Agente de IA para Previsão de Necessidade de Leitos de Observação

Analisar dados históricos de ocupação de leitos para identificar padrões e prever tendências futuras.

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 históricos de ocupação de leitos em formato CSV 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 arquivo na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
• Tipo do input: O input inicial para o fluxo é um arquivo CSV com colunas para datas e ocupação diária.
• Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber arquivos nos formatos: .csv.
• Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 50.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

• Formato de output: O output deve ser um relatório em **Markdown** com padrões identificados e previsões de tendência de ocupação futura.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   **Padrões de Ocupação Identificados:**
  - Alta ocupação durante os meses de inverno.
  - Baixa ocupação nos feriados de fim de ano.
  
  **Previsões de Tendência Futura:**
  - Espera-se um aumento de 20% na ocupação durante o próximo inverno.
  - Tendência de baixa ocupação nos próximos feriados. 

• Número de caracteres esperado: O texto final deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 2.500 caracteres, podendo variar conforme a complexidade dos dados analisados.

1.3.3 Parâmetros de Geração

• Modelo: GPT-5
• Temperatura: 0.6

1.3.4 Ferramentas do Agente

• Documentos: Não consulta documentos externos.
• Calculadora: Utiliza lógica interna para cálculos estatísticos e preditivos.
• 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 Integração de Dados em Tempo Real (RF 2).

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Integração de Dados em Tempo Real (RF 2).

Integrar dados em tempo real para ajustar previsões de demanda por leitos de observação.

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 dados em tempo real de ocupação de leitos em formato JSON.
• Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato: .json (JSON).
• Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 10.000 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

• Formato de output: O output deve ser um arquivo JSON com previsões ajustadas de demanda por leitos de observação.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   {
    "forecast_adjusted": {
      "date": "2025-11-21",
      "predicted_occupancy": 85,
      "alert": "Nenhum desvio significativo identificado."
    }
  } 

• Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 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: Utiliza lógica interna para ajuste de previsões.
• 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 resultado final do fluxo e não é passada para outros agentes internos.

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

A execução deste agente finaliza o fluxo. O JSON gerado é o resultado que deve ser disponibilizado ao hospital para gestão da capacidade.