Agente de IA para Otimização de Recursos Educacionais

Monitorar e analisar o uso de recursos educacionais, como bibliotecas e laboratórios, para identificar padrões de uso.

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 utilização de recursos educacionais em formato JSON 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 um conjunto de dados de utilização de recursos educacionais.
• Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber dados nos formatos: .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 relatório em JSON com padrões identificados de uso, como horários de pico e recursos subutilizados.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   {
    "horarios_pico": ["10:00-12:00", "14:00-16:00"],
    "recursos_subutilizados": ["Laboratório B"],
    "recursos_superutilizados": ["Biblioteca Central"]
  } 

• Número de caracteres esperado: O JSON final deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 3.000 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 Otimização de Alocação de Recursos (RF 2).

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Otimização de Alocação de Recursos (RF 2).

Sugerir otimizações na alocação de recursos educacionais para maximizar a eficiência com base nos padrões de uso identificados.

2.3.1 Especificação do Input

• Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão bem-sucedida do agente anterior (RF 1).
• Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input um relatório em JSON que contém os padrões de uso de recursos educacionais.
• 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 3.000 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

• Formato de output: O output deve ser um JSON com sugestões de alocação de recursos, incluindo mudanças de horários e redistribuição de recursos.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   {
    "mudancas_alocacao": [
      {
        "recurso": "Laboratório B",
        "acao": "Ajustar horário para 09:00-11:00"
      },
      {
        "recurso": "Biblioteca Central",
        "acao": "Redistribuir carga para Bibliotecas Satélites"
      }
    ]
  } 

• Número de caracteres esperado: O JSON final deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 1.500 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

• 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 Facilitação de Acesso a Recursos (RF 3).

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Facilitação de Acesso a Recursos (RF 3).

Facilitar o acesso a recursos educacionais de acordo com as demandas identificadas.

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 como input um JSON com sugestões de alocação de recursos.
• 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 1.500 caracteres.

3.3.2 Especificação do Output

• Formato de output: O output deve ser um plano de ação em JSON para facilitar o acesso a recursos, incluindo comunicação com alunos e professores.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   {
    "plano_acao": [
      {
        "recurso": "Laboratório B",
        "acao": "Implementar sistema de reservas antecipadas"
      },
      {
        "recurso": "Biblioteca Central",
        "acao": "Enviar notificações de mudanças de horário"
      }
    ]
  } 

• Número de caracteres esperado: O JSON final deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 1.500 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 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. O plano de ação gerado deve ser disponibilizado para implementação.