Une réponse en quasi-correspondance, c'est comme cela qu'on perd les appels d'offres
Si la bibliothèque renvoie des correspondances approximatives, la notation devient un vrai problème. Une question sur la résidence des données répondue à partir du paragraphe général de sécurité amène l'évaluateur à traiter la réponse comme non pertinente. Vous ne l'apprenez que quand les résultats arrivent.
La similarité ne suffit pas à décider si une réponse traite la question. Il faut lire la question et la réponse, et parfois conclure qu'une réponse de bibliothèque bien écrite porte en fait sur un autre sujet.
Les questions les plus importantes sont celles pour lesquelles la bibliothèque n'a aucune réponse vraie. Ces questions sont le travail de l'équipe de l'offre. Un système qui les cache derrière une quasi-correspondance assurée a empiré l'offre tout en ayant l'air d'avoir aidé.
Si le sujet touche à la sécurité, à la conformité ou à un engagement contractuel, il reste en revue, quelle que soit la certitude apparente de la correspondance, car c'est là que se trouve la responsabilité.
Comment l'agent est construit dans Agent Studio
Les réponses vivent dans Notion et s'atteignent via une connexion MCP, donc l'agent cherche dans la bibliothèque plutôt que de recevoir une copie qui pourrait vieillir.
Le prompt système définit ce qui compte comme une réponse pertinente dans votre domaine, et énonce que certaines catégories de réponses doivent toujours être relues par une personne, indépendamment de la confiance.
Les prompt skills portent les limites des clauses types : les affirmations que vous pouvez faire, celles que vous ne devez jamais faire, et le libellé déjà approuvé par votre équipe juridique.
Le flux fait le travail mécanique. Document Upload prend l'appel d'offres. PDF4me l'extrait. Un nœud Generate Object découpe les questions en une structure. Un nœud Loop traite ensuite chaque question, et le nœud Agent Chat renvoie un verdict de correspondance pour chacune.
La sortie classe les éléments en trois groupes : pris dans la bibliothèque, adaptés avec une note sur ce qui a changé, et non traités. Le nœud Filter envoie ensuite le groupe sans réponse vers Linear ou Jira comme travail d'offre.
Aucune soumission n'a lieu tant que la revue n'est pas terminée. Les nouvelles réponses approuvées retournent ensuite dans la bibliothèque, pour que le même trou n'apparaisse pas dans l'appel d'offres suivant.
De quoi cet agent est constitué
- Connexions MCP : recherche en direct dans la bibliothèque de réponses plutôt qu'une copie périmée.
- System prompt : ce qui compte comme pertinent et les catégories qui exigent toujours une revue.
- Prompt skills : formulations approuvées et les affirmations que vous ne devez jamais faire.
- Document Upload (Data) et PDF4me (Data) : prennent l'appel d'offres et extraient son contenu.
- Generate Object (AI Core) : sort les questions sous forme de structure pour que la boucle les parcoure.
- Linear (Integration) : reçoit les questions sans réponse comme travail d'offre. Jira occupe le même emplacement.
- Quand un ActionFlow suffit : Si les questionnaires sont courts et standard, avec des questions qui se répètent à l'identique, un flux de travail de consultation est plus fiable.
Questions fréquentes
Newsletter
Recevoir les mises à jour produit
Nouveaux nœuds, agents et notes produit. Nous n'envoyons un e-mail que lorsqu'il vaut la peine de l'ouvrir.