Agente de IA para Análise de Satisfação Escolar

Coletar feedback de alunos e pais sobre a experiência escolar através de múltiplos canais.

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 respostas de formulários online, mensagens de texto ou emails de feedback. 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: O input inicial para o fluxo é composto por dados textuais de feedback de alunos e pais.
• Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs nos formatos: .txt, .json.
• Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 10.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

• Formato de output: O output deve ser um arquivo no formato JSON contendo os dados de feedback estruturados, prontos para análise.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   {
    "remetente": "Aluno",
    "tipo_feedback": "Experiência Escolar",
    "detalhes_feedback": "As aulas são muito interativas e os professores são atenciosos."
  } 

• Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 500 caracteres por feedback.

1.3.3 Parâmetros de Geração

• Modelo: GPT-5
• Temperatura: 0.7

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 Escolar (RF 2).

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Análise de Feedback Escolar (RF 2).

Analisar os dados coletados para gerar insights acionáveis sobre a experiência escolar.

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 estruturados em JSON com feedback de alunos e pais.
• 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.

2.3.2 Especificação do Output

• Formato de output: O output deve ser um relatório em markdown com insights sobre áreas de melhoria na experiência escolar.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   ### Insights de Feedback Escolar
  
  1. **Interatividade das Aulas:** As aulas são percebidas como interativas e envolventes, mas há espaço para incluir mais atividades práticas.
  2. **Atenção dos Professores:** Os professores são considerados atenciosos, mas alguns alunos sentem que o tempo de resposta poderia ser melhorado.
  3. **Ambiente Escolar:** O ambiente é geralmente bem avaliado, mas melhorias na infraestrutura foram sugeridas.

• Número de caracteres esperado: O relatório gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 2.000 caracteres.

2.3.3 Parâmetros de Geração

• Modelo: GPT-5
• Temperatura: 0.7

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 é o entregável final e não é passada para outros agentes internos.

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

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