Agente de IA para Desenvolvimento de Habilidades de Apresentação

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

Como criar um agente de IA que ajuda alunos a melhorar suas habilidades de apresentação.

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 "Desenvolvimento de Habilidades de Apresentação", uma solução de automação projetada para ajudar alunos a melhorar suas habilidades de apresentação. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é oferecer feedback específico e sugestões para melhorar cada aspecto da apresentação, além de propor exercícios práticos para reforçar as habilidades de apresentação.

2. Contexto e Problema

Problemas Específicos

Os alunos frequentemente enfrentam dificuldades em organizar apresentações claras e impactantes e carecem de feedback específico para melhorar suas habilidades de apresentação.

  • Dificuldade em organizar apresentações de forma clara e impactante.
  • Falta de feedback específico para melhorar habilidades de apresentação.

3. Impactos Esperados

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

  • Melhorar a organização e clareza das apresentações dos alunos.
  • Fornecer feedback detalhado e sugestões práticas para aprimorar apresentações.
  • Reforçar habilidades de apresentação através de exercícios práticos personalizados.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para desenvolvimento de habilidades de apresentação analisa transcrições de apresentações, oferece feedback detalhado sobre estrutura, clareza e impacto, e propõe exercícios práticos. A seguir são detalhadas todas as regras de negócio e especificações funcionais necessárias para que esse agente atue como um assistente útil e autônomo no aprimoramento das habilidades de apresentação dos alunos.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por 2 agentes de IA. O processo inicia com a análise da apresentação do aluno e termina com a oferta de sugestões de melhoria e exercícios práticos.

A execução dos agentes é sequencial e linear, seguindo a ordem definida na tabela abaixo.

Agentes Função Principal
Agente de Análise de Apresentações (RF 1) Analisar apresentações dos alunos quanto à estrutura, clareza e impacto.
Agente de Sugestões de Melhoria (RF 2) Oferecer feedback específico e sugestões para melhorar cada aspecto da apresentação.

5. Protótipos

Para proporcionar uma visão clara e tangível da solução proposta, criamos protótipos interativos que demonstram o fluxo de trabalho dos agentes. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.

6. Requisitos Funcionais

RF 1. Agente de Análise de Apresentações

1.1 Tarefa do Agente

Analisar apresentações dos alunos quanto à estrutura, clareza e impacto.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo transcrições de apresentações dos alunos. Este texto é o registro bruto da apresentação feita pelo aluno.

# 2. Objetivo
Analisar a apresentação para identificar a estrutura, clareza e impacto, fornecendo feedback detalhado em cada aspecto.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Avalie a estrutura da apresentação verificando a presença e a qualidade das seções de introdução, desenvolvimento e conclusão. Identifique falhas estruturais e sugira melhorias específicas.
- Examine a clareza das ideias, considerando a escolha de palavras, a coerência e a fluidez do discurso. Destaque áreas confusas e recomende ajustes para maior clareza.
- Analise o impacto da apresentação observando o uso de exemplos práticos, histórias e a capacidade de capturar a atenção do público. Sugira adições ou modificações para aumentar o engajamento.
- Forneça feedback detalhado em cada aspecto, destacando pontos fortes e áreas para melhoria com sugestões práticas e acionáveis.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
  "estrutura": "Clara e lógica",
  "clareza": "Boa",
  "impacto": "Alto",
  "feedback": "A apresentação foi bem organizada, mas precisa de mais exemplos práticos para aumentar o impacto."
} 
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 transcrições de apresentações em texto ou arquivos de áudio 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 são transcrições de apresentações ou arquivos de áudio.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber transcrições em formatos: .txt, .pdf e áudios nos formatos: .mp3, .wav.
  • 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 JSON com a análise detalhada da apresentação, incluindo estrutura, clareza, impacto e feedback.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "estrutura": "Clara e lógica",
      "clareza": "Boa",
      "impacto": "Alto",
      "feedback": "A apresentação foi bem organizada, mas precisa de mais exemplos práticos para aumentar o impacto."
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter 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 Sugestões de Melhoria (RF 2).

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Sugestões de Melhoria (RF 2).

RF 2. Agente de Sugestões de Melhoria

2.1 Tarefa do Agente

Oferecer feedback específico e sugestões para melhorar cada aspecto da apresentação.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo a análise detalhada de uma apresentação, com feedback específico sobre estrutura, clareza e impacto.

# 2. Objetivo
Oferecer sugestões práticas e exercícios para melhorar cada aspecto da apresentação analisada.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Baseie as sugestões de melhoria na análise detalhada fornecida pelo agente de análise. Priorize áreas críticas identificadas.
- Priorize sugestões que sejam de fácil implementação e que tenham maior potencial de impacto positivo. Avalie custo-benefício das alterações propostas.
- Inclua exercícios práticos personalizados que ajudem a reforçar as habilidades de apresentação, como simulações de apresentações ou exercícios de storytelling. Proponha atividades específicas para cada fraqueza identificada.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
  "sugestoes": [
    "Adicionar exemplos práticos",
    "Reforçar a conclusão",
    "Melhorar a transição entre tópicos"
  ],
  "exercicios": [
    "Simulação de apresentação com foco em exemplos práticos",
    "Exercício de storytelling para melhorar a conclusão"
  ]
} 
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 a análise detalhada da apresentação em formato JSON.
  • 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 até 1.000 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um arquivo no formato JSON contendo sugestões de melhoria e exercícios práticos.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "sugestoes": [
        "Adicionar exemplos práticos",
        "Reforçar a conclusão",
        "Melhorar a transição entre tópicos"
      ],
      "exercicios": [
        "Simulação de apresentação com foco em exemplos práticos",
        "Exercício de storytelling para melhorar a conclusão"
      ]
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter 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.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não utiliza.

2.3.5 Memória

  • Visibilidade das Instruções (Prompt): As instruções não são visíveis para agentes subsequentes.
  • Visibilidade da Resposta: A resposta (sugestões e exercícios) 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. As sugestões e exercícios gerados são o resultado que deve ser disponibilizado ao aluno.

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