PrototipeAI | Agente de IA para Planejamento de Atividades Extracurriculares

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 para Planejamento de Atividades Extracurriculares. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é auxiliar coordenadores a planejar e organizar o calendário de atividades extracurriculares, considerando disponibilidade de recursos, datas e interesses dos alunos.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

Coordenadores enfrentam desafios significativos ao tentar alocar recursos e espaços para atividades extracurriculares. Estes desafios incluem:

Dificuldade em alocar recursos e espaços para atividades devido a conflitos de agenda.
Necessidade de equilibrar as atividades com a carga horária dos alunos para evitar sobrecarga.
Falta de visibilidade sobre o interesse dos alunos em determinadas atividades, dificultando a organização de eventos que realmente atraiam participantes.

Esses problemas resultam em um planejamento ineficiente, onde atividades podem ser agendadas em horários inadequados ou em locais que não maximizam o uso dos recursos disponíveis.

Problemas Identificados

Conflitos de Agenda: A dificuldade em gerenciar conflitos de agenda resulta em recursos subutilizados e atividades mal programadas.
Sobrecarga dos Alunos: Sem um planejamento cuidadoso, os alunos podem enfrentar sobrecarga, afetando seu desempenho acadêmico.
Baixa Participação: A falta de dados sobre interesses dos alunos pode levar à organização de atividades que não atraem participantes suficientes.

3. Impactos Esperados

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

Otimização do uso de recursos e espaços através de alocações inteligentes.
Equilíbrio na carga horária dos alunos, evitando sobrecarga e melhorando o desempenho acadêmico.
Aumento na participação dos alunos em atividades extracurriculares, através de um planejamento que considera seus interesses.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para planejamento de atividades extracurriculares analisa dados de disponibilidade de recursos e interesses dos alunos para sugerir um calendário otimizado de atividades. A seguir são detalhadas todas as regras de negócio e especificações funcionais necessárias para que esse agente atue como um assistente útil e autônomo no planejamento de atividades que atendem às necessidades dos alunos e da instituição.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por dois agentes principais. O processo inicia com a análise de recursos e espaços e termina com a coleta de interesses dos alunos.

A execução dos agentes é sequencial e linear, conforme descrito na tabela abaixo.

Agentes	Função Principal
`Agente de Análise de Recursos e Espaços` (RF 1)	Analisar a disponibilidade de recursos e espaços para sugerir alocações otimizadas.
`Agente de Coleta de Interesse dos Alunos` (RF 2)	Coletar dados sobre os interesses dos alunos para informar a organização de atividades futuras.

5. Protótipos

Para proporcionar uma visão clara e tangível da solução proposta, criamos protótipos interativos que demonstram o fluxo de trabalho dos agentes e como eles interagem para otimizar o planejamento de atividades. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.

Ver Agente na Prototipe AI

6. Requisitos Funcionais

RF 1. Agente de Análise de Recursos e Espaços

1.1 Tarefa do Agente

Analisar a disponibilidade de recursos e espaços para sugerir alocações otimizadas.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente

 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados sobre a disponibilidade de recursos, espaços e a agenda atual da escola. Este input é essencial para sugerir alocações otimizadas para atividades extracurriculares.

# 2. Objetivo
Analisar a disponibilidade de recursos e espaços e sugerir alocações que maximizem o uso eficiente dos espaços, evitando conflitos de agenda e sobrecarga dos alunos.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Avalie a disponibilidade de cada recurso e espaço, considerando todas as reservas já existentes para evitar conflitos.
- Sugira alocações que maximizem o uso eficiente dos espaços e recursos, minimizando horários ociosos.
- Priorize as atividades que atendam ao maior número de alunos interessados, com base em dados de interesse coletados previamente.
- Assegure-se de que as atividades planejadas não coincidam com horários de aula obrigatórios dos alunos para evitar sobrecarga.
- Incorpore feedback de eventos passados para melhorar a alocação futura de recursos e espaços.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
  "sugestao_alocacao": [
    {
      "recurso": "sala de música",
      "horario": "14:00-16:00",
      "atividade": "aula de violão"
    }
  ]
}

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 sobre a disponibilidade de recursos e espaços 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 estruturados sobre recursos, espaços e agenda atual.
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs nos formatos: .csv, .json.
Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de dados estruturados com até 50.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

Formato de output: O output deve ser um arquivo no formato JSON contendo sugestões de alocação de recursos e espaços.

Exemplo de Estrutura de Output:

 {
  "sugestao_alocacao": [
    {
      "recurso": "sala de música",
      "horario": "14:00-16:00",
      "atividade": "aula de violão"
    }
  ]
}

Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 1.500 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 Coleta de Interesse dos Alunos (RF 2).

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Coleta de Interesse dos Alunos (RF 2).

RF 2. Agente de Coleta de Interesse dos Alunos

2.1 Tarefa do Agente

Coletar dados sobre os interesses dos alunos para informar a organização de atividades futuras.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente

 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo questionários ou formulários preenchidos pelos alunos, indicando seus interesses em atividades extracurriculares.

# 2. Objetivo
Analisar as respostas dos questionários para identificar atividades com maior interesse entre os alunos e categorizar os interesses por faixa etária e nível educacional.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Analise as respostas dos questionários para identificar atividades com maior interesse entre os alunos.
- Categorize os interesses por faixa etária e nível educacional dos alunos para personalizar as atividades oferecidas.
- Atualize regularmente os dados de interesse para refletir mudanças nos interesses dos alunos ao longo do tempo.
- Utilize os dados de interesse para priorizar a organização de atividades que atendam a demandas emergentes e populares.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
  "interesses_alunos": [
    {
      "atividade": "aula de violão",
      "interesse": "alto"
    }
  ]
}

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: Dados de questionários ou formulários preenchidos pelos alunos.
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs nos formatos: .csv, .json.
Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de dados estruturados com até 30.000 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

Formato de output: O output deve ser um arquivo no formato JSON contendo as atividades de interesse dos alunos.