Agente de IA para Feedback de Estágios

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

Como criar um agente de IA que coleta feedback de estudantes e empresas sobre o estágio, organizando dados para análise de satisfação e pontos de melhoria.

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 "Feedback de Estágios", uma solução de automação projetada para coletar feedback de estudantes e empresas sobre estágios, organizando dados para análise de satisfação e pontos de melhoria. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específico para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é transformar o input dos questionários em relatórios de satisfação que possam ser facilmente analisados para identificar áreas de melhoria.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

O processo de coleta de feedback de estágios atualmente enfrenta diversos desafios:

  • Coleta ineficaz de feedback de estudantes e empresas sobre estágios.
  • Dificuldade em analisar e utilizar os dados de feedback para melhorias.

A prática manual de envio e análise de feedback é demorada e propensa a erros, dificultando a identificação de áreas de melhoria e a satisfação geral dos participantes.


Problemas Identificados

  • Consumo de tempo: O processo manual de envio e análise de feedback consome um tempo valioso.
  • Falta de padronização: A coleta de feedback não é padronizada, resultando em dados inconsistentes e difíceis de analisar.
  • Subutilização dos dados: A dificuldade em organizar e analisar os dados leva a uma subutilização das informações coletadas.

3. Impactos Esperados

A implementação deste fluxo de automação visa alcançar os seguintes resultados:

  • Reduzir o tempo de coleta e análise de feedback em pelo menos 70%.
  • Padronizar a coleta de feedback de estudantes e empresas.
  • Aumentar a qualidade e a utilidade dos dados de feedback coletados.
  • Facilitar a identificação de áreas de melhoria através de relatórios claros e objetivos.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para feedback de estágios coleta respostas de questionários de estudantes e empresas, organiza os dados e gera relatórios de satisfação e melhorias. 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 coleta e análise de feedback sobre estágios.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por 3 agentes de IA. O processo inicia com o envio de questionários e termina com a geração de relatórios de satisfação.

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

Agentes Função Principal
Agente de Envio de Questionários de Feedback (RF 1) Enviar questionários padronizados para coletar feedback de estudantes e empresas sobre estágios.
Agente de Consolidação de Dados de Feedback (RF 2) Consolidar e organizar os dados de feedback recebidos para fácil análise.
Agente de Geração de Relatórios de Satisfação (RF 3) Gerar relatórios de satisfação e identificar áreas de melhoria com base nos dados coletados.

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 Envio de Questionários de Feedback

1.1 Tarefa do Agente

Enviar questionários padronizados para coletar feedback de estudantes e empresas sobre estágios.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo uma lista de estudantes e empresas para envio do questionário de feedback. Este input é a base para iniciar o processo de coleta de feedback sobre estágios.

# 2. Objetivo
Enviar questionários padronizados para coletar feedback de estudantes e empresas sobre estágios, garantindo que os questionários sejam enviados dentro do prazo estabelecido.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Utilize templates pré-definidos para cada tipo de destinatário (estudante ou empresa).
- Registre no sistema a data e hora de envio para controle de prazos.
- Confirme o envio dos questionários para todos os destinatários listados.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
Confirmação de envio dos questionários para 50 estudantes e 10 empresas. Data e hora de envio registradas no sistema. 
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 uma lista de estudantes e empresas 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 uma lista de estudantes e empresas.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber listas nos formatos: .csv, .xlsx.
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar uma lista com até 10.000 registros.

1.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser uma confirmação de envio registrada no sistema, detalhando o número de questionários enviados e a data e hora de envio.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
    Confirmação de envio dos questionários para 50 estudantes e 10 empresas. Data e hora de envio registradas no sistema.
  • Número de caracteres esperado: O texto final 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 Consolidação de Dados de Feedback (RF 2).

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Consolidação de Dados de Feedback (RF 2).

RF 2. Agente de Consolidação de Dados de Feedback

2.1 Tarefa do Agente

Consolidar e organizar os dados de feedback recebidos para fácil análise.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo as respostas dos questionários de feedback enviados a estudantes e empresas. Este input é essencial para a organização e consolidação dos dados de feedback.

# 2. Objetivo
Consolidar e organizar os dados de feedback recebidos, categorizando por tipo de feedback e preparando para análise.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Coletar respostas dos questionários, categorizando por tipo de feedback (positivo, negativo, neutro).
- Organizar os dados em formato tabular, facilitando a segmentação por critérios como data, tipo de estágio, e feedback específico.
- Garantir que todos os dados estejam completos e sem duplicações antes de passar para a análise.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
Dados de feedback consolidados e organizados em formato tabular, prontos para análise.
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 respostas de questionários de feedback.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber respostas nos formatos: .csv, .xlsx.
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar dados de até 50.000 registros.

2.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um conjunto de dados de feedback consolidados e organizados em formato tabular, prontos para análise.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
    Dados de feedback consolidados e organizados em formato tabular, prontos para análise.
  • Número de caracteres esperado: O conjunto de dados deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 2.000 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

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Geração de Relatórios de Satisfação (RF 3).

RF 3. Agente de Geração de Relatórios de Satisfação

3.1 Tarefa do Agente

Gerar relatórios de satisfação e identificar áreas de melhoria com base nos dados coletados.

3.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados de feedback consolidados e organizados. Este input é crucial para a geração de relatórios de satisfação e identificação de áreas de melhoria.

# 2. Objetivo
Analisar os dados consolidados para calcular índices de satisfação geral e específicos por área, gerando relatórios que identifiquem padrões de feedback e áreas de foco para melhorias.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Analisar os dados consolidados para calcular índices de satisfação geral e específicos por área.
- Identificar padrões recorrentes de feedback negativo e positivo, destacando áreas de melhoria e pontos fortes.
- Gerar gráficos e tabelas que representem visualmente os índices de satisfação e as áreas de foco para melhorias.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
Relatórios de satisfação gerados, com gráficos e tabelas representando índices de satisfação e áreas de foco para melhorias.
3.3 Configurações do Agente

3.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 2).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber dados de feedback consolidados e organizados.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber dados nos formatos: .csv, .xlsx.
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar dados de até 20.000 registros.

3.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um conjunto de relatórios de satisfação, incluindo gráficos e tabelas que representem os índices de satisfação e as áreas de foco para melhorias.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
    Relatórios de satisfação gerados, com gráficos e tabelas representando índices de satisfação e áreas de foco para melhorias.
  • Número de caracteres esperado: Os relatórios devem ser detalhados e informativos, com um tamanho estimado em 5.000 caracteres.

3.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

3.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta.
  • Calculadora: Utiliza lógica interna para calcular índices de satisfação.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não utiliza.

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. Os relatórios gerados devem ser disponibilizados para análise.

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