1. Propósito e Escopo
Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados, ferramentas como chamadas a sistemas externos, consulta a documentos e demais requisitos funcionais para o Fluxo de Agentes "Suporte em Consultoria de Previdência", uma solução de automação projetada para auxiliar consultores na elaboração de planos de previdência personalizados com base em dados demográficos e 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 coletar e analisar dados dos clientes para personalizar planos de previdência, oferecendo sugestões que maximizem os benefícios de acordo com o perfil do cliente e atualizando os planos conforme mudanças significativas.
2. Contexto e Problema
Cenário Atual
Consultores de previdência enfrentam desafios significativos ao oferecer planos personalizados devido à falta de integração eficiente de dados demográficos e financeiros dos clientes. Essa dificuldade resulta em planos de previdência pouco ajustados às necessidades individuais.
As principais dificuldades incluem:
- Falta de personalização nos planos de previdência oferecidos aos clientes.
- Dificuldade em integrar dados demográficos e financeiros na elaboração dos planos.
Problemas Identificados
- Falta de Personalização: Planos de previdência frequentemente não refletem as necessidades e circunstâncias específicas de cada cliente, devido à análise insuficiente de dados personalizados.
- Integração de Dados: A dificuldade em integrar dados demográficos e financeiros impede a criação de planos otimizados e que maximizem os benefícios fiscais e de investimento.
- Atualização de Planos: Falta de mecanismos para atualizar automaticamente os planos com base em mudanças significativas na situação do cliente ou nas regulamentações.
3. Impactos Esperados
A implementação deste fluxo de automação visa alcançar os seguintes resultados:
- Melhorar a personalização dos planos de previdência para atender às necessidades específicas dos clientes.
- Integrar eficientemente dados demográficos e financeiros para otimizar as recomendações de planos.
- Atualizar automaticamente os planos com base em mudanças significativas na situação do cliente ou nas regulamentações.
4. Visão Geral da Solução
O agente de IA para suporte em consultoria de previdência coleta e analisa dados demográficos e financeiros dos clientes, personaliza planos de previdência e oferece sugestões que maximizam os benefícios. 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 elaboração de planos de previdência que seguem as especificidades de cada cliente.
A solução consiste em um fluxo de automação composto por múltiplos agentes de IA. O processo inicia com a normalização dos dados do cliente e termina com a geração de recomendações de planos de previdência otimizados.
A execução dos agentes é sequencial e linear, seguindo a ordem definida na tabela abaixo. O fluxo inclui etapas condicionais que são executadas apenas se critérios específicos forem atendidos, conforme detalhado após a tabela.
| Agentes | Função Principal |
|---|---|
Agente de Normalização e Validação de Dados do Cliente (RF 1)
| Normalizar e validar dados demográficos e financeiros do cliente para o fluxo de previdência. |
Agente de Preparação de Payload do Catálogo de Planos (RF 2)
| Transformar dados do cliente em parâmetros de consulta para recuperar o catálogo atual de planos de previdência disponíveis. |
Agente de Execução de Chamada à API (RF 3)
| Realizar chamada à API do Sistema Catálogo de Previdência para obter lista de planos e suas condições comerciais. |
Agente de Perfil de Risco e Capacidade de Contribuição (RF 4)
| Classificar o perfil de risco do cliente e estimar faixas de contribuição mensal e alocação alvo conforme objetivos e catálogo disponível. |
Agente de Preparação de Consulta a Regulamentos (RF 5)
| Gerar parâmetros para consulta de regras e limites regulatórios aplicáveis ao cliente e aos tipos de plano elegíveis. |
Agente de Execução de Consulta a Documento (RF 6)
| Realizar consulta ao documento base de Regulamentos Previdenciários para obter limites fiscais, regras de resgate e critérios de suitability. |
Agente de Sugestão de Planos de Previdência (RF 7)
| Gerar recomendações de planos que maximizem benefícios fiscais e aderência ao perfil, com comparativo e verificação de conformidade. |
Agente de Reajuste e Atualização de Planos (RF 8)
| Recalcular contribuições, verificar conformidade e atualizar recomendações diante de mudanças significativas. |
Regras de Execução Condicional ou Edges
- Ativação do Agente de Preparação de Payload do Catálogo de Planos (RF 2): Este agente só será executado se a propriedade
"precisa_catalogo_planos"do objeto JSON gerado pelo Agente de Normalização e Validação de Dados do Cliente (RF 1) fortrue. Caso contrário, o fluxo pulará esta etapa e prosseguirá diretamente para o Agente de Perfil de Risco e Capacidade de Contribuição (RF 4).
