PrototipeAI | Agente de IA para Preparação de Materiais para Reuniões

1. Propósito e Escopo

Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados e demais requisitos funcionais para o Fluxo de Agentes "Preparação de Materiais para Reuniões", uma solução de automação projetada para organizar e preparar materiais necessários para reuniões individuais com pais, baseando-se no histórico acadêmico dos alunos. 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 coleta e organização de dados acadêmicos dos alunos, apresentando-os de forma clara e objetiva para as reuniões com os pais, reduzindo significativamente o tempo e esforço necessários para essa preparação.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

Professores e coordenadores frequentemente gastam tempo significativo na preparação de materiais para reuniões com pais, o que pode incluir a coleta de dados acadêmicos, organização dessas informações e preparação de um resumo para discussão. Este processo é manual e propenso a erros, resultando em informações desatualizadas ou incompletas.

Problemas Identificados

Tempo e esforço significativos: A preparação manual de materiais consome tempo que poderia ser utilizado em outras atividades educacionais.
Necessidade de informações precisas: É crucial fornecer informações precisas e resumidas sobre o desempenho dos alunos para que os pais possam entender claramente o progresso de seus filhos.

3. Impactos Esperados

A implementação deste fluxo de automação visa alcançar os seguintes resultados:

Reduzir o tempo necessário para preparação de materiais em pelo menos 70%.
Melhorar a precisão das informações apresentadas nas reuniões.
Aumentar a eficiência dos professores e coordenadores, permitindo que se concentrem em atividades mais estratégicas.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para preparação de materiais para reuniões coleta dados acadêmicos relevantes dos alunos de forma automática, organiza e apresenta as informações de forma clara e objetiva, e atualiza os materiais com base em novos dados e feedbacks recebidos. 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 preparação de materiais para reuniões com pais.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por 2 agentes de IA. O processo inicia com a coleta automática de dados acadêmicos e termina com a organização e apresentação das informações em um formato adequado para reuniões.

Agentes	Função Principal
`Agente para Coleta de Dados Acadêmicos` (RF 1)	Coletar dados acadêmicos relevantes dos alunos de forma automática.
`Agente para Organização e Apresentação de Materiais` (RF 2)	Organizar e apresentar informações acadêmicas de alunos de forma clara e objetiva.

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 os professores e coordenadores receberão. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.

Ver Agente na Prototipe AI

6. Requisitos Funcionais

RF 1. Agente para Coleta de Dados Acadêmicos

1.1 Tarefa do Agente

Coletar dados acadêmicos relevantes dos alunos de forma automática.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente

 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo identificadores únicos dos alunos para acessar os dados acadêmicos.

# 2. Objetivo
Coletar dados acadêmicos relevantes dos alunos de forma automática.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Utilize identificadores únicos para acessar o sistema acadêmico e recuperar dados dos alunos.
- Garanta que todos os dados coletados estejam atualizados até o momento da coleta.
- Registre qualquer erro de acesso ou inconsistência nos dados em um log para auditoria futura.
- Se encontrar dados faltantes, sinalize a ausência e continue com os dados disponíveis.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{"dados_academicos": {"nome": "João Silva", "notas": [8.5, 7.0, 9.0], "frequencia": 95}}

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 identificadores únicos dos alunos via API. Na fase de testes, o fluxo será iniciado pelo envio manual dos dados, que serão enviados para o agente diretamente por upload na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
Tipo do input: Identificadores únicos dos alunos para acesso aos dados acadêmicos.
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 até 5.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

Formato de output: O output deve ser um JSON estruturado contendo os dados acadêmicos dos alunos.

Exemplo de Estrutura de Output:

{"dados_academicos": {"nome": "João Silva", "notas": [8.5, 7.0, 9.0], "frequencia": 95}}

Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho estimado em torno de 2.000 caracteres.

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 para Organização e Apresentação de Materiais (RF 2).

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente para Organização e Apresentação de Materiais (RF 2).

RF 2. Agente para Organização e Apresentação de Materiais

2.1 Tarefa do Agente

Organizar e apresentar informações acadêmicas de alunos de forma clara e objetiva.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente

 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados acadêmicos coletados e estruturados.

# 2. Objetivo
Organizar e apresentar informações acadêmicas de alunos de forma clara e objetiva.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Estruture os dados em um formato de fácil leitura, priorizando clareza e concisão.
- Inclua gráficos ou tabelas para facilitar a visualização das notas e frequência dos alunos.
- Atualize o resumo acadêmico sempre que novos dados ou feedbacks forem recebidos.
- Certifique-se de que o material esteja pronto para ser apresentado em reuniões, com destaque para pontos fortes e áreas a melhorar do aluno.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
Resumo acadêmico em formato markdown com informações de desempenho e frequência.

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: Dados acadêmicos coletados e estruturados.
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 até 2.000 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

Formato de output: O output deve ser um resumo acadêmico em formato markdown, com informações de desempenho e frequência.