Agente de IA para Geração de Relatórios de Satisfação do Cliente

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

Como criar um agente de IA que compila e analisa dados de feedback de clientes para gerar relatórios detalhados.

1. Propósito e Escopo

Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados e demais requisitos funcionais para um agente de IA projetado para a Geração de Relatórios de Satisfação do Cliente. 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 dados de feedback de clientes em relatórios detalhados e fáceis de interpretar, que forneçam insights acionáveis para melhorar o serviço ao cliente.

2. Contexto e Problema

Problemas Específicos

O agente de IA deve resolver os seguintes problemas conhecidos:

  • Falta de relatórios precisos e detalhados sobre a satisfação do cliente.
  • Dificuldade em compilar e analisar grandes volumes de dados de feedback.
  • Necessidade de insights acionáveis para melhorar o serviço ao cliente.

Atualmente, a coleta e análise de feedback de clientes é um processo manual que consome tempo e recursos, resultando em insights atrasados e, muitas vezes, imprecisos.

3. Impactos Esperados

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

  • Aumentar a precisão e detalhamento dos relatórios sobre a satisfação do cliente.
  • Automatizar a compilação e análise de grandes volumes de dados de feedback de clientes.
  • Gerar insights acionáveis para suporte a decisões estratégicas de melhoria do serviço ao cliente.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para Geração de Relatórios de Satisfação do Cliente compila e analisa dados de feedback de múltiplas fontes, gerando relatórios detalhados e fáceis de interpretar. 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 elaboração de relatórios de satisfação do cliente.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por 3 agentes de IA. O processo inicia com a coleta de dados de feedback e termina com a geração de um relatório final pronto para apresentação.

Agentes Função Principal
Agente de Coleta de Feedback de Clientes (RF 1) Coletar e compilar dados de feedback de clientes provenientes de múltiplas fontes.
Agente de Análise de Satisfação do Cliente (RF 2) Analisar dados de feedback para identificar tendências e insights sobre a satisfação do cliente.
Agente de Geração de Relatórios de Satisfação (RF 3) Gerar relatórios detalhados e fáceis de interpretar sobre a satisfação do cliente.

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 Coleta de Feedback de Clientes

1.1 Tarefa do Agente

Coletar e compilar dados de feedback de clientes provenientes de múltiplas fontes.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados de feedback de clientes em formato de texto, provenientes de fontes como e-mails, formulários online e redes sociais.

# 2. Objetivo
Coletar dados de feedback de todas as fontes identificadas de forma contínua, garantindo que nenhum dado relevante seja perdido.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Coletar dados de feedback de todas as fontes identificadas de forma contínua, garantindo que nenhum dado relevante seja perdido.
- Armazenar os dados coletados de maneira segura, garantindo que estejam acessíveis para análises posteriores, mas protegidos contra acessos não autorizados.
- Preprocessar os dados para remover duplicatas e normalizar o formato, assegurando consistência e integridade dos dados.
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 feedback de clientes 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 feedback de clientes em formato de texto.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs nos formatos: .txt, .csv, .json.
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 100.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um conjunto consolidado de dados de feedback em formato JSON estruturado.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "feedback_data": [
        {
          "source": "email",
          "content": "..."
        },
        {
          "source": "formulario_online",
          "content": "..."
        }
      ]
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho aproximado de 5.000 caracteres, podendo variar conforme o volume de dados de feedback coletados.

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 Satisfação do Cliente (RF 2).

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

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

RF 2. Agente de Análise de Satisfação do Cliente

2.1 Tarefa do Agente

Analisar dados de feedback para identificar tendências e insights sobre a satisfação do cliente.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um conjunto consolidado de dados de feedback em formato JSON estruturado.

# 2. Objetivo
Analisar os dados para identificar padrões de satisfação e insatisfação, utilizando métricas como Net Promoter Score (NPS) e índices de satisfação do cliente.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Analisar os dados para identificar padrões de satisfação e insatisfação, utilizando métricas como Net Promoter Score (NPS) e índices de satisfação do cliente.
- Destacar insights acionáveis que possam ser utilizados para melhorar o serviço ao cliente, como áreas de serviço que necessitam de atenção ou melhorias.
- Verificar a representatividade dos dados analisados para assegurar que os insights sejam baseados em amostras estatisticamente significativas e confiáveis.
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 consolidado de dados de feedback em formato JSON estruturado.
  • 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 até 5.000 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um relatório analítico detalhado com tendências e insights sobre a satisfação do cliente em formato markdown.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     **Relatório de Satisfação do Cliente**
    
    - **NPS Geral:** 75
    - **Principais Tendências:** Crescimento na satisfação com o atendimento ao cliente.
    - **Áreas para Melhoria:** Tempo de resposta em suporte técnico.
    
    ### Insights Acionáveis
    1. Melhorar o tempo de resposta no suporte técnico.
    2. Ampliar treinamento da equipe de atendimento ao cliente.
  • Número de caracteres esperado: O relatório gerado deve ter um tamanho estimado de 3.500 caracteres.

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

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 detalhados e fáceis de interpretar sobre a satisfação do cliente.

3.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um relatório analítico detalhado com tendências e insights sobre a satisfação do cliente.

# 2. Objetivo
Gerar relatórios detalhados e fáceis de interpretar sobre a satisfação do cliente.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Estruturar os relatórios de forma clara e objetiva, destacando os principais insights e recomendações para ações estratégicas.
- Incluir gráficos e visualizações de dados que facilitem a interpretação dos insights apresentados, assegurando que as visualizações sejam precisas e reflitam corretamente os dados analisados.
- Revisar o relatório para garantir que todas as informações relevantes estão incluídas e que o documento está livre de erros gramaticais e de formatação.
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: Relatório analítico detalhado com tendências e insights sobre a satisfação do cliente.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato: .md (Markdown).
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 3.500 caracteres.

3.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um relatório final de satisfação do cliente em formato markdown, pronto para apresentação.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     **Relatório Final de Satisfação do Cliente**
    
    - **Resumo Executivo:**
      A análise revelou um aumento na satisfação geral dos clientes.
    
    - **Principais Tendências:**
      - Crescimento na satisfação com o atendimento.
      - Necessidade de melhorias no suporte técnico.
    
    ### Recomendações
    - Implementar treinamento contínuo para a equipe de suporte.
    - Melhorar tempo de resposta em serviços críticos.
  • Número de caracteres esperado: O relatório final deve ter um tamanho estimado de 4.000 caracteres.

3.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

3.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta documentos externos.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

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 (relatório final em Markdown) 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. O relatório gerado é o resultado que deve ser disponibilizado ao usuário.

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