L'effort de recherche doit correspondre à la taille de l'affaire, et seul un jugement peut l'aligner en direct
Le commercial reçoit le même jeu générique de champs pour une inscription à 100 $ et pour une opportunité à six chiffres, alors que la recherche est trop lourde dans un cas et insuffisante dans l'autre.
Vous décidez jusqu'où aller en lisant. Après deux sources, on voit en général si la personne qui évalue l'outil est un développeur isolé ou un membre d'une équipe plateforme avec un budget. Vous savez alors s'il faut aller chercher une troisième source.
Le second jugement est la soustraction. Un commercial a 90 secondes pour retenir trois faits parmi les 20 champs qu'il survole, et il ne peut choisir ces faits que s'il sait quoi en faire.
Les deux jugements disparaissent dès que toutes les pistes se ressemblent. C'est alors qu'un flux est la meilleure solution.
Comment l'agent est construit dans Agent Studio
Le jugement, ici, porte sur la quantité de recherche à faire. Le prompt système nomme les segments que vous couvrez, les signaux qui les distinguent, combien d'effort consacrer à chacun, et la permission de s'arrêter après une source si la piste est négligeable.
Les prompt skills portent le format de la note et l'instruction permanente qui sépare le fait de l'inférence. Si un commercial répète un effectif inféré en appel et se fait corriger, il perd plus que la recherche n'a rapporté.
Les connexions MCP et les outils intégrés permettent la récupération. Mettez une limite stricte de récupérations par piste dans le prompt système, car un agent sans budget dépense ce budget sur les pistes qui le méritent le moins.
En pratique, un ActionFlow exécute ce processus. Quand un déclencheur Webhook part sur le formulaire, le nœud Agent Chat passe la piste à l'agent. La réponse va vers Slack pour le commercial, et vers Google Sheets avec le nombre de sources consultées, pour que vous puissiez vérifier si le jugement de profondeur correspond aux résultats.
Comme les sessions durent, un commercial peut poser une question sur une piste et obtenir encore une réponse qui garde la recherche en contexte, plutôt que de tout recommencer.
De quoi cet agent est constitué
- System prompt : vos segments, les signaux qui les distinguent, et la permission de s'arrêter tôt.
- Prompt skills : le format de la note et la règle qui sépare le fait de l'inférence.
- Connexions MCP : récupération, bornée par un plafond de récupérations par piste.
- Agent Chat (Util) : un flux déclenché par Webhook remet automatiquement chaque nouvelle piste.
- Slack (Communication) : livre la note là où le commercial travaille déjà.
- Google Sheets (Integration) : consigne les sources consommées par piste, pour que le jugement de profondeur soit mesurable.
- Quand un ActionFlow suffit : Si chaque piste vient d'un seul segment et a besoin des trois mêmes champs, un flux de travail est plus rapide et coûte moins.
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