1. Propósito e Escopo
Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados e demais requisitos funcionais para um agente de IA para Análise de Satisfação dos Beneficiários. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.
O objetivo principal é coletar feedback dos beneficiários através de diversos canais, analisar os dados coletados para identificar áreas de melhoria e gerar relatórios de satisfação com sugestões de ações para aprimorar os serviços oferecidos.
2. Contexto e Problema
Cenário Atual
As organizações enfrentam desafios significativos na coleta e análise eficaz de feedback dos beneficiários. A falta de um sistema automatizado para processar e interpretar esses dados resulta em:
- Dificuldade em coletar e analisar feedback de forma eficiente.
- Necessidade de melhorar continuamente os serviços com base na satisfação dos beneficiários.
Atualmente, o processo é manual e não padronizado, o que leva a uma demora na identificação de áreas críticas que necessitam de melhorias.
Problemas Identificados
- Inconsistência na coleta de dados: A coleta de feedback por meio de múltiplos canais resulta em dados fragmentados e inconsistentes.
- Análise demorada: Sem automação, a análise dos dados de feedback é lenta e propensa a erros.
- Falta de insights acionáveis: A ausência de uma análise estruturada impede a geração de insights práticos para melhoria dos serviços.
3. Impactos Esperados
A implementação deste agente de IA visa alcançar os seguintes resultados:
- Otimizar a coleta de feedback através de um sistema unificado e automatizado.
- Acelerar a análise de dados de feedback, permitindo respostas mais rápidas às necessidades dos beneficiários.
- Gerar insights acionáveis que orientem melhorias contínuas nos serviços oferecidos.
4. Visão Geral da Solução
O agente de IA para Análise de Satisfação dos Beneficiários coleta feedback dos beneficiários através de diversos canais, analisa os dados coletados para identificar áreas de melhoria e gera relatórios de satisfação com sugestões de ações para aprimorar os serviços oferecidos. A seguir são detalhadas todas as regras de negócio e especificações funcionais necessárias para que esse agente atue como um assistente eficaz e autônomo na melhoria contínua dos serviços.
A solução consiste em um fluxo de automação composto por 3 agentes de IA. O processo inicia com a coleta de feedback dos beneficiários e termina com a geração de relatórios de satisfação detalhados.
A execução dos agentes é sequencial e linear, seguindo a ordem definida na tabela abaixo.
| Agentes | Função Principal |
|---|---|
Agente de Coleta de Feedback (RF 1)
| Coletar feedback dos beneficiários através de diversos canais. |
Agente de Análise de Feedback (RF 2)
| Analisar os dados de feedback coletados para identificar áreas de melhoria. |
Agente de Geração de Relatório de Satisfação (RF 3)
| Gerar relatórios de satisfação e sugerir ações para aprimorar os serviços. |
5. Protótipos
Para proporcionar uma visão clara e tangível da solução proposta, foram criados protótipos que demonstram o fluxo de trabalho dos agentes e o resultado final que os stakeholders receberão. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.
6. Requisitos Funcionais
RF 1. Agente de Coleta de Feedback
1.1 Tarefa do Agente
Coletar feedback dos beneficiários através de diversos canais, estruturando os dados de maneira consistente para análise.
1.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo mensagens de feedback enviadas por beneficiários através de canais como email, formulários online e redes sociais. # 2. Objetivo Coletar e estruturar os dados de feedback de forma consistente para análise posterior. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Identificar todos os canais disponíveis para coleta de feedback, incluindo email, formulários online e redes sociais. - Estabelecer um formato padrão para estruturar os dados de feedback coletados, garantindo consistência e facilidade de análise. - Implementar mecanismos para assegurar que todos os feedbacks sejam capturados e processados corretamente, independentemente do canal de origem.
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 mensagens de feedback via API. Na fase de testes, o fluxo será iniciado pelo envio manual dos dados, que serão enviados para o agente diretamente por upload de um arquivo de texto na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
- Tipo do input: O input inicial para o fluxo é um conjunto de mensagens de feedback enviadas por beneficiários.
-
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber mensagens nos formatos:
.txt,.json. - Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 50.000 caracteres.
