1. Propósito e Escopo
Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados, ferramentas como chamadas a sistemas externos e demais requisitos funcionais para o Agente de IA para Suporte na Gestão de Contratos 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 automatizar a revisão de contratos de benefícios, garantindo que todos os termos estejam em conformidade com as políticas e regulamentos, e sugerindo renovações ou cancelamentos com base em análises de desempenho e custo-benefício.
2. Contexto e Problema
Cenário Atual
As empresas enfrentam desafios significativos na gestão e revisão de contratos de benefícios devido à complexidade e ao volume de dados envolvidos. Isso pode levar a erros de conformidade e decisões subótimas sobre renovações ou cancelamentos.
Os problemas específicos que este agente deve resolver incluem:
- Complexidade na gestão e revisão de contratos de benefícios que pode levar a erros de conformidade.
- Dificuldade em decidir sobre renovações ou cancelamentos de contratos baseados em dados.
3. Impactos Esperados
A implementação deste agente de IA visa alcançar os seguintes resultados:
- Aumentar a conformidade dos contratos de benefícios com as políticas e regulamentos aplicáveis.
- Reduzir o tempo necessário para revisar e decidir sobre contratos de benefícios.
- Melhorar a qualidade das decisões sobre renovações ou cancelamentos de contratos.
- Atualizar continuamente os critérios de revisão com base em mudanças regulatórias e feedback dos usuários.
4. Visão Geral da Solução
O agente de IA para suporte na gestão de contratos de benefícios revisa automaticamente os contratos para garantir conformidade com as políticas e regulamentos, e sugere renovações ou cancelamentos com base em análises de desempenho e custo-benefício. 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 gestão de contratos de benefícios.
A solução consiste em um fluxo de automação composto por 6 agentes de IA. O processo inicia com a extração estruturada dos contratos e termina com a geração de um pacote final para stakeholders com relatórios e recomendações.
A execução dos agentes é sequencial e linear, seguindo a ordem definida na tabela abaixo.
| Agentes | Função Principal |
|---|---|
Agente de Extração Estruturada de Contratos de Benefícios (RF 1)
| Converter contratos de benefícios em um JSON estruturado com metadados, cláusulas e parâmetros chave para análise. |
Agente de Análise de Conformidade Regulatória e de Políticas (RF 2)
| Avaliar o JSON extraído do contrato contra políticas internas e regulamentos aplicáveis, classificando severidades e ações corretivas. |
Agente de Preparação de Payload para KPIs de Desempenho e Custo (RF 3)
| Gerar parâmetros de consulta para obter indicadores históricos de custo-benefício e desempenho relacionados ao contrato/fornecedor. |
Agente de Execução de Chamada à API (RF 4)
| Realizar chamada à API do Sistema de BI/Benefits para obter KPIs de desempenho e custos do contrato/fornecedor. |
Agente de Recomendação de Renovação, Renegociação ou Cancelamento (RF 5)
| Combinar a análise de conformidade e os KPIs para emitir uma decisão estruturada com justificativas e itens de negociação. |
Agente de Consolidação do Dossiê e Relatório Final (RF 6)
| Gerar o pacote final para stakeholders com relatório de conformidade e recomendações em formato legível e estruturado. |
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 Extração Estruturada de Contratos de Benefícios
1.1 Tarefa do Agente
Converter contratos de benefícios (PDF/texto) em um JSON estruturado com metadados, cláusulas e parâmetros chave para análise.
1.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um contrato de benefícios em formato PDF ou texto. Este documento contém todas as cláusulas e termos que precisam ser estruturados para análise.
# 2. Objetivo
Converter o contrato em um JSON estruturado com metadados, cláusulas e parâmetros chave para análise.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Identifique e normalize campos obrigatórios: fornecedor, cnpj_fornecedor (ou 'nao_informado'), datas em ISO 8601 (YYYY-MM-DD), valores monetários em BRL com duas casas decimais, percentuais como decimal (0–1).
