PrototipeAI | Agente de IA para Recomendação de Produtos Financeiros

1. Propósito e Escopo

Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados, ferramentas como chamadas a sistemas externos e demais requisitos funcionais para o Agente de IA para Recomendação de Produtos Financeiros, uma solução avançada destinada a analisar o mercado financeiro e recomendar produtos de investimento alinhados ao perfil e objetivos do cliente. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é garantir que as recomendações sejam precisas, personalizadas e atualizadas, considerando as constantes mudanças do mercado financeiro.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

No cenário atual, investidores enfrentam diversos desafios ao tentar acompanhar as mudanças contínuas no mercado financeiro. As dificuldades incluem:

Dificuldade em acompanhar as constantes mudanças no mercado financeiro.
Falta de precisão nas recomendações de produtos financeiros devido à análise superficial dos dados.
Necessidade de alinhar as recomendações com os objetivos financeiros específicos de cada cliente.

Com o crescimento exponencial dos dados financeiros e a necessidade de análises mais profundas e personalizadas, é essencial implementar soluções que integrem análise avançada e personalização para oferecer recomendações eficazes.

3. Impactos Esperados

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

Aumento da precisão das recomendações financeiras em alinhamento com os objetivos dos clientes.
Redução do tempo necessário para análise de dados e recomendação de produtos.
Personalização das recomendações, ajustando-as às mudanças de mercado e às metas financeiras dos clientes.
Maior satisfação do cliente através de recomendações mais relevantes e oportunas.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para recomendação de produtos financeiros analisa o mercado em tempo real, processa dados financeiros e de perfil do cliente e recomenda produtos de investimento personalizados. 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 recomendação de produtos financeiros adequados.

A solução é composta por dois agentes principais que operam em sequência para garantir a precisão e personalização das recomendações financeiras.

Agentes	Função Principal
`Agente de Monitoramento do Mercado Financeiro` (RF 1)	Monitorar continuamente o mercado financeiro e identificar tendências relevantes.
`Agente de Análise de Dados Financeiros` (RF 2)	Implementar sistemas de análise de dados aprofundada para garantir recomendações precisas e personalizadas.

5. Protótipos

Para proporcionar uma visão clara e tangível da solução proposta, criamos protótipos que demonstram tanto o fluxo de trabalho dos agentes quanto o resultado final que o cliente receberá. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.

Ver Agente na Prototipe AI

6. Requisitos Funcionais

RF 1. Agente de Monitoramento do Mercado Financeiro

1.1 Tarefa do Agente

Desenvolver algoritmos que monitorem continuamente o mercado financeiro e identifiquem tendências relevantes.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente

 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados de mercado financeiro em tempo real. Seu papel é monitorar e identificar tendências significativas que possam impactar decisões de investimento.

# 2. Objetivo
Desenvolver algoritmos que monitorem continuamente o mercado financeiro e identifiquem tendências relevantes para recomendações de investimento.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- O agente deve monitorar as mudanças diárias nos índices financeiros globais e registrar qualquer variação significativa.
- Deve identificar tendências significativas e alertar o sistema de recomendação de produtos financeiros sempre que uma tendência potencialmente impactante for detectada.
- Deve ajustar o algoritmo para priorizar dados que historicamente indicam mudanças de mercado iminentes, utilizando técnicas de aprendizado de máquina para refinar as previsões.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
**Tendências de Mercado Identificadas:**
1. Aumento significativo no índice XYZ.
2. Queda no valor das ações da empresa ABC.
3. Crescimento no setor de tecnologia em 2025.

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 recebimento de dados de mercado financeiro em tempo real via API. Na fase de testes, o fluxo será iniciado pelo envio manual dos dados diretamente na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
Tipo do input: Dados de mercado financeiro em tempo real.
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber dados em formatos: .json, .csv.
Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de dados com até 50.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

Formato de output: O output deve ser um texto formatado em **Markdown** que lista as tendências de mercado identificadas.

Exemplo de Estrutura de Output:

 **Tendências de Mercado Identificadas:**
1. Aumento significativo no índice XYZ.
2. Queda no valor das ações da empresa ABC.
3. Crescimento no setor de tecnologia em 2025.

Número de caracteres esperado: O texto final deve ter um tamanho estimado em torno de 2.000 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 Análise de Dados Financeiros (RF 2).

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Análise de Dados Financeiros (RF 2).

RF 2. Agente de Análise de Dados Financeiros

2.1 Tarefa do Agente

Implementar sistemas de análise de dados aprofundada para garantir recomendações precisas e personalizadas.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente

 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo tendências de mercado identificadas e o perfil do cliente. Seu papel é cruzar essas informações para recomendar produtos financeiros adequados.

# 2. Objetivo
Implementar sistemas de análise de dados aprofundada para garantir recomendações precisas e personalizadas de produtos financeiros.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- O agente deve cruzar dados de tendências de mercado com o perfil financeiro individual do cliente, utilizando modelos preditivos para personalização.
- As recomendações devem considerar o histórico de investimentos do cliente e seus objetivos financeiros de curto e longo prazo, ajustando-se conforme necessário para otimizar o portfólio do cliente.
- Deve ser capaz de ajustar as recomendações com base em mudanças recentes do mercado e feedback do cliente, implementando revisões periódicas para garantir a relevância das sugestões.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
**Recomendações de Produtos Financeiros:**
1. Fundo de Investimento XYZ para crescimento a longo prazo.
2. Ações da empresa ABC para diversificação de portfólio.
3. Títulos do governo para segurança e retorno estável.

2.3 Configurações do Agente

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 as tendências de mercado identificadas (Markdown) e o perfil do cliente.
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs nos formatos: .md (Markdown), .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 final deve ser um texto formatado em **Markdown** que lista as recomendações de produtos financeiros personalizadas.