Agente de IA para Relatórios de Uso de Vale-Refeição

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

Como criar um agente de IA que gera relatórios detalhados sobre o uso de vale-refeição.

1. Propósito e Escopo

Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados e demais requisitos funcionais para um agente de IA que gera relatórios detalhados sobre o uso de vale-refeição. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é transformar dados de consumo em relatórios automáticos que forneçam insights sobre hábitos de consumo e áreas de otimização, reduzindo a necessidade de relatórios manuais demorados e propensos a erros.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

Empresas que oferecem vale-refeição a seus colaboradores enfrentam desafios em obter visibilidade sobre os hábitos de consumo e identificar áreas para otimização do uso dos recursos. Atualmente, a análise desses dados é manual, demorada e propensa a erros, o que dificulta a tomada de decisões informadas.


Problemas Identificados

  • Falta de visibilidade: As empresas não conseguem facilmente visualizar os padrões de consumo dos usuários.
  • Dificuldade de otimização: Identificar áreas onde o uso do vale-refeição pode ser otimizado é um desafio.
  • Relatórios manuais: O processo atual de geração de relatórios é demorado e sujeito a erros.

3. Impactos Esperados

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

  • Aumentar a visibilidade sobre os hábitos de consumo dos usuários.
  • Identificar áreas de otimização para melhorar o uso dos recursos.
  • Automatizar a geração de relatórios, reduzindo o tempo e os erros associados ao processo manual.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para relatórios de uso de vale-refeição analisa dados de consumo, identifica padrões e gera relatórios automáticos com insights acionáveis. 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 análise de consumo de vale-refeição.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por 2 agentes de IA. O processo inicia com a análise dos dados de consumo e termina com a geração de um relatório em formato Markdown.

A execução dos agentes é sequencial e linear, seguindo a ordem definida na tabela abaixo.

Agentes Função Principal
Agente de Análise de Dados de Consumo (RF 1) Analisar dados de consumo de vale-refeição para identificar padrões e tendências.
Agente de Geração de Relatórios (RF 2) Gerar relatórios detalhados automaticamente com insights acionáveis.

5. Protótipos

Para proporcionar uma visão clara e tangível da solução proposta, criamos protótipos interativos 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.

6. Requisitos Funcionais

RF 1. Agente de Análise de Dados de Consumo

1.1 Tarefa do Agente

Analisar dados de consumo de vale-refeição para identificar padrões e tendências.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados de consumo de vale-refeição em formato CSV com colunas 'data', 'valor', 'categoria', 'usuário'. Este arquivo contém o registro das transações de vale-refeição realizadas pelos colaboradores.

# 2. Objetivo
Analisar os dados de consumo para identificar padrões e tendências, como frequências de uso, categorias mais consumidas e horários de pico.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Calcular a frequência de uso de vale-refeição por usuário e categoria.
- Analisar a distribuição de consumo ao longo dos dias da semana e identificar padrões de comportamento.
- Identificar categorias de consumo que apresentam maior gasto médio por transação.
- Detectar horários de maior e menor atividade de consumo para sugerir horários ideais de uso.
- Verificar correlações entre categorias de consumo e horários para insights detalhados.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
  "frequencia_uso": {
    "usuario_1": {
      "almoco": 15,
      "jantar": 8
    }
  },
  "categorias_mais_consumidas": ["almoco", "jantar"],
  "horarios_pico": ["12:00", "19:00"]
} 
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 consumo de vale-refeição em formato CSV via API. Na fase de testes, os dados serão enviados pelo agente diretamente por upload de um csv na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
  • Tipo do input: O input inicial para o fluxo é um arquivo CSV contendo dados de consumo de vale-refeição.
  • 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 objeto JSON contendo padrões identificados, como frequências de uso, categorias mais consumidas e horários de pico.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "frequencia_uso": {
        "usuario_1": {
          "almoco": 15,
          "jantar": 8
        }
      },
      "categorias_mais_consumidas": ["almoco", "jantar"],
      "horarios_pico": ["12:00", "19:00"]
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 1.500 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.
  • Visibilidade da Resposta: A resposta gerada por este agente deve ser visível para o Agente de Geração de Relatórios (RF 2).

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Geração de Relatórios (RF 2).

RF 2. Agente de Geração de Relatórios

2.1 Tarefa do Agente

Gerar relatórios detalhados automaticamente com insights acionáveis.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um JSON com padrões identificados dos dados de consumo de vale-refeição. Este arquivo contém insights sobre frequências de uso, categorias mais consumidas e horários de pico.

# 2. Objetivo
Gerar relatórios detalhados automaticamente com insights acionáveis sobre hábitos de consumo e sugestões de otimização.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Estruturar o relatório em seções claras, incluindo introdução, análise de padrões, e sugestões de otimização.
- Incluir gráficos de barras e linhas para visualizar frequências de uso e categorias mais consumidas.
- Oferecer insights acionáveis baseados nas correlações identificadas entre categorias de consumo e horários.
- Destacar áreas onde o uso pode ser otimizado, como redução de consumo em categorias menos necessárias.
- Propor recomendações específicas para usuários e administradores para melhorar a eficiência do uso do vale-refeição.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
# Relatório de Consumo de Vale-Refeição

## Introdução
Este relatório apresenta uma análise detalhada dos hábitos de consumo de vale-refeição, com base nos dados fornecidos.

## Análise de Padrões
- Frequência de uso por categoria e horário.
- Categorias mais consumidas.
- Horários de pico de consumo.

## Sugestões de Otimização
- Reduzir consumo em horários de menor atividade.
- Incentivar uso em categorias mais saudáveis.

## Recomendações
- Usuários: Considere variar os horários de consumo para otimização.
- Administradores: Avaliar categorias de maior custo para ajustes.
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 um objeto JSON contendo padrões identificados dos dados de consumo.
  • 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 1.500 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um relatório em formato Markdown com insights sobre hábitos de consumo e sugestões de otimização.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
    # Relatório de Consumo de Vale-Refeição
    
    ## Introdução
    Este relatório apresenta uma análise detalhada dos hábitos de consumo de vale-refeição, com base nos dados fornecidos.
    
    ## Análise de Padrões
    - Frequência de uso por categoria e horário.
    - Categorias mais consumidas.
    - Horários de pico de consumo.
    
    ## Sugestões de Otimização
    - Reduzir consumo em horários de menor atividade.
    - Incentivar uso em categorias mais saudáveis.
    
    ## Recomendações
    - Usuários: Considere variar os horários de consumo para otimização.
    - Administradores: Avaliar categorias de maior custo para ajustes.
  • Número de caracteres esperado: O relatório gerado terá um tamanho aproximado de 3.000 caracteres.

2.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

2.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não utiliza.

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 (relatório em Markdown) é o entregável final e não é passada para outros agentes internos.

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

A execução deste agente finaliza o fluxo. O relatório gerado é o resultado que deve ser disponibilizado ao usuário.

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