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 Relatórios de Ocupação Hospitalar. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.
O objetivo deste agente é gerar relatórios periódicos sobre a taxa de ocupação dos quartos, identificando padrões e oportunidades de otimização.
2. Contexto e Problema
Problemas Específicos
- Falta de visibilidade: A gestão eficiente é dificultada pela falta de visibilidade sobre a taxa de ocupação dos quartos.
- Dificuldade em identificar padrões: Há uma dificuldade em identificar padrões de ocupação e prever necessidades futuras.
3. Impactos Esperados
A implementação deste agente visa alcançar os seguintes resultados:
- Aumento da eficiência na gestão de ocupação através de relatórios detalhados e predições precisas.
- Identificação de padrões de ocupação que permitem otimização de recursos.
- Previsão de demandas futuras com base em dados históricos e tendências.
4. Visão Geral da Solução
O agente de IA para relatórios de ocupação hospitalar coleta e analisa dados em tempo real sobre a ocupação dos quartos, gerando relatórios detalhados e previsões de demanda futura. A seguir são detalhadas todas as regras de negócio e especificações funcionais necessárias para que este agente atue como um assistente eficaz na gestão de ocupação hospitalar.
A solução consiste em um fluxo de automação composto por 1 agente de IA. O processo inicia com a coleta de dados em tempo real e culmina na geração de relatórios detalhados e predições de ocupação.
| Agentes | Função Principal |
|---|---|
Agente de Coleta e Análise de Dados de Ocupação (RF 1)
| Coletar e analisar dados em tempo real sobre a ocupação dos quartos para gerar relatórios. |
5. Protótipos
Para proporcionar uma visão clara e tangível da solução proposta, criamos protótipos que demonstram o fluxo de trabalho do agente e o resultado final que o hospital receberá. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.
6. Requisitos Funcionais
RF 1. Agente de Coleta e Análise de Dados de Ocupação
1.1 Tarefa do Agente
Coletar e analisar dados em tempo real sobre a ocupação dos quartos para gerar relatórios detalhados com padrões de ocupação e recomendações de otimização.
1.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo dados de ocupação dos quartos em formato JSON, atualizados em tempo real. # 2. Objetivo Coletar e analisar dados em tempo real sobre a ocupação dos quartos para gerar relatórios detalhados com padrões de ocupação e recomendações de otimização. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Regra 1: Coletar dados de ocupação dos quartos a cada hora e armazená-los em um banco de dados para referência futura. - Regra 2: Calcular a taxa de ocupação média diária e semanal, destacando variações significativas. - Regra 3: Identificar padrões de picos e quedas de ocupação, correlacionando com eventos ou períodos específicos. - Regra 4: Gerar recomendações de otimização, como ajustes de alocação de quartos e gestão de recursos com base em padrões identificados. - Regra 5: Utilizar modelos preditivos para antecipar demandas futuras de ocupação, considerando dados históricos e tendências atuais.
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 de ocupação dos quartos via API. Na fase de testes, o fluxo será iniciado pelo envio manual dos dados, que serão enviados para o agente diretamente por upload de um arquivo JSON na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
- Tipo do input: Dados de ocupação dos quartos em formato JSON, atualizados em tempo real.
-
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato:
.json. - Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 10.000 caracteres.
1.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um relatório detalhado em formato **Markdown** com padrões de ocupação e recomendações de otimização.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
**Relatório de Ocupação Hospitalar** - **Taxa de Ocupação Média Diária:** 85% - **Pico de Ocupação:** 95% durante o evento X - **Recomendações:** 1. Ajustar alocação de quartos durante eventos identificados. 2. Revisar recursos alocados para melhor eficiência. 3. Utilizar dados históricos para prever demandas futuras.
- Número de caracteres esperado: O texto final deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 3.000 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: Utiliza lógica interna para cálculos de taxas e predições.
- 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 é o entregável final e não é passada para outros agentes internos.
1.3.6 Regras de Orquestração e Transição
A execução deste agente finaliza o fluxo. O relatório gerado deve ser disponibilizado ao usuário para análise e tomada de decisão.