1. Propósito e Escopo
Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados e demais requisitos funcionais para o Agente de IA "Geração de Relatórios de Crédito Personalizados", uma solução projetada para integrar dados de diferentes bureaus de crédito e gerar relatórios de crédito personalizados para consumidores. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.
O objetivo principal é integrar dados de crédito de diferentes fontes e personalizar relatórios de acordo com o perfil do consumidor, assegurando a precisão e relevância das informações apresentadas.
2. Contexto e Problema
Cenário Atual
Os consumidores enfrentam dificuldades em obter relatórios de crédito que integrem dados de múltiplos bureaus de maneira personalizada e precisa. Isso resulta em relatórios genéricos que não atendem às necessidades específicas de cada consumidor.
Problemas Identificados
- Integração de Dados: A dificuldade em consolidar informações de diferentes fontes de crédito, resultando em relatórios incompletos ou inconsistentes.
- Personalização Insuficiente: Relatórios de crédito frequentemente não refletem o perfil específico do consumidor, limitando a utilidade das informações fornecidas.
- Precisão e Relevância: A necessidade de garantir que os dados apresentados sejam precisos e relevantes para o consumidor, evitando informações desatualizadas ou incorretas.
3. Impactos Esperados
A implementação deste agente visa alcançar os seguintes resultados:
- Melhorar a integração de dados de crédito de múltiplos bureaus.
- Fornecer relatórios de crédito altamente personalizados que atendam às necessidades específicas de cada consumidor.
- Aumentar a precisão e relevância das informações apresentadas nos relatórios.
4. Visão Geral da Solução
O agente de IA para geração de relatórios de crédito personalizados integra dados de diferentes bureaus de crédito e personaliza relatórios de acordo com o perfil do consumidor, assegurando a precisão e relevância das informações. 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 geração de relatórios personalizados.
A solução consiste em um fluxo de automação composto por dois agentes de IA. O processo inicia com a integração dos dados de crédito e termina com a geração de um relatório personalizado para o consumidor.
| Agentes | Função Principal |
|---|---|
Agente de Integração de Dados de Crédito (RF 1)
| Integrar dados de diferentes bureaus de crédito para criar um conjunto de dados unificado. |
Agente de Personalização de Relatórios de Crédito (RF 2)
| Personalizar relatórios de crédito baseando-se no perfil específico de cada consumidor. |
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 Integração de Dados de Crédito
1.1 Tarefa do Agente
Integrar dados de diferentes bureaus de crédito para criar um conjunto de dados unificado.
1.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo dados de crédito de diferentes bureaus. Esses dados podem estar em formatos como JSON ou CSV e contêm informações de crédito de consumidores. # 2. Objetivo Integrar esses dados para criar um conjunto de dados unificado que será utilizado na personalização de relatórios de crédito. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Converter formatos de dados recebidos (JSON, CSV) para um formato padrão quando necessário. - Mapear e alinhar os campos de dados de diferentes bureaus para garantir consistência. - Eliminar duplicatas e resolver conflitos de dados com base na confiabilidade e atualidade das fontes. - Garantir que todos os campos essenciais estejam completos e corretos no conjunto de dados unificado. - Registrar a origem dos dados para cada elemento unificado para rastreabilidade. # 4. Exemplo de Output que você deve produzir Um conjunto de dados unificado contendo informações de crédito de todos os bureaus, pronto para ser utilizado na personalização de relatórios.
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 dados de crédito de diferentes bureaus 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: Dados de crédito de diferentes bureaus.
-
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber dados nos formatos:
.json,.csv. - Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de dados com até 50.000 caracteres.
1.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um conjunto de dados unificado, pronto para ser utilizado na personalização de relatórios.
- Exemplo de Estrutura de Output: Um conjunto de dados estruturado com todas as informações integradas dos diferentes bureaus de crédito.
- Número de caracteres esperado: O conjunto de dados unificado deve ter um tamanho estimado em torno de 20.000 caracteres, podendo variar conforme a quantidade de informações recebidas.
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 Personalização de Relatórios de Crédito (RF 2).
1.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Personalização de Relatórios de Crédito (RF 2).
RF 2. Agente de Personalização de Relatórios de Crédito
2.1 Tarefa do Agente
Personalizar relatórios de crédito baseando-se no perfil específico de cada consumidor.
2.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo um conjunto de dados unificado com informações de crédito e perfil do consumidor. # 2. Objetivo Personalizar relatórios de crédito com base nos dados específicos de cada consumidor, assegurando a precisão e relevância das informações apresentadas. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Identificar fatores relevantes para personalização com base no histórico de crédito e comportamentos financeiros do consumidor. - Destacar informações mais relevantes no relatório de acordo com as necessidades e interesses do consumidor. - Incorporar recomendações personalizadas para melhoria do crédito, adaptadas ao perfil financeiro do consumidor. - Usar linguagem clara e acessível no relatório, evitando jargões técnicos desnecessários. - Verificar a completude e precisão do relatório antes de finalizá-lo, garantindo que todas as informações relevantes foram incluídas. # 4. Exemplo de Output que você deve produzir Um relatório de crédito personalizado em formato markdown, contendo todas as informações relevantes e recomendações específicas para o consumidor.
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: Conjunto de dados unificado com informações de crédito e perfil do consumidor.
-
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 dados com até 20.000 caracteres.
2.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um relatório de crédito personalizado em formato markdown, contendo todas as informações relevantes e recomendações específicas para o consumidor.
- Exemplo de Estrutura de Output: Um relatório estruturado em markdown com informações personalizadas de crédito para o consumidor.
- Número de caracteres esperado: O relatório de crédito deve ter um tamanho estimado em torno de 5.000 caracteres, podendo variar conforme a quantidade de informações personalizadas incluídas.
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. O relatório gerado é o resultado que deve ser disponibilizado ao usuário.