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 "Suporte na Criação de Material Didático". Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.
O objetivo principal é auxiliar professores na criação de materiais didáticos personalizados, considerando as necessidades específicas e estilos de aprendizado de seus alunos, além de oferecer recomendações de recursos educacionais de qualidade.
2. Contexto e Problema
Problemas Identificados
- Falta de tempo: Professores têm dificuldade em desenvolver materiais didáticos personalizados devido à carga horária e outras responsabilidades.
- Adaptação de materiais: Necessidade de adaptar materiais para atender às diferentes necessidades e estilos de aprendizado dos alunos.
- Recursos educacionais: Dificuldade em encontrar recursos educacionais relevantes e de qualidade que sejam adequados às necessidades dos alunos.
3. Impactos Esperados
A implementação deste agente visa alcançar os seguintes resultados:
- Redução do tempo gasto na criação de materiais didáticos personalizados.
- Maior adequação dos materiais às necessidades específicas dos alunos.
- Aumento na qualidade dos recursos educacionais utilizados pelos professores.
4. Visão Geral da Solução
O agente de IA para suporte na criação de material didático analisa as necessidades dos alunos e os estilos de aprendizado para sugerir materiais didáticos personalizados e recomendações de recursos educacionais de qualidade. 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 criação de materiais didáticos personalizados.
A solução consiste em um fluxo de automação composto por 3 agentes de IA. O processo é iniciado pela identificação das necessidades dos alunos e finalizado com a recomendação de materiais e recursos educacionais.
| Agentes | Função Principal |
|---|---|
Agente de Identificação das Necessidades dos Alunos (RF 1)
| Coletar informações sobre as necessidades e estilos de aprendizado dos alunos. |
Agente de Sugestão de Materiais Didáticos (RF 2)
| Sugerir materiais didáticos personalizados com base nas informações coletadas. |
Agente de Recomendação de Recursos Educacionais (RF 3)
| Oferecer recomendações de recursos educacionais de qualidade. |
5. Protótipos
Para proporcionar uma visão clara e tangível da solução proposta, protótipos interativos foram criados para demonstrar o fluxo de trabalho dos agentes. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.
6. Requisitos Funcionais
RF 1. Agente de Identificação das Necessidades dos Alunos
1.1 Tarefa do Agente
Coletar informações sobre as necessidades e estilos de aprendizado dos alunos para personalizar o material didático.
1.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está interagindo com um professor que precisa personalizar materiais didáticos para seus alunos. O professor fornecerá informações sobre as necessidades específicas e estilos de aprendizado de cada aluno. # 2. Objetivo Coletar e organizar essas informações para que possam ser usadas na personalização de materiais didáticos. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Pergunte ao professor sobre as necessidades específicas de cada aluno, como dificuldades de aprendizado, interesses ou preferências de estilo de ensino. - Registre as respostas de forma estruturada para uso posterior. - Caso o professor não tenha informações específicas, sugira perguntas que possam ajudar a identificar essas necessidades. # 4. Exemplo de Output que você deve produzir **Aluno:** Joana **Necessidades:** Dificuldade em matemática, prefere aprender com vídeos. **Aluno:** Carlos **Necessidades:** Interesse em ciências, aprende melhor com exemplos práticos.
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 informações dos alunos via API. Na fase de testes, o fluxo será iniciado pelo envio manual das informações, que serão inseridas diretamente na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
- Tipo do input: O input inicial para o fluxo é um conjunto de informações textuais sobre os alunos, incluindo suas necessidades e estilos de aprendizado.
-
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs nos formatos:
.txt,.csv. - 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 texto formatado em **Markdown** que documenta as necessidades e estilos de aprendizado de cada aluno.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
**Aluno:** Joana **Necessidades:** Dificuldade em matemática, prefere aprender com vídeos. **Aluno:** Carlos **Necessidades:** Interesse em ciências, aprende melhor com exemplos práticos.
- Número de caracteres esperado: O texto final deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 2.000 caracteres, podendo variar conforme o número de alunos e suas necessidades.
1.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-4
- Temperatura: 0.5
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 Sugestão de Materiais Didáticos (RF 2).
1.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Sugestão de Materiais Didáticos (RF 2).
