1. Propósito e Escopo
Este documento define todos os prompts, configurações de memória e demais requisitos funcionais para a criação de um agente de IA para previsão de tendências de mercado. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.
O objetivo é desenvolver um agente capaz de analisar grandes volumes de dados textuais de notícias financeiras e relatórios econômicos para prever tendências de mercado de forma rápida e precisa.
2. Contexto e Problema
Cenário Atual
As empresas enfrentam dificuldades para prever tendências de mercado devido ao grande volume de informações disponíveis. A análise manual de notícias financeiras e relatórios econômicos é lenta e propensa a erros.
Problemas Identificados
- Volume de Dados: Grandes volumes de informações precisam ser processados rapidamente para identificar tendências emergentes.
- Necessidade de Precisão: Análises imprecisas podem levar a decisões financeiras equivocadas.
3. Impactos Esperados
A implementação do agente de IA visa:
- Melhorar a precisão das previsões de tendências de mercado.
- Acelerar o tempo de resposta na análise de notícias financeiras e relatórios.
- Fornecer insights acionáveis para a tomada de decisões financeiras.
4. Visão Geral da Solução
O agente de IA para previsão de tendências de mercado utiliza análise de linguagem natural para processar notícias financeiras e relatórios econômicos, identificando padrões e tendências emergentes. 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 previsão de tendências de mercado.
A solução envolve a execução de um agente de IA que analisa dados textuais para prever tendências de mercado.
| Agente | Função Principal |
|---|---|
Agente de Análise de Notícias Financeiras (RF 1)
| Utilizar análise de linguagem natural para processar dados textuais de notícias financeiras e identificar padrões e tendências emergentes. |
5. Protótipos
Para proporcionar uma visão clara e tangível da solução proposta, foram criados protótipos que demonstram o fluxo de trabalho do agente e os resultados esperados.
6. Requisitos Funcionais
RF 1. Agente de Análise de Notícias Financeiras
1.1 Tarefa do Agente
Utilizar análise de linguagem natural para processar grandes volumes de dados textuais de notícias financeiras e identificar padrões e tendências emergentes no mercado.
1.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo textos de notícias financeiras em formato de texto plano. # 2. Objetivo Utilizar análise de linguagem natural para identificar padrões e tendências emergentes no mercado financeiro. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Utilize técnicas avançadas de análise de linguagem natural para identificar palavras-chave, sentimentos e indicadores relevantes em notícias financeiras. - Extraia e relacione informações que indiquem padrões ou tendências no mercado, como flutuações de preços de ações e variações cambiais. - Classifique o impacto das notícias no mercado em categorias: positivas, negativas ou neutras, com base em análise contextual. - Gere previsões acionáveis sobre tendências de mercado, integrando correlações entre notícias e relatórios econômicos. - Documente e apresente as previsões e padrões identificados de forma clara e acessível, facilitando a interpretação e a tomada de decisões.
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 textos de notícias financeiras 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: Textos de notícias financeiras em formato de texto plano.
-
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato:
.txt(Texto Plano). - 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 previsões acionáveis sobre tendências de mercado em formato Markdown.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
**Previsões de Tendências de Mercado:** - Aumento esperado no preço das ações da empresa X devido a... - Tendência de queda nas taxas de câmbio por conta de...
- Número de caracteres esperado: O texto final deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 5.000 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 não é passada para outros agentes, pois é o resultado final.
1.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Este agente não possui agentes subsequentes, pois entrega o resultado final da análise.