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 Normalização e Validação de Dados do Cliente
1.1 Tarefa do Agente
Receber dados demográficos e financeiros do cliente, normalizar formatos, verificar consistência e calcular variáveis derivadas necessárias ao fluxo de previdência.
1.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo dados demográficos e financeiros de um cliente. Esses dados são cruciais para a personalização dos planos de previdência. # 2. Objetivo Normalizar e validar os dados recebidos, identificando inconsistências e calculando variáveis derivadas. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Se idade, renda_mensal_bruta ou despesas_mensais estiverem ausentes, liste em sinais_validacao.faltantes e não calcule variáveis derivadas para esses campos. - Calcule renda_mensal_disponivel = max(renda_mensal_bruta - despesas_mensais, 0). - Calcule horizonte_anos = max(aposentadoria_idade_alvo - idade, 0). - Defina taxa_poupanca_sugerida_min e max: se tolerancia_risco = conservador => [0.08, 0.15]; moderado => [0.10, 0.20]; arrojado => [0.12, 0.25]. - Calcule capacidade_contribuicao_mensal_range = [round(renda_mensal_disponivel * taxa_min), round(renda_mensal_disponivel * taxa_max)]. - Defina flags.precisa_catalogo_planos = true sempre que capacidade_contribuicao_mensal_range.max > 0; caso contrário false. - Defina flags.precisa_regulamentos = true se uf preenchido; caso contrário false. - Inconsistências: idade < 16 ou > 90; despesas_mensais > 2*renda_mensal_bruta; renda_mensal_bruta < 0; liste em sinais_validacao.inconsistencias com códigos: IDADE_FORA_FAIXA, DESP_MAIOR_2X_RENDA, RENDA_NEGATIVA.
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 demográficos e 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 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 dados demográficos e financeiros do cliente.
-
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber dados nos formatos:
.json. - Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 10.000 caracteres.
1.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON estruturado contendo os dados normalizados, variáveis derivadas e sinais de validação.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "cliente_id": "string", "dados_normalizados": { "idade": 35, "sexo": "F", "estado_civil": "solteiro", "dependentes": 0, "uf": "SP", "renda_mensal_bruta": 8000, "despesas_mensais": 4500, "patrimonio": 120000, "dividas": 10000, "renda_mensal_disponivel": 3500 }, "variaveis_derivadas": { "horizonte_anos": 30, "taxa_poupanca_sugerida_min": 0.10, "taxa_poupanca_sugerida_max": 0.20, "capacidade_contribuicao_mensal_range": {"min": 800, "max": 1600} }, "sinais_validacao": { "faltantes": [], "inconsistencias": [], "moeda": "BRL" }, "flags": { "precisa_catalogo_planos": true, "precisa_regulamentos": true } } - Número de caracteres esperado: O JSON final deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 3.000 caracteres, podendo variar conforme a complexidade dos dados do cliente.
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 Preparação de Payload do Catálogo de Planos (RF 2) e o Agente de Perfil de Risco e Capacidade de Contribuição (RF 4).
1.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Preparação de Payload do Catálogo de Planos (RF 2).
RF 2. Agente de Preparação de Payload do Catálogo de Planos
2.1 Tarefa do Agente
Transformar dados do cliente em parâmetros de consulta para recuperar o catálogo atual de planos de previdência disponíveis.
2.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados normalizados do cliente e deve transformá-los em parâmetros de consulta para o catálogo de planos.
# 2. Objetivo
Gerar o payload da API para recuperar o catálogo de planos de previdência disponíveis.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Incluir uf e idade obrigatoriamente se disponíveis; na ausência, definir uf = "BR" e remover filtro de idade.
- Definir filtros.tipos = ["PGBL","VGBL"]; se regime = declaração_completa, priorizar PGBL (manter ambos no filtro).
- min_aporte_mensal_maximo = renda_mensal_disponivel.
- Garantir moeda = mesma da entrada; se ausente, usar "BRL".
- Se flags.precisa_catalogo_planos = false, retornar payload vazio: {"payload_api_catalogo": null}. 2.3 Configurações do Agente
2.3.1 Especificação do Input
- Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão bem-sucedida do agente anterior (RF 1).
- Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input um JSON contendo dados normalizados do cliente.
-
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 estruturado contendo o payload para consulta ao catálogo de planos.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "payload_api_catalogo": { "uf": "SP", "idade": 35, "horizonte_anos": 30, "moeda": "BRL", "filtros": { "ativo": true, "tipos": ["PGBL", "VGBL"], "min_aporte_mensal_maximo": 3500 } } } - Número de caracteres esperado: O JSON final deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em torno de 1.000 caracteres.
2.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
2.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta documentos externos.
- Calculadora: Não utiliza.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.
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 Execução de Chamada à API (RF 3).
2.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Execução de Chamada à API (RF 3).