- Mapeie cláusulas em uma taxonomia fixa: objeto, vigencia, reajuste, rescisao, cobertura, exclusoes, coparticipacao, carencias, SLA, penalidades, rede_atendimento, elegibilidade, LGPD_privacidade, auditoria_e_reportes, jurisdicao, multa_rescisoria, alteracoes_unilaterais, precificacao, franquias, tributacao.
- Para reajuste, preencha subcampos: tipo (ex.: IGPM, IPCA, sinistralidade, misto), indice_referencia (nome completo + fonte), periodicidade (meses), teto (decimal), gatilhos (lista textual de condições).
- Registre ambiguidades: quando informação estiver ausente, conflitante ou vaga, inclua em ambiguidades_e_lacunas como {campo, descricao, impacto_potencial} e marque o campo correspondente como null.
- Extraia cada cláusula com {id_clausula sequencial, titulo, texto_integral, pagina_localizacao} mantendo integridade textual para citação posterior.
- Se múltiplas versões/anuais forem detectadas, identifique 'versao' e relacione 'anexos' e 'tabelas_e_referencias' com títulos e páginas.
- Não invente dados: se não encontrado, use null e explique a lacuna no array ambiguidades_e_lacunas. 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 arquivo de contrato em PDF ou texto via API. Na fase de testes, o fluxo será iniciado pelo envio manual dos dados, que serão enviados para o agente diretamente por upload do documento na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
- Tipo do input: O input inicial para o fluxo é um arquivo de contrato em PDF ou texto.
-
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber contratos nos formatos:
.pdf,.txt. - Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 150.000 caracteres.
1.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um arquivo no formato JSON estruturado com metadados, cláusulas e parâmetros chave para análise.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "id_documento": "12345", "fornecedor": "Empresa XYZ", "cnpj_fornecedor": "12.345.678/0001-99", "titulo": "Contrato de Benefícios 2025", "versao": "1.0", "data_assinatura": "2025-01-01", "vigencia_inicio": "2025-02-01", "vigencia_fim": "2026-01-31", "objeto": "Fornecimento de benefícios de saúde", "clausulas": [ { "id_clausula": "001", "titulo": "Objeto do Contrato", "texto_integral": "O presente contrato tem por objeto...", "pagina_localizacao": "1" } ] } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho estimado em torno de 10.000 caracteres, dependendo da complexidade do contrato.
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 Análise de Conformidade Regulatória e de Políticas (RF 2).
1.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Análise de Conformidade Regulatória e de Políticas (RF 2).
RF 2. Agente de Análise de Conformidade Regulatória e de Políticas
2.1 Tarefa do Agente
Avaliar o JSON extraído do contrato contra políticas internas e regulamentos aplicáveis, classificando severidades e ações corretivas.
2.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo um JSON estruturado de um contrato de benefícios, juntamente com políticas internas e regulamentos aplicáveis. # 2. Objetivo Avaliar o JSON extraído do contrato contra políticas internas e regulamentos aplicáveis, classificando severidades e ações corretivas. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Para cada requisito de politicas_referencia e regulacoes_referencia, busque mapeamento direto no JSON do contrato. Se encontrado, cite evidencia.id_clausula e trecho fiel. Se não encontrado, marque status como nao_conforme ou nao_aplicavel conforme escopo. - Classifique severidade usando regra determinística: critico (impacto legal/sanção severa ou LGPD/privacidade sem base legal), alta (risco financeiro relevante ou descumprimento de SLA/penalidades), media (ambiguidade que pode gerar litígio), baixa (ajuste redacional/forma). - Defina conformidade_geral: nao_conforme se existir ao menos 1 critico OU >=3 altas; parcial se existir pelo menos 1 media/alta sem critico/limiar; conforme se sem pendências de média para cima. - Gere recomendacao_corrigenda objetiva com ação, campo alvo e critério de aceite mensurável. Ex.: "Adicionar cláusula de aviso prévio de 60 dias (aceite: prazo >= 60 dias explicitado)". - Se houver ambiguidades_e_lacunas, inclua todas em lacunas_documentais e marque itens associados como parcial. - Use data_corte para decidir versões de norma/índice aplicáveis e registre em referencias_citadas o id, versao e jurisdicao.
