PrototipeAI | Agente de IA para Análise de Condição de Livros

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 "Análise de Condição de Livros", uma solução de automação projetada para avaliar a condição física dos livros a partir de imagens e sugerir reparos ou substituições quando necessário. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é transformar o input de imagens dos livros em relatórios automáticos, que detalham os danos e sugerem ações corretivas, reduzindo a subjetividade e imprecisão da avaliação manual.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

A avaliação da condição física dos livros é realizada manualmente, o que resulta em subjetividade e imprecisão. Além disso, não há um registro sistemático sobre a necessidade de reparos ou substituições, o que pode levar ao desgaste progressivo dos livros sem intervenções preventivas.

Problemas Identificados

Subjetividade: A avaliação manual é subjetiva e pode variar de acordo com a percepção de cada avaliador.
Falta de Registro: Não há um sistema automatizado para registrar a condição dos livros e a necessidade de intervenções.
Desgaste Progressivo: Livros podem se deteriorar sem que intervenções preventivas sejam realizadas a tempo.

3. Impactos Esperados

A implementação deste agente de IA visa alcançar os seguintes resultados:

Precisão na Avaliação: Aumentar a precisão na avaliação da condição dos livros.
Automatização do Registro: Criar um registro sistemático e automatizado das condições dos livros.
Intervenções Preventivas: Facilitar intervenções preventivas ao identificar danos precocemente.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para análise de condição de livros utiliza visão computacional para analisar imagens dos livros, identificar danos e criar relatórios automáticos sobre o estado dos livros. 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 avaliação e manutenção do acervo de livros.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por 2 agentes de IA. O processo inicia com a análise das imagens dos livros e termina com a geração de um relatório detalhado com sugestões de reparos ou substituições.

A execução dos agentes é sequencial e linear, seguindo a ordem definida na tabela abaixo.

Agentes	Função Principal
`Agente de Extração de Dados de Imagem de Livros` (RF 1)	Extrair informações sobre a condição física dos livros a partir de imagens.
`Agente de Relatórios e Ações Corretivas para Livros` (RF 2)	Gerar relatórios automáticos e sugerir ações corretivas para os livros analisados.

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.

Ver Agente na Prototipe AI

6. Requisitos Funcionais

RF 1. Agente de Extração de Dados de Imagem de Livros

1.1 Tarefa do Agente

Extrair informações sobre a condição física dos livros a partir de imagens.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente

 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo imagens de livros em formato JPEG ou PNG. Seu objetivo é analisar cada imagem para identificar a condição física do livro.

# 2. Objetivo
Utilizar visão computacional para analisar as imagens e identificar danos como rasgos, manchas e páginas soltas, classificando a condição geral do livro.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Analise cada imagem de livro individualmente, identificando danos como rasgos, manchas e páginas soltas.
- Classifique a condição geral do livro como ótimo, bom, regular ou ruim, com base na quantidade e gravidade dos danos identificados.
- Sinalize imagens de baixa qualidade ou pouco iluminadas para nova captura, garantindo a precisão na análise dos danos.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{"danos_identificados": ["rasgos", "manchas", "páginas soltas"], "condicao_geral": "regular"}

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 imagens dos livros via API. Na fase de testes, o fluxo será iniciado pelo envio manual das imagens, que serão enviadas para o agente diretamente por upload na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
Tipo do input: O input inicial para o fluxo são imagens dos livros, que serão analisadas para identificar a condição física dos mesmos.
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber imagens nos formatos: .jpeg, .png.
Número de caracteres esperado: Este agente não processa texto, mas sim imagens, portanto, não há uma estimativa de caracteres aplicável.

1.3.2 Especificação do Output

Formato de output: O output deve ser um objeto JSON contendo os danos identificados e a condição geral do livro.

Exemplo de Estrutura de Output:

{"danos_identificados": ["rasgos", "manchas", "páginas soltas"], "condicao_geral": "regular"}

Número de caracteres esperado: O JSON de output terá um tamanho aproximado de 200 caracteres.

1.3.3 Parâmetros de Geração

Modelo: Gemini Vision
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 Relatórios e Ações Corretivas para Livros (RF 2).

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Relatórios e Ações Corretivas para Livros (RF 2).

RF 2. Agente de Relatórios e Ações Corretivas para Livros

2.1 Tarefa do Agente

Gerar relatórios automáticos e sugerir ações corretivas para os livros analisados.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente

 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados sobre danos e condição geral dos livros extraídos das imagens.

# 2. Objetivo
Elaborar relatórios detalhados que incluam todos os danos identificados e a condição geral de cada livro, sugerindo ações corretivas específicas.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Elabore um relatório detalhado que inclua todos os danos identificados e a condição geral de cada livro.
- Sugira ações corretivas específicas, priorizando reparos urgentes para danos severos e propondo substituições quando necessário.
- Classifique as sugestões de ações corretivas em categorias de urgência: alta, média e baixa, para facilitar a priorização das intervenções.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
Relatório em markdown com sugestões de reparos ou substituições.

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 dados sobre danos e condição geral dos livros, extraídos das imagens pelo agente anterior.
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato: .json (JSON).
Número de caracteres esperado: O JSON de input terá um tamanho aproximado de 200 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

Formato de output: O output deve ser um relatório em formato Markdown que inclua todos os danos identificados, a condição geral de cada livro e as sugestões de ações corretivas.