Agente de IA para Suporte na Gestão de Contratos de Benefícios

23 de December de 2025 • Tempo de leitura: 5 min

Como criar um agente de IA que auxilia na revisão de contratos de benefícios, garantindo que todos os termos estejam em conformidade e sugerindo renovações ou cancelamentos.

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

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

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

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

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.

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