Zwei Datensätze mit demselben Namen sind manchmal zwei Unternehmen
Duplikaterkennung über String-Ähnlichkeit markiert Tochtergesellschaften, Unternehmen, die den Namen gewechselt haben, und andere Unternehmen, die zufällig ein Wort teilen. Teams schalten die Prüfungen aus, weil diese Datensätze zu mergen schlechter wäre als die Duplikate zu lassen. Die Daten werden dann weiter schlechter.
Wenn Sie entscheiden, ob zwei Datensätze dieselbe Entität meinen, müssen Sie über die CRM-Felder hinausgehen. Ob die Domains dieselben sind, oder ob ein Unternehmen das andere letztes Jahr übernommen hat, steht nicht in den verglichenen Feldern.
Widersprüche funktionieren genauso. Ein Feld, das einem anderen widerspricht, kann ein Fehler sein, oder ein bewusster Override aus einem Grund, der nie aufgezeichnet wurde.
Lücken zählen nur, wenn Sie die Daten nach Branche gruppieren. Ein leeres Branchenfeld ist dann bedeutsam. Gruppieren Sie nicht nach Branche, zählt es nicht. Das ist eine Geschäftsfrage, keine Datenfrage.
So bauen Sie den Agent in Agent Studio auf
Automatisches Mergen findet nicht statt. Setzen Sie diese Regel in den System-Prompt und in den Flow. Der Agent erzeugt zwei Listen, eine, die sicher zu mergen ist, und eine, die eine Person braucht, und handelt nie selbst.
Der System-Prompt legt außerdem die Felder fest, von denen Ihre Segmentierung tatsächlich abhängt, sodass der Lückenbericht nach Konsequenz statt nach fehlendem Inhalt sortiert ist.
MCP-Verbindungen liefern externe Checks, mit denen der Agent eine Tochtergesellschaft von einem Duplikat unterscheidet.
Ein Start Scheduled-Flow treibt den Durchlauf. Salesforce oder HubSpot liefert die Datensätze. Ein Loop-Knoten verarbeitet die verdächtigen Paare, und der Agent Chat-Knoten fordert dann für jedes Paar ein Urteil an.
Beide Listen enthalten die Begründung. Der Slack-Knoten postet nur die Zahlen, nicht die Inhalte, weil ein Hygienebericht absichtlich geöffnet werden soll statt überflogen.
Führen Sie ihn zuerst gegen eine Kopie aus, und vergleichen Sie die Ergebnisse mit Ihrer eigenen Einschätzung an 50 Datensätzen. Vertrauen kommt aus einer Stichprobe, nicht aus einer Aussage in einem System-Prompt.
Woraus dieser Agent besteht
- System-Prompt: kein automatisches Mergen oder Löschen, und die Felder, von denen Ihre Segmentierung tatsächlich abhängt.
- MCP-Verbindungen: externe Checks, mit denen eine Tochtergesellschaft von einem Duplikat unterschieden wird.
- Salesforce (Integration): liefert die Datensätze. HubSpot passt in denselben Slot.
- Loop (Control) plus Agent Chat (Util): ein Urteil pro verdächtigem Paar nach Zeitplan.
- Google Sheets (Integration): empfängt die Listen „sicher zu mergen“ und „braucht eine Person“ mit Begründung.
- Slack (Communication): postet die Zahl statt des Inhalts, sodass der Bericht absichtlich geöffnet wird.
- Wenn ein ActionFlow ausreicht: Geht es darum, leere Felder mit Standardformatierung zu füllen, ist das ein Workflow. Der Agent ist für Calls, die eine Regel nicht treffen kann.
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