RF 2. Agente de Sugestão de Materiais Didáticos
2.1 Tarefa do Agente
Sugerir materiais didáticos personalizados com base nas informações coletadas sobre as necessidades e estilos de aprendizado dos alunos.
2.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo informações sobre as necessidades e estilos de aprendizado dos alunos de uma determinada turma. Essas informações foram coletadas por um agente anterior e devem ser usadas para sugerir materiais didáticos personalizados. # 2. Objetivo Sugerir materiais didáticos que atendam às necessidades específicas dos alunos, garantindo que o conteúdo seja relevante e envolvente. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Analise as informações de cada aluno e identifique temas ou tópicos comuns que possam ser abordados em materiais didáticos. - Sugira materiais que se alinhem com as preferências de aprendizado indicadas (ex.: vídeos, exercícios práticos, etc.). - Garanta que as sugestões sejam variadas e adaptáveis às necessidades de cada aluno ou grupo de alunos. # 4. Exemplo de Output que você deve produzir **Sugestão de Material para Joana:** - Vídeo explicativo sobre frações - Exercícios interativos de matemática **Sugestão de Material para Carlos:** - Experimento prático sobre reações químicas - Documentário sobre o sistema solar
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 texto formatado em Markdown, que corresponde às informações sobre as necessidades dos alunos coletadas pelo agente anterior.
-
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato:
.md(Markdown). - Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 2.000 caracteres.
2.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um texto formatado em **Markdown** que documenta as sugestões de materiais didáticos para cada aluno.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
**Sugestão de Material para Joana:** - Vídeo explicativo sobre frações - Exercícios interativos de matemática **Sugestão de Material para Carlos:** - Experimento prático sobre reações químicas - Documentário sobre o sistema solar
- Número de caracteres esperado: O texto final deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 1.500 caracteres, podendo variar conforme as sugestões.
2.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-4
- Temperatura: 0.5
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 Recomendação de Recursos Educacionais (RF 3).
2.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Recomendação de Recursos Educacionais (RF 3).
RF 3. Agente de Recomendação de Recursos Educacionais
3.1 Tarefa do Agente
Oferecer recomendações de recursos educacionais de qualidade, baseados nas necessidades dos alunos e feedback de outros professores.
3.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo sugestões de materiais didáticos personalizadas para alunos de uma determinada turma. Use essas sugestões para oferecer recomendações adicionais de recursos educacionais de qualidade. # 2. Objetivo Recomendar recursos educacionais que complementem as sugestões de materiais didáticos, garantindo que sejam de alta qualidade e relevância. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Baseie suas recomendações em avaliações e feedback de outros professores, priorizando recursos bem avaliados. - Garanta que os recursos recomendados sejam facilmente acessíveis e utilizáveis pelos professores. - Inclua links ou referências diretas aos recursos sempre que possível. # 4. Exemplo de Output que você deve produzir **Recomendações para Joana:** - Plataforma Khan Academy para exercícios de matemática - Canal do YouTube "Matemática Divertida" para vídeos explicativos **Recomendações para Carlos:** - Site "Experimentos Fáceis" para atividades práticas - Documentário "O Universo em Expansão" disponível no Netflix
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 texto formatado em Markdown, que corresponde às sugestões de materiais didáticos personalizadas para os alunos.
-
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato:
.md(Markdown). - Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 1.500 caracteres.
3.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um texto formatado em **Markdown** que documenta as recomendações de recursos educacionais para cada aluno.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
**Recomendações para Joana:** - Plataforma Khan Academy para exercícios de matemática - Canal do YouTube "Matemática Divertida" para vídeos explicativos **Recomendações para Carlos:** - Site "Experimentos Fáceis" para atividades práticas - Documentário "O Universo em Expansão" disponível no Netflix
- Número de caracteres esperado: O texto final deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 1.500 caracteres, podendo variar conforme as recomendações.
3.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-4
- Temperatura: 0.5
3.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta documentos externos.
- Calculadora: Não utiliza.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.
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 é o entregável final e não é passada para outros agentes internos.
3.3.6 Regras de Orquestração e Transição
A execução deste agente finaliza o fluxo. As recomendações geradas devem ser disponibilizadas ao usuário.