Agente de IA para Previsão de Tendências Econômicas

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

Como criar um agente de IA que utiliza dados históricos e atuais para prever tendências econômicas.

1. Propósito e Escopo

Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados, ferramentas como chamadas a sistemas externos, busca online, consulta a documentos e demais requisitos funcionais para o Agente de IA para Previsão de Tendências Econômicas. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é utilizar dados históricos e atuais para prever tendências econômicas e auxiliar em decisões estratégicas de investimento.

2. Contexto e Problema

Problemas Específicos

O agente de IA para previsão de tendências econômicas foi projetado para resolver problemas críticos enfrentados por investidores e analistas de mercado:

  • Incerteza na previsão de tendências econômicas devido à volatilidade dos mercados.
  • Necessidade de insights preditivos confiáveis para suportar decisões de investimento.
  • Falta de integração de dados históricos e atuais para previsões econômicas precisas.

3. Impactos Esperados

A implementação deste agente visa alcançar os seguintes resultados:

  • Aumentar a precisão das previsões econômicas em um cenário de volatilidade de mercado.
  • Fornecer insights preditivos confiáveis que suportem decisões estratégicas de investimento.
  • Integrar dados históricos e atuais para melhorar a precisão das previsões econômicas.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para previsão de tendências econômicas analisa dados históricos e atuais, aplica modelos preditivos avançados e gera insights confiáveis para suportar decisões estratégicas de investimento. 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 econômicas.

A solução consiste em um agente de IA que realiza análises preditivas utilizando dados econômicos estruturados. O processo inicia com a coleta dos dados e termina com a geração de insights preditivos em formato JSON.

Agente Função Principal
Agente de Análise de Dados Econômicos (RF 1) Analisar dados históricos e atuais para identificar padrões e prever tendências econômicas futuras.

5. Protótipos

Para proporcionar uma visão clara e tangível da solução proposta, criamos protótipos interativos que demonstram tanto o fluxo de trabalho do agente 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 Análise de Dados Econômicos

1.1 Tarefa do Agente

Analisar dados históricos e atuais para identificar padrões e prever tendências econômicas futuras.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados econômicos históricos e atuais em formato CSV. Estes dados incluem colunas como "data", "valor" e "indicador".

# 2. Objetivo
Analisar os dados para identificar padrões e prever tendências econômicas futuras, gerando insights preditivos.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Analise os dados históricos e atuais para identificar padrões, considerando variações sazonais e eventos econômicos passados que possam influenciar tendências futuras.
- Utilize modelos preditivos avançados, como ARIMA ou redes neurais, para gerar previsões de tendências econômicas, garantindo que os modelos sejam treinados e validados com dados recentes.
- Atualize as previsões em intervalos regulares, incorporando novos dados econômicos e de mercado, e ajuste os modelos preditivos conforme necessário para manter a precisão.
- Considere a volatilidade do mercado ao interpretar os dados, aplicando técnicas de suavização para filtrar ruídos e focar em tendências significativas.
- Documente as suposições e limitações de cada previsão, destacando os fatores de risco e incertezas que podem impactar a confiabilidade dos insights gerados. 
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 econômicos históricos e atuais via API. Na fase de testes, os dados serão enviados diretamente por upload de um CSV na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
  • Tipo do input: Dados econômicos históricos e atuais em formato CSV.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber dados 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 arquivo no formato JSON contendo insights preditivos, incluindo previsão de tendências e análise de padrões.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "forecast": {
        "trend_analysis": "A tendência atual indica um crescimento moderado nos próximos meses.",
        "risk_factors": "Volatilidade do mercado devido a incertezas políticas."
      }
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 1.500 caracteres.

1.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: Gemini 2.5 Pro
  • Temperatura: 0.6

1.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta documentos externos.
  • Calculadora: Utiliza lógica interna para cálculos 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 proprietário do projeto para avaliação e ajustes.

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

A execução deste agente finaliza o fluxo. A resposta gerada é o resultado que deve ser disponibilizado ao usuário.

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