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 estruturado do contrato de benefícios, juntamente com parâmetros de políticas internas e regulamentos aplicáveis.
-
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 12.000 caracteres.
2.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um relatório de conformidade em JSON, detalhando itens, evidências, severidades e recomendações corretivas.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "itens": [ { "id": "001", "requisito_ref": "POL123", "origem": "politica", "descricao_requisito": "Cláusula de aviso prévio", "status": "nao_conforme", "evidencia": { "id_clausula": "002", "trecho": "..." }, "severidade": "alta", "recomendacao_corrigenda": "Adicionar cláusula de aviso prévio de 60 dias", "prazo_sugerido_dias": 30 } ], "conformidade_geral": "parcial", "riscos_chave": "Risco de litígio devido à ausência de cláusula de aviso prévio", "lacunas_documentais": "Ausência de cláusula de aviso prévio", "referencias_citadas": [ { "id": "POL123", "versao": "1.0", "jurisdicao": "BR" } ] } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho estimado em torno de 5.000 caracteres, dependendo da quantidade de itens de conformidade analisados.
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
- 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 para KPIs de Desempenho e Custo (RF 3).
2.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Preparação de Payload para KPIs de Desempenho e Custo (RF 3).
RF 3. Agente de Preparação de Payload para KPIs de Desempenho e Custo
3.1 Tarefa do Agente
Gerar parâmetros de consulta para obter indicadores históricos de custo-benefício e desempenho relacionados ao contrato/fornecedor.
3.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo dados do contrato de benefícios extraído e um relatório de conformidade. # 2. Objetivo Gerar parâmetros de consulta para obter indicadores históricos de custo-benefício e desempenho relacionados ao contrato/fornecedor. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Preencha identificadores a partir do contrato; se id_contrato ausente, use cnpj_fornecedor + nome_fornecedor e marque fallback_identificacao: true. - Defina periodo: fim = hoje ou vigencia_fim (o que ocorrer primeiro); inicio = fim - periodo_analise_meses (default 12). - Inclua metricas_solicitadas padronizadas conforme a lista; permita extras se escopo_beneficio indicar. - Marque necessidade_busca_kpis como true se qualquer métrica solicitada não estiver presente no input; caso já fornecidas, false.
3.3 Configurações do Agente
3.3.1 Especificação do Input
- Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão bem-sucedida do agente anterior (RF 2).
- Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input dados do contrato de benefícios extraído e um relatório de conformidade.
-
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 15.000 caracteres.
3.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um payload pronto para execução de chamada à API, contendo identificadores, período, métricas solicitadas e filtros.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "identificadores": { "cnpj_fornecedor": "12.345.678/0001-99", "id_contrato": "12345", "nome_fornecedor": "Empresa XYZ" }, "periodo": { "inicio": "2024-01-01", "fim": "2025-01-01" }, "metricas_solicitadas": [ "sinistralidade", "custo_per_capita", "variacao_custos", "NPS", "SLA_cumprimento", "acordos_descumpridos", "co_participacao_media" ], "filtros": { "centros_custo": "123", "linhas_beneficio": "Saúde" }, "necessidade_busca_kpis": true } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho estimado em torno de 2.000 caracteres.
3.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
3.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta.
- Calculadora: Não utiliza.
- 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 subsequente.
- Visibilidade da Resposta: A resposta gerada por este agente deve ser visível para o Agente de Execução de Chamada à API (RF 4).
3.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Execução de Chamada à API (RF 4).
RF 4. Agente de Execução de Chamada à API
4.1 Tarefa do Agente
Realizar chamada à API do Sistema de BI/Benefits para obter KPIs de desempenho e custos do contrato/fornecedor.
4.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo um payload pronto para execução de chamada à API, que contém identificadores, período, métricas solicitadas e filtros. # 2. Objetivo Realizar chamada à API do Sistema de BI/Benefits para obter KPIs de desempenho e custos do contrato/fornecedor. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Este agente apenas executa a chamada à API e retorna os dados recuperados conforme o payload recebido.
