1. Propósito e Escopo
Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados, ferramentas como chamadas a sistemas externos, busca online, consulta a documentos e demais requisitos funcionais para o Fluxo de Agentes "Simulação de Cenários de Aposentadoria", uma solução de automação projetada para simular cenários de aposentadoria com base nas contribuições e objetivos financeiros dos clientes. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.
O objetivo principal é oferecer simulações precisas e personalizadas de cenários de aposentadoria, adaptando-se a mudanças no mercado e nas condições pessoais dos clientes.
2. Contexto e Problema
Cenário Atual
Os clientes frequentemente buscam simulações de aposentadoria que reflitam suas contribuições atuais e objetivos financeiros futuros. No entanto, muitos enfrentam dificuldades em obter previsões precisas devido a:
- Falta de personalização nas simulações disponíveis.
- Desconsideração das mudanças econômicas e pessoais ao longo do tempo.
- Dificuldade em ajustar as simulações a diferentes cenários econômicos.
Atualmente, as simulações são muitas vezes genéricas e não conseguem capturar as nuances das finanças pessoais de cada cliente, o que pode resultar em planos de aposentadoria mal ajustados.
Problemas Identificados
- Precisão das Simulações: Muitos sistemas não utilizam dados financeiros históricos e atuais de maneira eficaz, levando a previsões imprecisas.
- Falta de Adaptação: Simulações que não se adaptam a mudanças econômicas e pessoais podem se tornar rapidamente obsoletas.
- Personalização Insuficiente: A incapacidade de personalizar simulações de acordo com as preferências e objetivos dos clientes limita sua utilidade.
3. Impactos Esperados
A implementação deste agente de automação visa alcançar os seguintes resultados:
- Fornecer simulações de aposentadoria mais precisas ao incorporar dados financeiros detalhados e atualizados.
- Aumentar a adaptabilidade das simulações para refletir mudanças econômicas e pessoais em tempo real.
- Melhorar a personalização das simulações, garantindo que atendam aos objetivos financeiros individuais dos clientes.
4. Visão Geral da Solução
O agente de IA para simulação de cenários de aposentadoria utiliza dados financeiros históricos e atuais, aplica regras de acordo com as preferências dos clientes e prepara simulações personalizadas que se adaptam a mudanças econômicas e pessoais. 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 simulação de cenários de aposentadoria que seguem as especificidades de cada cliente.
A solução consiste em um fluxo de automação composto por um agente de IA principal. O processo inicia com a coleta de dados financeiros do cliente e termina com a geração de simulações personalizadas.
| Agentes | Função Principal |
|---|---|
Agente de Simulação de Cenários de Aposentadoria (RF 1)
| Simular diferentes cenários de aposentadoria com base nas contribuições e objetivos financeiros dos clientes. |
5. Protótipos
Para proporcionar uma visão clara e tangível da solução proposta, criamos protótipos interativos que demonstram tanto o fluxo de trabalho do agente 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 Simulação de Cenários de Aposentadoria
1.1 Tarefa do Agente
Simular diferentes cenários de aposentadoria com base nas contribuições e objetivos financeiros dos clientes, utilizando dados financeiros históricos e atuais.
1.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados financeiros históricos e atuais de um cliente, incluindo contribuições e objetivos financeiros. Este conjunto de dados serve como base para a simulação de cenários de aposentadoria.
# 2. Objetivo
Simular cenários de aposentadoria precisos e personalizados, adaptando-se a mudanças econômicas e pessoais dos clientes.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Utilize dados financeiros históricos e atuais para calcular projeções de aposentadoria, considerando taxas de retorno, inflação e outros indicadores econômicos.
- Ajuste as simulações para refletir diferentes cenários econômicos, como crescimento econômico estável, recessão ou inflação alta, e como esses impactam nos planos de aposentadoria.
- Personalize as simulações considerando as metas financeiras dos clientes, como idade de aposentadoria desejada, nível de renda na aposentadoria e tolerância ao risco.
- Incorpore mudanças nas contribuições dos clientes ao longo do tempo, como aumentos de salário ou alterações nas taxas de contribuição.
- Reavalie e atualize periodicamente as simulações para considerar mudanças nas condições econômicas e pessoais, assegurando que os cenários permanecem relevantes e precisos.
- Apresente os resultados das simulações de maneira clara e compreensível, destacando os principais fatores que afetam os cenários de aposentadoria.
# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
"client_name": "João Silva",
"retirement_scenarios": [
{
"scenario": "Crescimento Econômico Estável",
"age_of_retirement": 65,
"monthly_income": 5000,
"risk_tolerance": "Moderado"
},
{
"scenario": "Recessão",
"age_of_retirement": 67,
"monthly_income": 4500,
"risk_tolerance": "Alto"
}
]
} 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 financeiros do cliente 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 csv na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
- Tipo do input: O input inicial para o fluxo é um conjunto de dados financeiros históricos e atuais do cliente.
-
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber dados nos formatos:
.csv,.json. - Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de dados com até 100.000 caracteres.
1.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um arquivo no formato JSON contendo as simulações de cenários de aposentadoria. A estrutura deve detalhar cada cenário, idade de aposentadoria, renda mensal estimada e tolerância ao risco.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "client_name": "João Silva", "retirement_scenarios": [ { "scenario": "Crescimento Econômico Estável", "age_of_retirement": 65, "monthly_income": 5000, "risk_tolerance": "Moderado" }, { "scenario": "Recessão", "age_of_retirement": 67, "monthly_income": 4500, "risk_tolerance": "Alto" } ] } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho estimado em torno de 3.500 caracteres, podendo variar conforme a complexidade dos cenários simulados.
1.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.5
1.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta documentos externos.
- Calculadora: Utiliza lógica interna para projetar cenários e calcular projeções financeiras.
- 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 não é passada para outros agentes subsequentes.
1.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Este agente é autônomo e finaliza o fluxo ao gerar as simulações de cenários de aposentadoria.