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 "Suporte na Emissão de Declarações de Matrícula", uma solução projetada para automatizar a geração e validação de declarações de matrícula acadêmicas. 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 declarações sejam emitidas com precisão e atualidade, minimizando erros e agilizando o processo de emissão.
2. Contexto e Problema
Cenário Atual
A emissão de declarações de matrícula é um processo crítico em instituições acadêmicas, mas atualmente enfrenta desafios significativos:
- Erros frequentes nas informações contidas nas declarações de matrícula.
- Demora considerável na emissão devido à necessidade de validação manual das informações.
A dependência de processos manuais não apenas consome tempo, mas também aumenta a probabilidade de erros, comprometendo a confiança nas declarações emitidas.
Problemas Identificados
- Precisão das Informações: As declarações emitidas manualmente podem conter erros devido a dados desatualizados ou inserções incorretas.
- Tempo de Processamento: A validação manual é demorada, atrasando a emissão e entrega das declarações.
- Confiabilidade: Erros frequentes afetam a confiança dos alunos e partes interessadas nas declarações emitidas.
3. Impactos Esperados
A implementação deste agente de IA visa alcançar os seguintes resultados:
- Reduzir o tempo de emissão de declarações em pelo menos 70%.
- Melhorar a precisão das informações contidas nas declarações.
- Aumentar a confiança nas declarações emitidas pela instituição.
- Automatizar o processo de validação para liberar recursos humanos para outras tarefas críticas.
4. Visão Geral da Solução
O agente de IA para suporte na emissão de declarações de matrícula automatiza a extração, validação e geração de declarações acadêmicas, garantindo precisão e eficiência. 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 emissão de declarações acadêmicas.
A solução consiste em um fluxo de automação composto por 3 agentes de IA. O processo inicia com a extração dos dados acadêmicos e termina com a emissão da declaração em formato PDF.
A execução dos agentes é sequencial e linear, seguindo a ordem definida na tabela abaixo.
| Agentes | Função Principal |
|---|---|
Agente de Extração de Dados Acadêmicos (RF 1)
| Extrair e estruturar automaticamente os dados acadêmicos necessários para a emissão de declarações de matrícula. |
Agente de Validação de Declarações (RF 2)
| Validar a precisão e atualização das informações contidas nas declarações de matrícula. |
Agente de Emissão de Declarações (RF 3)
| Emitir declarações de matrícula de forma rápida e eficiente. |
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 aluno receberá. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.
6. Requisitos Funcionais
RF 1. Agente de Extração de Dados Acadêmicos
1.1 Tarefa do Agente
Extrair e estruturar automaticamente os dados acadêmicos necessários para a emissão de declarações de matrícula.
1.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo uma requisição de declaração de matrícula com dados básicos do aluno.
# 2. Objetivo
Extrair e estruturar automaticamente os dados acadêmicos necessários para a emissão de declarações de matrícula.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Regra 1: Identifique e extraia dados acadêmicos relevantes, como nome do aluno, curso, data de matrícula e status, diretamente do sistema acadêmico.
- Regra 2: Confirme a atualização dos dados no momento da extração para garantir precisão e atualidade das informações.
- Regra 3: Estruture os dados extraídos em um formato JSON padronizado, assegurando que todos os campos necessários estejam presentes e corretamente preenchidos.
# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
"nome_aluno": "João Silva",
"curso": "Engenharia",
"data_matricula": "2024-02-01",
"status": "Ativo"
} 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 uma requisição de declaração de matrícula via API. Na fase de testes, o fluxo será iniciado pelo envio manual dos dados, que serão enviados para o agente diretamente por upload na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
- Tipo do input: Dados básicos do aluno necessários para a emissão da declaração.
- 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 2.000 caracteres.
1.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um arquivo no formato JSON contendo os dados acadêmicos extraídos e estruturados.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "nome_aluno": "João Silva", "curso": "Engenharia", "data_matricula": "2024-02-01", "status": "Ativo" } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 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 subsequente.
- Visibilidade da Resposta: A resposta gerada por este agente deve ser visível para o Agente de Validação de Declarações (RF 2).
1.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Validação de Declarações (RF 2).
RF 2. Agente de Validação de Declarações
2.1 Tarefa do Agente
Validar a precisão e atualização das informações contidas nas declarações de matrícula.
2.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados acadêmicos estruturados em JSON.
# 2. Objetivo
Validar a precisão e atualização das informações contidas nas declarações de matrícula.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Regra 1: Compare cada campo dos dados estruturados com as informações atuais no sistema acadêmico para verificar precisão e atualidade.
- Regra 2: Identifique discrepâncias ou inconsistências nos dados e liste-as em um array de erros se encontrado, detalhando o tipo de erro.
- Regra 3: Confirme que todos os dados estão atualizados e refletem o status atual do aluno, assegurando que qualquer modificação recente seja incorporada.
# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
"valido": true,
"erros": []
} 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: Este agente deve ser apto a receber dados acadêmicos estruturados em JSON.
- 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 2.000 caracteres.
2.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um arquivo no formato JSON indicando a validade dos dados e listando quaisquer erros encontrados.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "valido": true, "erros": [] } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 300 caracteres.
2.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
2.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta documentos externos.
- Calculadora: Não utiliza.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.
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 gerada por este agente deve ser visível para o Agente de Emissão de Declarações (RF 3).
2.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Emissão de Declarações (RF 3).
RF 3. Agente de Emissão de Declarações
3.1 Tarefa do Agente
Emitir declarações de matrícula de forma rápida e eficiente.
3.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo dados acadêmicos validados e aprovados. # 2. Objetivo Emitir declarações de matrícula de forma rápida e eficiente. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Regra 1: Utilize os dados validados para gerar a declaração de matrícula em um formato PDF padronizado, mantendo a integridade das informações. - Regra 2: Certifique-se de que todas as informações validadas estejam corretamente representadas e formatadas no documento. - Regra 3: Prepare o documento para envio automático ao aluno ou para arquivamento no sistema de gestão acadêmica, garantindo que o processo de envio seja rápido e sem erros. # 4. Exemplo de Output que você deve produzir Declaração de matrícula em formato PDF.
3.3 Configurações do Agente
3.3.1 Especificação do Input
- Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 2).
- Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber dados acadêmicos validados e aprovados em JSON.
- 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 2.000 caracteres.
3.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output final deve ser uma declaração de matrícula em formato PDF.
- Exemplo de Estrutura de Output: Declaração de matrícula em formato PDF.
- Número de caracteres esperado: O tamanho do arquivo PDF gerado não é medido em caracteres, mas deve conter todas as informações necessárias de maneira clara e legível.
3.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
3.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta documentos externos.
- Calculadora: Não utiliza.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Após realizar o processamento, este agente envia sua resposta para o sistema de gestão acadêmica para registro e arquivamento. Esse envio deve ser configurado manualmente na interface do fluxo na plataforma da Prototipe AI.
3.3.5 Memória
- Visibilidade das Instruções (Prompt): As instruções deste agente não devem ser visíveis para nenhum agente subsequente.
- Visibilidade da Resposta: A resposta (declaração em PDF) é o entregável final e não é passada para outros agentes internos.
3.3.6 Regras de Orquestração e Transição
A execução deste agente finaliza o fluxo. A declaração gerada deve ser disponibilizada ao aluno e arquivada no sistema acadêmico.