Agente de IA para Feedback Automático em Atividades

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

Como criar um agente de IA que fornece feedback imediato e personalizado para alunos em atividades e exercícios.

1. Propósito e Escopo

Este documento define todos os prompts e detalhes de requisitos para um requisitos para o Fluxo de Agentes "Feedback Automático em Atividades", uma solução de automação projetada para fornecer feedback imediato e personalizado para alunos em atividades e exercícios. 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 as respostas dos alunos em feedbacks imediatos que identifiquem erros e sugiram melhorias, adaptando-se ao progresso individual de cada aluno.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

No ambiente educacional atual, os alunos enfrentam desafios significativos devido à falta de feedback imediato em suas atividades e exercícios. Isso pode levar a dificuldades em identificar erros e áreas de melhoria, impactando negativamente o aprendizado.


Problemas Identificados

  • Falta de feedback imediato: Os alunos não recebem respostas rápidas sobre suas atividades, o que pode atrasar o processo de aprendizado.
  • Dificuldade em identificar erros: Sem orientação adequada, os alunos podem não perceber onde estão cometendo erros.
  • Necessidade de melhorias personalizadas: Cada aluno tem necessidades diferentes, e o feedback deve ser adaptado para atender a essas diferenças.

3. Impactos Esperados

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

  • Melhorar o tempo de resposta aos alunos, fornecendo feedback imediato.
  • Aumentar a precisão na identificação de erros e áreas de melhoria.
  • Oferecer feedback personalizado que se adapta ao progresso individual de cada aluno.
  • Promover um aprendizado contínuo ao registrar o progresso do aluno ao longo do tempo.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para feedback automático em atividades processa as respostas dos alunos, analisa erros e sugere melhorias personalizadas, adaptando-se ao progresso individual de cada aluno. 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 fornecimento de feedback educativo.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por um agente de IA. O processo inicia com a análise das respostas dos alunos e termina com o fornecimento de feedback imediato e personalizado.

A execução do agente é linear, seguindo a ordem definida na tabela abaixo.

Agentes Função Principal
Agente de Feedback Imediato em Atividades (RF 1) Analisar as respostas dos alunos para fornecer feedback imediato e personalizado, identificando erros e sugerindo melhorias.

5. Protótipos

Para proporcionar uma visão clara e tangível da solução proposta, criamos protótipos interativos que demonstram o fluxo de trabalho do agente e o resultado final que o aluno receberá. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.

6. Requisitos Funcionais

RF 1. Agente de Feedback Imediato em Atividades

1.1 Tarefa do Agente

Analisar as respostas dos alunos em atividades e exercícios para fornecer feedback imediato e personalizado, identificando erros e sugerindo melhorias.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo as respostas dos alunos em atividades e exercícios. Este texto é o registro das respostas dos alunos para análise.

# 2. Objetivo
Analisar as respostas dos alunos para fornecer feedback imediato e personalizado, identificando erros comuns e sugerindo melhorias específicas.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Analise a resposta do aluno para detectar erros específicos como gramática, lógica ou cálculos incorretos.
- Compare a resposta do aluno com uma base de dados de respostas corretas para identificar discrepâncias.
- Forneça feedback imediato destacando os pontos fortes da resposta e sugerindo melhorias específicas.
- Adapte o feedback com base no histórico de progresso do aluno, oferecendo desafios adicionais se apropriado.
- Utilize exemplos práticos e relevantes para ajudar o aluno a entender as áreas de melhoria.
- Registre o feedback fornecido para cada aluno para monitorar o progresso ao longo do tempo.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{"feedback_imediato": "Sua resposta está correta, mas poderia ser mais detalhada. Considere adicionar exemplos."} 
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 das respostas dos alunos via API. Na fase de testes, o fluxo será iniciado pelo envio manual dos dados, que serão enviados para o agente diretamente por upload das respostas na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
  • Tipo do input: O input inicial para o fluxo são as respostas dos alunos em texto livre.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber respostas nos formatos: .txt, .docx, .pdf.
  • 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 estruturado contendo o feedback imediato para o aluno. O feedback deve ser claro e específico, destacando pontos fortes e áreas de melhoria.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {"feedback_imediato": "Sua resposta está correta, mas poderia ser mais detalhada. Considere adicionar exemplos."} 
  • Número de caracteres esperado: O feedback gerado deve ser conciso e direto, com um tamanho estimado em torno de 500 caracteres, podendo variar conforme a complexidade da resposta do aluno.

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 não é visível para outros agentes, pois é o entregável final para o aluno.

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

A execução deste agente finaliza o fluxo. O feedback gerado é o resultado que deve ser disponibilizado ao aluno.

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