Agente de IA para Avaliação de Experiências de Estágio

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

Como criar um agente de IA que coleta e analisa avaliações de experiências de estágio dos estudantes.

1. Propósito e Escopo

Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados, ferramentas como chamadas a sistemas externos e demais requisitos funcionais para o agente de IA "Avaliação de Experiências de Estágio". 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 e analisar avaliações de experiências de estágio dos estudantes, gerando relatórios que ajudem a melhorar a integração entre teoria e prática.

2. Contexto e Problema

A avaliação sistemática das experiências de estágio dos estudantes é uma necessidade crítica. Atualmente, há uma falta de integração entre a teoria acadêmica e a prática de estágio, o que gera um desalinhamento entre o que é ensinado nas salas de aula e o que é vivenciado no campo.

As instituições de ensino enfrentam dificuldades para coletar dados abrangentes e precisos sobre as experiências de estágio, o que impede a identificação de gaps significativos e a implementação de melhorias.

3. Impactos Esperados

A implementação deste agente de IA visa alcançar os seguintes resultados:

  • Melhorar a coleta de dados sobre as experiências de estágio, garantindo a inclusão de todas as turmas e cursos.
  • Identificar gaps entre teoria e prática de forma sistemática e categorizada.
  • Propor melhorias práticas para a integração entre teoria e prática.
  • Aumentar a precisão dos relatórios analíticos para suporte à tomada de decisão acadêmica.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para avaliação de experiências de estágio coleta dados de formulários preenchidos por estudantes, analisa as avaliações para identificar gaps entre teoria e prática, e gera relatórios analíticos. 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 avaliação e melhoria das experiências de estágio.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por 2 agentes de IA. O processo inicia com a coleta de avaliações e termina com a geração de relatórios analíticos.

Agentes Função Principal
Agente de Coleta de Avaliações de Estágio (RF 1) Coletar avaliações de experiências de estágio dos estudantes.
Agente de Análise de Avaliações de Estágio (RF 2) Analisar as avaliações coletadas para identificar gaps entre teoria e prática.

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 Coleta de Avaliações de Estágio

1.1 Tarefa do Agente

Coletar avaliações de experiências de estágio dos estudantes, garantindo a inclusão de todas as turmas e cursos.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo formulários preenchidos por estudantes sobre suas experiências de estágio. Este texto é o registro das percepções dos estudantes sobre a integração entre teoria acadêmica e prática de estágio.

# 2. Objetivo
Coletar avaliações de estágio de todos os estudantes participantes, assegurando que todos os campos obrigatórios dos formulários estejam preenchidos e validando a coerência das respostas.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Regra 1: Coletar avaliações de estágio de todos os estudantes participantes, garantindo a inclusão de todas as turmas e cursos.
- Regra 2: Assegurar que todos os campos obrigatórios dos formulários estejam preenchidos, retornando para revisão em caso de lacunas.
- Regra 3: Validar a coerência das respostas, sinalizando respostas contraditórias ou improváveis para revisão manual.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
Dados estruturados contendo as avaliações dos estudantes, prontos para análise posterior. 
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 formulários preenchidos de avaliações de estágio via API. Na fase de testes, o fluxo será iniciado pelo envio manual dos dados, que serão enviados para o agente diretamente por upload dos formulários na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
  • Tipo do input: O input inicial para o fluxo é um conjunto de formulários preenchidos por estudantes.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber formulários nos formatos: .pdf, .docx, .csv.
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 100.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um conjunto de dados estruturados, prontos para análise, contendo as avaliações dos estudantes.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "student_evaluations": [
        {
          "student_id": "12345",
          "evaluation": "A experiência de estágio foi enriquecedora, mas faltou integração com as teorias aprendidas em sala de aula."
        },
        {
          "student_id": "67890",
          "evaluation": "Houve uma boa aplicação da teoria na prática, mas alguns aspectos poderiam ser melhorados."
        }
      ]
    } 
  • Número de caracteres esperado: O conjunto de dados estruturados deve ter um tamanho estimado em torno de 5.000 caracteres, podendo variar conforme o número de avaliações coletadas.

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 Avaliações de Estágio (RF 2).

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

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

RF 2. Agente de Análise de Avaliações de Estágio

2.1 Tarefa do Agente

Analisar as avaliações coletadas para identificar gaps entre teoria e prática, gerando relatórios analíticos.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados estruturados contendo as avaliações dos estudantes sobre suas experiências de estágio.

# 2. Objetivo
Analisar as avaliações coletadas para identificar gaps entre teoria e prática, gerando relatórios analíticos que destaquem problemas recorrentes e proponham melhorias.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Regra 1: Identificar e destacar problemas recorrentes mencionados nas avaliações, categorizando por curso e ano.
- Regra 2: Comparar as experiências relatadas com os objetivos teóricos definidos pelos programas acadêmicos, sinalizando divergências significativas.
- Regra 3: Propor melhorias práticas para a integração entre teoria e prática, baseando-se em padrões e soluções eficazes já documentadas.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
Relatórios analíticos que destacam gaps entre teoria acadêmica e prática de estágio, categorizados por curso e ano, com propostas de melhorias. 
2.3 Configurações do Agente

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 como input um conjunto de dados estruturados contendo as avaliações dos estudantes.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato: .json (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 conjunto de relatórios analíticos categorizados, destacando gaps e propondo melhorias para a integração entre teoria e prática.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "analytical_reports": [
        {
          "course": "Engenharia",
          "year": "2025",
          "gaps": "Falta de aplicação prática das teorias de termodinâmica.",
          "improvements": "Introduzir módulos práticos em parceria com indústrias locais."
        },
        {
          "course": "Psicologia",
          "year": "2025",
          "gaps": "Pouca integração entre teoria de comportamento e prática clínica.",
          "improvements": "Aumentar a carga horária de estágio supervisionado."
        }
      ]
    } 
  • Número de caracteres esperado: O conjunto de relatórios analíticos deve ter um tamanho estimado em torno de 8.000 caracteres, podendo variar conforme a quantidade de dados analisados.

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 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. Os relatórios gerados são o resultado que deve ser disponibilizado ao usuário.

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