Agente de IA para Treinamento de Equipe de Acomodação

Desenvolver programas de treinamento personalizados para equipes de alojamento.

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 feedback e necessidades de treinamento 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: O input inicial para o fluxo é um conjunto de dados estruturados que detalham feedbacks de desempenho e áreas para melhoria.
• Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber dados nos formatos: .csv, .json.
• Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 10.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

• Formato de output: O output deve ser um texto formatado em **Markdown** que descreve o programa de treinamento desenvolvido, incluindo módulos e objetivos.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   **Programa de Treinamento Personalizado para Equipe de Alojamento**:
  1. Módulo 1: Atendimento ao Cliente
  2. Módulo 2: Eficiência Operacional
  3. Módulo 3: Resolução de Conflitos 

• 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: 0.7

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 Avaliação de Eficácia de Treinamento (RF 2).

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Avaliação de Eficácia de Treinamento (RF 2).

Avaliar continuamente a eficácia dos programas de treinamento implementados.

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 de execução de treinamento e feedbacks das equipes de alojamento.
• Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs nos formatos: .csv, .json.
• Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 15.000 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

• Formato de output: O output deve ser um texto formatado em **Markdown** que descreve a avaliação de eficácia dos programas de treinamento, destacando áreas de sucesso e de melhoria.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   **Relatório de Avaliação de Eficácia de Treinamento**:
  - Módulo 1: Atendimento ao Cliente - Eficácia Alta
  - Módulo 2: Eficiência Operacional - Eficácia Média
  - Módulo 3: Resolução de Conflitos - Eficácia Baixa 

• Número de caracteres esperado: O texto final deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 4.000 caracteres.

2.3.3 Parâmetros de Geração

• Modelo: GPT-5
• Temperatura: 0.7

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 Adaptação de Treinamento (RF 3).

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Adaptação de Treinamento (RF 3).

Adaptar os programas de treinamento com base nos feedbacks e nas necessidades identificadas.

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 relatórios de avaliação e feedbacks detalhados das equipes de alojamento.
• Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs nos formatos: .csv, .json.
• Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 12.000 caracteres.

3.3.2 Especificação do Output

• Formato de output: O output deve ser um texto formatado em **Markdown** que descreve o plano de adaptação dos programas de treinamento, detalhando as mudanças propostas.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   **Plano de Adaptação de Treinamento**:
  - Módulo 3: Resolução de Conflitos - Substituir por treinamento prático com simulações
  - Novo Módulo: Gestão de Tempo - Introduzir técnicas de priorização e eficiência 

• Número de caracteres esperado: O texto final deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 3.500 caracteres.

3.3.3 Parâmetros de Geração

• Modelo: GPT-5
• Temperatura: 0.7

3.3.4 Ferramentas do Agente

• Documentos: Não consulta documentos externos.
• Calculadora: Não utiliza.
• Busca Online: Não utiliza.
• Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

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 gerada por este agente é o entregável final e não é passada para outros agentes.

3.3.6 Regras de Orquestração e Transição

A execução deste agente finaliza o fluxo. O plano de adaptação gerado deve ser disponibilizado para as equipes de alojamento.