1. Propósito e Escopo
Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados, ferramentas como chamadas a sistemas externos, busca online, consulta a documentos e demais requisitos funcionais para o Fluxo de Agentes "Análise de Sentimento em Notícias Financeiras", uma solução projetada para analisar o sentimento de notícias financeiras e prever o impacto em ações específicas, além de sugerir estratégias de investimento. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.
O objetivo principal é processar notícias em tempo real, identificar o sentimento predominante e correlacioná-lo com o mercado de ações para fornecer insights valiosos aos investidores.
2. Contexto e Problema
Cenário Atual
O mercado financeiro é altamente influenciado por notícias e eventos econômicos. Investidores enfrentam dificuldades para interpretar o sentimento das notícias e seu impacto no mercado de ações.
- Dificuldade em interpretar o sentimento das notícias financeiras e seu impacto nos preços das ações.
- Necessidade de prever movimentos de mercado baseados no sentimento público e econômico.
Problemas Identificados
- Interpretação Complexa: As notícias financeiras podem ter nuances que dificultam a interpretação manual do sentimento.
- Reatividade ao Mercado: A incapacidade de reagir rapidamente às mudanças de sentimento pode levar a decisões de investimento subótimas.
- Falta de Ferramentas: A ausência de ferramentas automatizadas para análise de sentimento limita a capacidade de investidores de tomar decisões informadas.
3. Impactos Esperados
A implementação deste fluxo de automação visa alcançar os seguintes resultados:
- Melhorar a precisão da interpretação de notícias financeiras e seu impacto no mercado de ações.
- Aumentar a reatividade dos investidores a mudanças de sentimento no mercado.
- Fornecer recomendações de investimento mais informadas e baseadas em dados.
4. Visão Geral da Solução
O agente de IA para análise de sentimento em notícias financeiras processa dados de texto de notícias financeiras, aplica análise de sentimento e prevê o impacto em ações específicas, sugerindo estratégias de investimento. 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 análise de notícias financeiras e na recomendação de estratégias de investimento.
A solução consiste em um fluxo de automação composto por 3 agentes de IA. O processo inicia com a análise de sentimento das notícias e termina com a sugestão de estratégias de investimento.
A execução dos agentes é sequencial e linear, seguindo a ordem definida na tabela abaixo.
| Agentes | Função Principal |
|---|---|
Agente de Análise de Sentimento em Notícias (RF 1)
| Realizar análise de sentimento em tempo real de notícias financeiras. |
Agente de Previsão de Impacto no Mercado (RF 2)
| Prever o impacto do sentimento público em ações específicas. |
Agente de Sugestão de Estratégias de Investimento (RF 3)
| Sugerir estratégias de investimento baseadas em análises de sentimento. |
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.
6. Requisitos Funcionais
RF 1. Agente de Análise de Sentimento em Notícias
1.1 Tarefa do Agente
Realizar análise de sentimento em tempo real de notícias financeiras.
1.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo URLs ou textos de notícias financeiras de fontes confiáveis para análise de sentimento.
# 2. Objetivo
Analisar o sentimento das notícias recebidas e categorizar como positivo, negativo ou neutro, fornecendo uma medida de confiança na análise.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Utilize técnicas de processamento de linguagem natural para categorizar o sentimento das notícias como positivo, negativo ou neutro.
- Avalie a credibilidade da fonte de notícias, priorizando aquelas com histórico de precisão e confiabilidade.
- Considere o contexto econômico atual ao interpretar o sentimento, ajustando a análise conforme necessário para refletir flutuações recentes no mercado.
- Identifique e ignore informações redundantes ou potencialmente enviesadas para manter a precisão da análise.
- Integre dados de sentimento em um formato estruturado para facilitar a análise subsequente por agentes posteriores no fluxo.
# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{"sentimento": "positivo", "confianca": 0.85} 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 URLs ou textos de notícias financeiras 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: O input inicial para o fluxo é um conjunto de URLs ou textos de notícias financeiras.
-
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 50.000 caracteres.
1.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON estruturado que contém a classificação de sentimento e a medida de confiança.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{"sentimento": "positivo", "confianca": 0.85} - Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser conciso, com um tamanho estimado em torno de 500 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 Previsão de Impacto no Mercado (RF 2).
1.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Previsão de Impacto no Mercado (RF 2).
RF 2. Agente de Previsão de Impacto no Mercado
2.1 Tarefa do Agente
Prever o impacto do sentimento público em ações específicas.
2.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo resultados da análise de sentimento de notícias financeiras.
# 2. Objetivo
Correlacionar o sentimento identificado nas notícias com dados históricos de movimentação de preços de ações específicas para prever impactos futuros.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Correlacione o sentimento identificado nas notícias com dados históricos de movimentação de preços de ações específicas para prever impactos futuros.
- Analise a frequência e o volume de menções de uma ação nas notícias para determinar a intensidade do impacto potencial.
- Ajuste previsões com base em fatores externos, como eventos políticos ou econômicos de relevância que possam modificar o mercado.
- Utilize modelos estatísticos robustos para garantir a precisão das previsões de impacto.
- Documente as previsões e justificativas para uso em relatórios analíticos e decisões de investimento.
# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{"acao": "XYZ", "impacto_previsto": "aumento", "confianca": 0.78} 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 JSON contendo os resultados da análise de sentimento.
-
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 5.000 caracteres.
2.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON estruturado que contém a previsão de impacto no mercado para ações específicas.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{"acao": "XYZ", "impacto_previsto": "aumento", "confianca": 0.78} - Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser conciso, com um tamanho estimado em torno de 500 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 Sugestão de Estratégias de Investimento (RF 3).
2.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Sugestão de Estratégias de Investimento (RF 3).
RF 3. Agente de Sugestão de Estratégias de Investimento
3.1 Tarefa do Agente
Sugerir estratégias de investimento baseadas em análises de sentimento.
3.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo previsões de impacto no mercado de ações.
# 2. Objetivo
Analisar as previsões de impacto e desenvolver estratégias de investimento, como comprar, vender ou manter, conforme o sentimento identificado.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Analise as previsões de impacto e desenvolva estratégias de investimento, como comprar, vender ou manter, conforme o sentimento identificado.
- Incorpore avaliações de risco ao formular as estratégias, garantindo alinhamento com o perfil de risco do investidor.
- Atualize as recomendações de investimento conforme novas análises de sentimento são realizadas, mantendo as estratégias dinâmicas e responsivas.
- Forneça justificativas claras para cada estratégia sugerida, baseando-se em dados concretos e análises de sentimento confiáveis.
- Assegure que as estratégias sugeridas sejam revisadas periodicamente para refletir alterações significativas no mercado ou no sentimento.
# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{"estrategia": "comprar", "acao": "XYZ", "justificativa": "sentimento positivo crescente"} 3.3 Configurações do Agente
3.3.1 Especificação do Input
- Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão bem-sucedida do agente anterior (RF 2).
- Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input um JSON contendo as previsões de impacto no mercado de ações.
-
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 5.000 caracteres.
3.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON estruturado que contém as estratégias de investimento sugeridas.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{"estrategia": "comprar", "acao": "XYZ", "justificativa": "sentimento positivo crescente"} - Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser conciso, com um tamanho estimado em torno de 500 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. As estratégias geradas são o resultado que deve ser disponibilizado ao usuário.