Chaque canal compte une conversion qu'il s'attribue
Les plateformes pub, l'analytics et le CRM rapportent tous des conversions, et leurs totaux ne correspondent jamais. Chacun mesure quelque chose de légèrement distinct, et chacun a une incitation qui pointe dans le même sens.
L'instinct est de choisir une source et de standardiser. Cela tient jusqu'à ce que la question change. La vue de la plateforme est juste pour optimiser une campagne mais fausse pour rapporter le revenu. Forcer une seule réponse rend l'une de ces décisions plus mauvaise.
Donc la sortie utile n'est pas un chiffre réconcilié. C'est un énoncé de quelle source répond à quelle question, et où l'écart restant ne peut vraiment pas se résoudre.
Admettre la part irrésoluble est ce qui rend le reste crédible. Une réconciliation qui referme tous les écarts en a presque certainement refermé un par hypothèse.
Comment l'agent est construit dans Agent Studio
La confiance par canal est ce qui se configure. Les prompt skills portent chaque source, ce qu'elle mesure, sa fenêtre d'attribution, et son biais connu. Les conversions auto-déclarées d'une plateforme ne sont pas neutres, et la configuration doit le dire.
Le system prompt exige que la réponse soit cadrée par question plutôt que comme un seul chiffre réconcilié, et qu'elle nomme explicitement ce qui ne peut pas se réconcilier.
Un flux rassemble les chiffres : des nœuds HTTP Request par plateforme, un nœud HubSpot ou Salesforce pour le CRM, un nœud PostgreSQL pour les enregistrements internes, et un nœud Merge pour les assembler.
Un nœud Math calcule les écarts avant que l'agent lise quoi que ce soit, ce qui tient l'arithmétique hors de l'étape de raisonnement.
Agent Chat transmet la comparaison assemblée. Notion reçoit la réconciliation avec une recommandation par question, et Slack publie l'écart en titre.
Google Sheets consigne les écarts dans le temps. Un écart stable est une différence de méthode. Un écart qui bouge est en général une rupture d'instrumentation. Seul l'historique les distingue.
De quoi cet agent est constitué
- Prompt skills : chaque source, ce qu'elle mesure, sa fenêtre, et son biais connu.
- System prompt : répondre par question plutôt que par un chiffre, et nommer ce qui ne peut pas se réconciler.
- HTTP Request (Util) : tire les chiffres des plateformes. Salesforce et PostgreSQL couvrent le CRM et les enregistrements internes.
- Math (Util) : calcule les écarts avant que l'agent raisonne dessus.
- Agent Chat (Util) : transmet la comparaison assemblée.
- Google Sheets (Integration) : consigne les écarts dans le temps pour distinguer une différence stable d'une rupture nouvelle.
- Quand un ActionFlow suffit : Si vous n'avez besoin que des chiffres côte à côte, construisez le flux de travail. Décider quelle source croire pour quelle question est le travail de l'agent.
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