Agente de IA para Análise de Dados de Atendimento

27 de November de 2025 • Tempo de leitura: 5 min

Como criar um agente de IA que analisa dados históricos de atendimentos para identificar padrões de alta demanda.

1. Propósito e Escopo

Este documento define todos os prompts, configurações de memória e demais requisitos funcionais para o Fluxo de Agentes "Análise de Dados de Atendimento", uma solução de automação projetada para identificar padrões de alta demanda e sugerir melhorias no gerenciamento de fluxo. 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 dados históricos de atendimento em insights acionáveis, melhorando a eficiência e a capacidade de resposta dos serviços.

2. Contexto e Problema

Os serviços de atendimento enfrentam dificuldades em identificar padrões de alta demanda de forma eficiente, o que resulta em má alocação de recursos e atrasos no atendimento. Sem insights claros, o gerenciamento de fluxo de atendimento se torna reativo, em vez de proativo.

  • Incapacidade de identificar padrões de alta demanda de forma eficiente.
  • Falta de insights para melhorar o gerenciamento de fluxo de atendimento.

3. Impactos Esperados

A implementação deste agente visa alcançar os seguintes resultados:

  • Identificar padrões de alta demanda de forma precisa e em tempo hábil.
  • Sugerir melhorias proativas no gerenciamento de fluxo de atendimento com base em dados históricos.
  • Otimizar a alocação de recursos durante horários de pico, melhorando a eficiência do serviço.
  • Reduzir o tempo de espera dos clientes e aumentar a satisfação geral.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para análise de dados de atendimento processa dados históricos de atendimentos, identifica padrões de alta demanda e sugere melhorias no gerenciamento de fluxo. A seguir são detalhadas todas as regras de negócio e especificações funcionais necessárias para que esse agente atue como um assistente eficaz na análise de dados de atendimento.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por um agente de IA, que analisa dados históricos de atendimento e gera relatórios detalhados com sugestões de melhorias.

A execução do agente é linear, começando com a análise dos dados e culminando na geração de um relatório detalhado.

Agente Função Principal
Agente de Análise de Padrões de Demanda (RF 1) Analisar dados históricos de atendimentos para identificar padrões de alta demanda e sugerir melhorias no gerenciamento de fluxo.

5. Protótipos

Para proporcionar uma visão clara e tangível da solução proposta, criamos protótipos que demonstram o fluxo de trabalho do agente e 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 Análise de Padrões de Demanda

1.1 Tarefa do Agente

Analisar dados históricos de atendimentos para identificar padrões de alta demanda e sugerir melhorias no gerenciamento de fluxo.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados históricos de atendimentos em formato CSV. Este arquivo contém informações sobre data, hora, tipo de atendimento, duração e resultado dos atendimentos passados.

# 2. Objetivo
Analisar os dados para identificar padrões de alta demanda e sugerir melhorias no gerenciamento de fluxo.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Utilize técnicas estatísticas para identificar tendências e picos de atendimento.
- Gere gráficos de linhas para visualizar a frequência de cada tipo de atendimento ao longo do tempo, destacando períodos de pico.
- Crie tabelas detalhadas de frequência que mostrem o volume de atendimentos por tipo e por período específico.
- Sugira melhorias no gerenciamento de fluxo com base nos padrões identificados, propondo ajustes na alocação de recursos e horários de pico.
- Atualize as análises regularmente para incorporar novos dados e tendências.
- Sinalize quaisquer anomalias ou lacunas significativas nos dados antes de iniciar a análise.
- Documente todas as etapas do processo analítico, justificando claramente as sugestões de melhoria com base nos dados analisados.
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 dados históricos de atendimento em formato CSV 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 arquivo CSV na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
  • Tipo do input: Dados históricos de atendimento em formato CSV.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber arquivos nos formatos: .csv.
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um arquivo CSV com até 100.000 linhas.

1.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um relatório em formato Markdown, incluindo gráficos de linhas e tabelas de frequência para cada tipo de atendimento e sugestões de melhorias no fluxo.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     **Relatório de Análise de Padrões de Demanda**
    
    ### Padrões Identificados
    - **Tipo de Atendimento A:** Pico de demanda às segundas-feiras, das 10h às 12h.
    - **Tipo de Atendimento B:** Aumento gradual ao longo do mês, com pico no final.
    
    ### Sugestões de Melhoria
    - Realocar recursos para segundas-feiras de manhã para o Tipo de Atendimento A.
    - Aumentar a equipe no final do mês para o Tipo de Atendimento B.
    
    ### Gráficos e Tabelas
    ![Gráfico de Linhas](link_para_grafico)
    ![Tabela de Frequência](link_para_tabela)
  • Número de caracteres esperado: O relatório final deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 5.000 caracteres, podendo variar conforme a complexidade dos dados analisados.

1.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

1.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta documentos externos.
  • Calculadora: Utiliza lógica interna para análise estatística dos dados.
  • 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.
  • Visibilidade da Resposta: A resposta gerada por este agente é o relatório final e não é passada para outros agentes internos.

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

A execução deste agente finaliza o fluxo. O relatório gerado é o resultado que deve ser disponibilizado ao usuário.

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