4.3 Configurações do Agente
4.3.1 Especificação do Input
- Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão bem-sucedida do agente anterior (RF 3).
- Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input um payload pronto para execução de chamada à API.
-
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.
4.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON contendo os dados recuperados da chamada à API, incluindo métricas de desempenho e custos.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "metricas": { "sinistralidade": [ {"mes": "2025-01", "valor": 0.75}, {"mes": "2025-02", "valor": 0.78} ], "custo_per_capita": [ {"mes": "2025-01", "valor": 250.00}, {"mes": "2025-02", "valor": 255.00} ] }, "ultima_atualizacao": "2025-12-22" } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho estimado em torno de 3.000 caracteres.
4.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: Não se aplica (uso de ferramenta)
4.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta.
- Calculadora: Não utiliza.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: O agente deverá enviar o payload recebido para a API externa do Sistema de BI/Benefits e retornar os dados recebidos como resposta.
4.3.5 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 Renovação, Renegociação ou Cancelamento (RF 5).
4.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Recomendação de Renovação, Renegociação ou Cancelamento (RF 5).
RF 5. Agente de Recomendação de Renovação, Renegociação ou Cancelamento
5.1 Tarefa do Agente
Combinar a análise de conformidade e os KPIs para emitir uma decisão estruturada com justificativas e itens de negociação.
5.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo um relatório de conformidade e KPIs de desempenho e custos do contrato/fornecedor. # 2. Objetivo Combinar a análise de conformidade e os KPIs para emitir uma decisão estruturada com justificativas e itens de negociação. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Calcule um score base (0-100) somando: conformidade (até 40 pts), desempenho (até 40 pts), custo-benefício (até 20 pts). • Conformidade: conforme=40, parcial=20, nao_conforme=0; deduza 10 pts por item critico e 5 por cada alta além da primeira. • Desempenho: média dos últimos 6 meses: SLA_cumprimento >= 0.98 => 20 pts, 0.95-0.979 => 12, <0.95 => 0; NPS >= 70 => 20 pts, 50-69 => 10, <50 => 0. • Custo-benefício: sinistralidade <= 0.70 => 10 pts, 0.71-0.85 => 5, >0.85 => 0; variacao_custos anual <= 5% => 10 pts, 5-15% => 5, >15% => 0. - Regras de decisão: cancelar se houver pelo menos 1 critico não sanável em 30 dias OU score_decisao < 35 OU sinistralidade > 0.95 com SLA<0.95. Renegociar se score entre 35 e 69 OU houver altas não resolvidas mas sanáveis; Renovar se score >= 70 e sem itens alta/critico. - Condicoes_para_renovacao devem refletir recomendações do relatório de conformidade (ex.: inserir cláusula LGPD, ajustar SLA para 98%, teto de reajuste IPCA+0%). - Defina proxima_janela_rescisao a partir de rescisao.prazo_aviso e vigencia; se ausente, assinale como "indefinida" e inclua no checklist a obtenção desta informação. - Confianca: 0.9 se todos KPIs presentes e poucas lacunas; 0.7 se faltam até duas métricas; 0.5 se faltam mais de duas ou contrato com muitas ambiguidades. - Itens de negociação priorizados por impacto: primeiro os que reduzem risco crítico/alto, depois custo (reajuste/teto/coparticipação), depois experiência (SLA/NPS).
5.3 Configurações do Agente
5.3.1 Especificação do Input
- Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão bem-sucedida do agente anterior (RF 4).
- Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input um relatório de conformidade e KPIs de desempenho e custos do contrato/fornecedor.
-
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 10.000 caracteres.
