PrototipeAI | Agente de IA para Suporte em Decisões de Investimento

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 Suporte em Decisões de Investimento. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é auxiliar consultores de investimento na tomada de decisões, oferecendo análises e previsões baseadas em dados de mercado.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

Consultores de investimento enfrentam desafios significativos devido a decisões baseadas em dados incompletos ou desatualizados. A necessidade de suporte em tempo real é crítica para garantir que as decisões de investimento sejam informadas e precisas.

Problemas Identificados

Dados incompletos: Decisões de investimento frequentemente são feitas com base em dados que não refletem o estado atual do mercado.
Falta de suporte em tempo real: Consultores necessitam de análises e previsões que considerem as condições de mercado em tempo real.

3. Impactos Esperados

A implementação deste agente visa alcançar os seguintes resultados:

Fornecer insights precisos baseados em dados de mercado em tempo real.
Oferecer previsões confiáveis que suportem decisões de investimento mais informadas.
Reduzir o risco associado a decisões de investimento baseadas em informações desatualizadas.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para suporte em decisões de investimento analisa dados de mercado em tempo real, oferece previsões baseadas em tendências e dados históricos, e auxilia consultores na tomada de decisões mais informadas. A seguir são detalhadas todas as regras de negócio e especificações funcionais necessárias para que esse agente atue como um assistente útil e autônomo no suporte às decisões de investimento.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por 2 agentes de IA. O processo inicia com a análise de dados de mercado e termina com a oferta de previsões detalhadas.

Agentes	Função Principal
`Agente de Análise de Dados de Mercado` (RF 1)	Analisar dados de mercado em tempo real para fornecer insights precisos.
`Agente de Previsão de Tendências de Mercado` (RF 2)	Oferecer previsões baseadas em tendências de mercado e dados históricos.

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.

Ver Agente na Prototipe AI

6. Requisitos Funcionais

RF 1. Agente de Análise de Dados de Mercado

1.1 Tarefa do Agente

Analisar dados de mercado em tempo real para fornecer insights precisos.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente

 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados de mercado em tempo real. Estes dados são fundamentais para gerar insights precisos e relevantes para consultores de investimento.

# 2. Objetivo
Analisar dados de mercado em tempo real para fornecer insights precisos, destacando padrões e anomalias relevantes.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Coletar dados de mercado de fontes confiáveis em tempo real.
- Identificar padrões e anomalias nos dados de mercado.
- Atualizar continuamente os insights à medida que novos dados são recebidos.
- Estruturar os insights de maneira clara e objetiva.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
  "insights": [
    {
      "pattern": "Aumento no valor de ações do setor de tecnologia",
      "anomaly": "Queda inesperada no valor de ações de uma empresa específica"
    }
  ]
}

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 mercado em tempo real 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 csv na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
Tipo do input: Dados de mercado em tempo real.
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber dados nos 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 arquivo no formato JSON contendo insights sobre tendências de mercado.

Exemplo de Estrutura de Output:

 {
  "insights": [
    {
      "pattern": "Aumento no valor de ações do setor de tecnologia",
      "anomaly": "Queda inesperada no valor de ações de uma empresa específica"
    }
  ]
}

Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 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: Coleta dados de APIs financeiras para análise.

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 Previsão de Tendências de Mercado (RF 2).

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Previsão de Tendências de Mercado (RF 2).

RF 2. Agente de Previsão de Tendências de Mercado

2.1 Tarefa do Agente

Oferecer previsões baseadas em tendências de mercado e dados históricos.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente

 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo insights sobre tendências de mercado gerados por um agente anterior.

# 2. Objetivo
Oferecer previsões de mercado em diferentes horizontes temporais, baseadas em tendências e dados históricos.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Utilizar modelos estatísticos avançados para projetar tendências futuras.
- Avaliar a precisão das previsões regularmente e ajustar modelos conforme necessário.
- Fornecer previsões em diferentes horizontes temporais.
- Identificar e comunicar riscos associados às previsões.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
  "forecasts": [
    {
      "time_horizon": "semanal",
      "forecast": "Aumento contínuo no valor de ações do setor de tecnologia"
    }
  ]
}

2.3 Configurações do Agente

2.3.1 Especificação do Input

Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 1).
Tipo do input: Insights sobre tendências de mercado.
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 até 1.500 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

Formato de output: O output deve ser um arquivo no formato JSON contendo previsões de mercado.