de Comunicação Proativa Multicanal

7.1 Tarefa do Agente

Gerar mensagens empáticas e claras com CTA para execução da estratégia de retenção, ajustando ao canal preferido do cliente.

7.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo uma estratégia de retenção personalizada que precisa ser comunicada ao cliente através dos canais preferidos.

# 2. Objetivo
Gerar mensagens empáticas e claras com CTA para execução da estratégia de retenção.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Usar linguagem empática, objetiva e livre de jargões.
- Priorizar canal top 1 da preferência; gerar fallback para 2º canal.
- CTA sempre com prazo definido e opção de contato humano.
- Proibir promessas de cobertura não contratada e evitar indução a erro; explicitar condições da oferta.
- Incluir mini-FAQ contextual com 2-3 perguntas/ respostas sobre o motivo principal.
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 JSON contendo a estratégia de retenção personalizada do agente anterior.
  • 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 2.000 caracteres.

7.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo os scripts de comunicação para cada canal preferido do cliente.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
     {"cliente_id": "12345", "scripts": {"telefone": "roteiro...", "whatsapp": "mensagem...", "email": {"assunto": "Vamos resolver seu reembolso em 3 dias úteis", "corpo": "..."}}, "cta": {"tipo": "confirmacao_oferta", "prazo_horas": 48, "link": "https://..."}, "variantes_ab": [{"id": "A", "hipotese": "ênfase no SLA"}, {"id": "B", "hipotese": "ênfase no desconto"}], "resumo_compliance": "Sem promessas de cobertura; linguagem clara; sem tratamento de dados além do necessário"}
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 2.500 caracteres.

7.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

7.3.4 Ferramentas do Agente

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

7.3.5 Memória

7.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Critérios de Acompanhamento e Encerramento (RF 8).

RF 8. Agente de Critérios de Acompanhamento e Encerramento

8.1 Tarefa do Agente

Definir metas de acompanhamento, próximos passos e condições de encerramento do caso de retenção.

8.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um conjunto de scripts de comunicação e estratégia de retenção que precisam ser acompanhados e encerrados adequadamente.

# 2. Objetivo
Definir metas de acompanhamento, próximos passos e condições de encerramento do caso de retenção.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Definir proxima_acao_em_horas conforme prioridade: P1=24h, P2=48h, P3=96h.
- Encerrar somente quando: (a) aceite formal registrado; e (b) solução operacional implementada.
- Se ausência de resposta por prazo_horas da CTA: escalar para time de retenção nível 2.
- Em caso de recusa explícita, registrar motivo padrão e propor plano de contingência.
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 JSON contendo os scripts de comunicação e estratégia de retenção do agente anterior.
  • 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 2.500 caracteres.

8.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um JSON contendo as metas de acompanhamento e condições de encerramento para cada caso.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
     {"cliente_id": "12345", "kpis_meta": {"aceite_oferta": true, "tempo_resposta_horas_meta": 24, "resolucao_primeiro_contato": true}, "proxima_acao_em_horas": 24, "criterio_encerramento": "Encerrar quando oferta aceita e SLA de reembolso configurado; caso contrário, escalar ao nível 2 após 48h sem resposta", "plano_contingencia": "Se recusa da oferta, oferecer alternativa de migração de plano com coparticipação reduzida"}
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 1.200 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

  • Visibilidade das Instruções (Prompt): As instruções deste agente não devem ser visíveis para nenhum agente.
  • Visibilidade da Resposta: A resposta gerada por este agente não é passada para outros agentes internos.

8.3.6 Regras de Orquestração e Transição

A execução deste agente finaliza o fluxo. O resultado gerado deve ser utilizado para acompanhamento e encerramento dos casos de retenção.

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