5.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser uma decisão em JSON, contendo a ação recomendada, score de decisão, confiança, justificativas, itens de negociação prioritários, riscos residuais, condições para renovação e checklist de próximos passos.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "acao_recomendada": "renovar", "score_decisao": 75, "confianca": 0.9, "justificativas": [ "O contrato está em conformidade com todas as políticas internas", "Os KPIs de desempenho superam as expectativas" ], "itens_negociacao_prioritarios": [ "Ajustar cláusula de SLA para 98%", "Reduzir teto de reajuste para IPCA+0%" ], "riscos_residuais": [ "Nenhum risco crítico identificado" ], "condicoes_para_renovacao": [ "Inserir cláusula de aviso prévio de 60 dias" ], "proxima_janela_rescisao": "2025-12-31", "checklist_proximos_passos": [ "Revisar cláusulas de SLA", "Confirmar termos de renovação" ] } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho estimado em torno de 4.000 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: Não utiliza.
5.3.5 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 Consolidação do Dossiê e Relatório Final (RF 6).
5.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Consolidação do Dossiê e Relatório Final (RF 6).
RF 6. Agente de Consolidação do Dossiê e Relatório Final
6.1 Tarefa do Agente
Gerar o pacote final para stakeholders com relatório de conformidade e recomendações em formato legível e estruturado.
6.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo saídas dos agentes anteriores: contrato estruturado, relatório de conformidade, decisão de renovação/renegociação/cancelamento. # 2. Objetivo Gerar o pacote final para stakeholders com relatório de conformidade e recomendações em formato legível e estruturado. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Estruture o Markdown com: Sumário executivo (<= 200 palavras), Contexto do contrato, Achados de conformidade (tabela textual com status e severidade), KPIs com tendências (descrever variação), Decisão e justificativas, Itens de negociação, Próximos passos com responsáveis e prazos sugeridos. - No JSON mestre, inclua links lógicos para id_clausula citados e garanta consistência de chaves e formatos definidos anteriormente. - Se algum componente faltar (ex.: KPIs), sinalize no sumário e ajuste a seção de confiança conforme regras do agente de decisão.
6.3 Configurações do Agente
6.3.1 Especificação do Input
- Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão bem-sucedida do agente anterior (RF 5).
- Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber saídas dos agentes anteriores, incluindo contrato estruturado, relatório de conformidade e decisão de renovação/renegociação/cancelamento.
-
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs nos formatos:
.json. - Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 20.000 caracteres.
6.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output final deve incluir um relatório em Markdown e um arquivo JSON mestre com todas as chaves produzidas e referências às cláusulas citadas.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
**Sumário Executivo:** Este relatório apresenta uma análise detalhada do contrato de benefícios da Empresa XYZ. Todos os achados de conformidade, KPIs e recomendações são descritos abaixo. **Contexto do Contrato:** O contrato analisado é referente ao fornecimento de benefícios de saúde para o ano de 2025. **Achados de Conformidade:** | Requisito | Status | Severidade | |-----------|--------|------------| | Aviso Prévio | Não Conforme | Alta | **KPIs com Tendências:** A sinistralidade apresentou uma variação de 0.75 a 0.78 nos últimos meses. **Decisão e Justificativas:** A recomendação é renovar o contrato dado que os KPIs estão dentro dos parâmetros esperados. **Itens de Negociação:** Ajustar cláusula de SLA para 98%. **Próximos Passos:** Revisar cláusulas de SLA até 31/12/2025. **JSON Mestre:** { "relatorio": "...", "clausulas": [ { "id_clausula": "001", "titulo": "Objeto do Contrato", "texto_integral": "O presente contrato tem por objeto...", "pagina_localizacao": "1" } ] } - Número de caracteres esperado: O relatório em Markdown deve ter um tamanho estimado em torno de 6.000 caracteres, enquanto o JSON mestre deve ter aproximadamente 4.000 caracteres.
6.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
6.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta.
- Calculadora: Não utiliza.
- 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 subsequente.
- Visibilidade da Resposta: A resposta (relatório e JSON mestre) é o entregável final e não é passada para outros agentes internos.
6.3.6 Regras de Orquestração e Transição
A execução deste agente finaliza o fluxo. O relatório e o JSON mestre gerados são os resultados que devem ser disponibilizados aos stakeholders.