Agente de IA para Feedback sobre Práticas Educacionais

Facilitar a coleta de feedback de educadores sobre práticas pedagógicas de forma anônima e estruturada.

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 de feedback 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 formulário na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
• Tipo do input: O input inicial para o fluxo é um formulário de feedback preenchido por educadores.
• Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber formulários nos formatos: .csv, .json.
• 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 arquivo no formato JSON que contém os dados de feedback estruturados. A estrutura deve garantir a anonimidade dos dados e categorizá-los adequadamente.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   {
    "feedback_data": {
      "categoria": "Metodologias de Ensino",
      "comentarios": "As aulas poderiam ser mais interativas.",
      "anonimidade": true
    }
  } 

• Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 1.000 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 Análise de Feedback (RF 2).

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

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

Analisar dados de feedback para identificar tendências e áreas de melhoria nas práticas educacionais.

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 dados de feedback estruturados em formato JSON.
• Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato: .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 relatório de insights acionáveis em formato markdown, identificando tendências e áreas de melhoria.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   **Sumário Executivo:**
  - **Pontos Fortes:** Adoção crescente de tecnologias digitais nas aulas.
  - **Desafios:** Necessidade de maior interação em aulas remotas.
  - **Sugestões de Melhoria:** Implementação de metodologias ativas para aumentar o engajamento.
  
  **Visualização de Dados:** Gráfico de barras mostrando a frequência de feedback por categoria. 

• Número de caracteres esperado: O relatório gerado deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 3.000 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

• Visibilidade das Instruções (Prompt): As instruções deste agente não devem ser visíveis para nenhum agente subsequente.
• Visibilidade da Resposta: A resposta (relatório de insights) 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. O relatório gerado é o resultado que deve ser disponibilizado ao usuário.