1. Propósito e Escopo
Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados e demais requisitos funcionais para o Fluxo de Agentes "Análise de Uso de Biblioteca Escolar", uma solução de automação projetada para analisar dados de uso da biblioteca e identificar padrões de empréstimo, além de sugerir melhorias no acervo com base nas preferências dos usuários. 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 de uso da biblioteca em insights valiosos que orientem a gestão do acervo, melhorando a satisfação dos alunos e otimizando os recursos disponíveis.
2. Contexto e Problema
Cenário Atual
A biblioteca escolar enfrenta desafios relacionados à falta de análise detalhada sobre o uso dos recursos e padrões de empréstimo. Atualmente, não há um sistema eficiente para identificar quais livros são mais ou menos populares, nem para entender as preferências dos usuários.
As decisões sobre aquisição de novos livros ou remoção de títulos desatualizados são tomadas com base em intuições ou feedbacks informais, o que pode resultar em um acervo que não atende adequadamente às necessidades dos alunos.
Problemas Identificados
- Falta de dados analíticos: Não há uma análise sistemática dos dados de empréstimo, o que dificulta a identificação de padrões de uso.
- Acervo desatualizado: Livros pouco solicitados ocupam espaço que poderia ser usado para obras mais relevantes.
- Desconexão com preferências dos usuários: A biblioteca não consegue adaptar seu acervo rapidamente às mudanças nas preferências dos alunos.
- Gestão ineficiente de recursos: A falta de dados impede uma alocação otimizada do orçamento para aquisições de novos títulos.
3. Impactos Esperados
A implementação deste fluxo de automação visa alcançar os seguintes resultados:
- Aumentar a eficiência na gestão do acervo com base em dados reais de uso.
- Melhorar a satisfação dos usuários ao alinhar o acervo com suas preferências e necessidades.
- Otimizar o uso do orçamento para aquisições, priorizando livros de maior demanda.
- Facilitar a tomada de decisões sobre remoção e aquisição de títulos com base em relatórios detalhados.
4. Visão Geral da Solução
O agente de IA para análise de uso de biblioteca escolar processa dados de uso da biblioteca em formato CSV, identifica padrões de empréstimo e sugere melhorias no acervo com base nas preferências dos usuários. 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 gestão do acervo da biblioteca.
A solução consiste em um fluxo de automação composto por 2 agentes de IA. O processo inicia com a análise dos dados de uso da biblioteca e culmina na geração de um relatório com sugestões de melhorias no acervo.
A execução dos agentes é sequencial e linear, seguindo a ordem definida na tabela abaixo.
| Agentes | Função Principal |
|---|---|
Agente de Análise de Dados de Uso da Biblioteca (RF 1)
| Analisar dados de uso da biblioteca para identificar padrões de empréstimo. |
Agente de Sugestão de Melhorias no Acervo (RF 2)
| Sugerir melhorias no acervo com base nas preferências dos usuários. |
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 Dados de Uso da Biblioteca
1.1 Tarefa do Agente
Analisar dados de uso da biblioteca para identificar padrões de empréstimo.
1.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo dados de uso da biblioteca em formato CSV. Esses dados contêm informações sobre empréstimos de livros, incluindo as colunas 'usuário', 'livro', 'data_empréstimo' e 'data_devolução'. # 2. Objetivo Analisar os dados para identificar padrões de empréstimo, como os livros mais e menos emprestados, a frequência de empréstimos por usuário e períodos de maior e menor movimento na biblioteca. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Identifique os livros mais emprestados e os menos emprestados, categorizando-os por gênero e período de tempo. - Analise a frequência de empréstimos por usuário para identificar leitores assíduos e ocasionais. - Determine os períodos de maior e menor movimento na biblioteca com base nas datas de empréstimo e devolução. - Avalie a taxa de devolução no prazo para identificar possíveis melhorias no sistema de lembretes de devolução. - Gere gráficos que ilustrem os padrões de empréstimo ao longo do tempo, destacando tendências sazonais. # 4. Exemplo de Output que você deve produzir Relatório em markdown com padrões de empréstimo identificados, incluindo gráficos e tabelas.
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 de uso da biblioteca 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 na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
- Tipo do input: O input inicial para o fluxo são dados estruturados em um arquivo 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 input de texto com até 50.000 caracteres.
1.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um relatório formatado em **Markdown**. O relatório deve incluir padrões de empréstimo identificados, gráficos e tabelas.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
### Relatório de Padrões de Empréstimo - **Livros mais emprestados:** Lista de livros mais populares. - **Livros menos emprestados:** Lista de livros menos populares. - **Frequência por usuário:** Gráfico de frequência de empréstimos. - **Movimento na biblioteca:** Tabela de períodos de maior e menor movimento. - **Taxa de devolução no prazo:** Percentual de devoluções no prazo.
- Número de caracteres esperado: O texto final deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 3.000 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 cálculos estatísticos e geração de gráficos.
- 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 Sugestão de Melhorias no Acervo (RF 2).
1.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Sugestão de Melhorias no Acervo (RF 2).
RF 2. Agente de Sugestão de Melhorias no Acervo
2.1 Tarefa do Agente
Sugerir melhorias no acervo com base nas preferências dos usuários.
2.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo um relatório de padrões de empréstimo em formato Markdown. Este relatório foi gerado por um agente anterior e detalha as tendências de uso da biblioteca. # 2. Objetivo Sugerir melhorias no acervo da biblioteca com base nos padrões de empréstimo identificados e nas preferências dos usuários. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Identifique lacunas no acervo com base nos livros mais solicitados e menos disponíveis. - Recomende a aquisição de novos títulos em gêneros com alta demanda e baixa disponibilidade. - Sugira a substituição ou remoção de livros com baixa taxa de empréstimo e relevância. - Considere feedback dos usuários sobre livros desejados durante a análise de sugestões. - Priorize compras de livros que complementem séries ou autores populares entre os usuários. # 4. Exemplo de Output que você deve produzir Lista de sugestões de aquisições para o acervo em markdown.
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 relatório de padrões de empréstimo formatado em Markdown.
-
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato:
.md(Markdown). - Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 3.000 caracteres.
2.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser uma lista formatada em **Markdown** com sugestões de aquisições para o acervo.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
### Sugestões de Melhorias no Acervo - **Novos Títulos Recomendados:** - Título 1 - Título 2 - **Substituições/Recomendações de Remoção:** - Título 3 - Título 4
- Número de caracteres esperado: A lista de sugestões deve ser clara e direta, com um tamanho estimado em torno de 1.500 caracteres.
2.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
2.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta.
- Calculadora: Não utiliza.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Não utiliza.
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 (lista de sugestões) 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. A lista de sugestões gerada é o resultado que deve ser disponibilizado ao usuário.