Agente de IA para Simulação de Cenários de Aposentadoria

11 de November de 2025 • Tempo de leitura: 5 min

Como criar um agente de IA que simula diferentes cenários de aposentadoria com base nas contribuições e objetivos financeiros dos clientes.

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.

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