1.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um arquivo no formato JSON, estruturando os dados de feedback de forma consistente para análise posterior.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "feedbacks": [ { "canal": "email", "mensagem": "Ótimo serviço, mas poderia melhorar o tempo de espera.", "data": "2025-11-16" }, { "canal": "formulário online", "mensagem": "A equipe foi muito atenciosa e prestativa.", "data": "2025-11-15" } ] } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e organizado, com um tamanho estimado em torno de 3.000 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 de Análise de Feedback (RF 2).
1.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Análise de Feedback (RF 2).
RF 2. Agente de Análise de Feedback
2.1 Tarefa do Agente
Analisar os dados de feedback coletados para identificar áreas de melhoria e gerar insights acionáveis.
2.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo dados estruturados de feedback em formato JSON. # 2. Objetivo Analisar os dados de feedback coletados para identificar áreas de melhoria e gerar insights acionáveis. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Utilizar técnicas de análise de texto para identificar padrões de insatisfação e satisfação nos feedbacks. - Classificar os feedbacks por categoria e gravidade para priorizar as áreas de melhoria. - Gerar insights acionáveis a partir dos dados analisados, destacando as principais tendências e preocupações dos beneficiários.
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 arquivo JSON estruturado com dados de feedback coletados.
-
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 3.000 caracteres.
2.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um relatório analítico com áreas de melhoria identificadas, apresentando insights acionáveis.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "areas_melhoria": [ { "categoria": "Tempo de Espera", "gravidade": "Alta", "insight": "Reduzir o tempo de espera em 20% aumentaria a satisfação em 15%." }, { "categoria": "Atendimento", "gravidade": "Média", "insight": "Treinamento adicional para a equipe pode melhorar a percepção de atendimento em 10%." } ] } - Número de caracteres esperado: O relatório gerado deve ser conciso e focado, com um tamanho estimado em torno de 2.000 caracteres.
2.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
2.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta documentos externos.
- Calculadora: Não utiliza.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.
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 Geração de Relatório de Satisfação (RF 3).
2.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Geração de Relatório de Satisfação (RF 3).
RF 3. Agente de Geração de Relatório de Satisfação
3.1 Tarefa do Agente
Gerar relatórios de satisfação detalhados e sugerir ações para aprimorar os serviços oferecidos.
3.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo um relatório analítico com áreas de melhoria identificadas. # 2. Objetivo Gerar relatórios de satisfação detalhados e sugerir ações para aprimorar os serviços oferecidos. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Compilar um relatório abrangente que sintetize as análises realizadas, destacando as áreas de insatisfação e satisfação. - Propor ações específicas e práticas para cada área de melhoria identificada, baseando-se em melhores práticas do setor. - Formatar o relatório em markdown para facilitar a leitura e a disseminação entre as partes interessadas.
3.3 Configurações do Agente
3.3.1 Especificação do Input
- Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 2).
- Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input um relatório analítico com áreas de melhoria identificadas.
-
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.
3.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um relatório de satisfação detalhado em formato markdown, com sugestões de ações para melhoria dos serviços.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
**Relatório de Satisfação dos Beneficiários** ### Áreas de Melhoria 1. **Tempo de Espera** - **Gravidade:** Alta - **Insight:** Reduzir o tempo de espera em 20% aumentaria a satisfação em 15%. - **Ação Sugerida:** Implementar sistemas de agendamento mais eficientes. 2. **Atendimento** - **Gravidade:** Média - **Insight:** Treinamento adicional para a equipe pode melhorar a percepção de atendimento em 10%. - **Ação Sugerida:** Oferecer workshops de atendimento ao cliente.
- Número de caracteres esperado: O relatório em markdown deve ser claro e bem estruturado, com um tamanho estimado em torno de 3.000 caracteres.
3.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
3.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta documentos externos.
- Calculadora: Não utiliza.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.
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 é o entregável final e não é passada para outros agentes internos.
3.3.6 Regras de Orquestração e Transição
A execução deste agente finaliza o fluxo. O relatório gerado deve ser disponibilizado aos stakeholders.