Depuis quelques mois, je construis un agent BDR (Business Development Representative) de vente. Dans les grandes entreprises de logiciels, la fonction de vente est généralement divisée en plusieurs rôles, le BDR étant responsable de la prospection, du suivi et finalement de la prise de rendez-vous. Ces prospects sont ensuite transmis aux chargés de compte, qui gèrent le processus de vente proprement dit.

Dans l'entreprise pour laquelle je travaille, nous n'avons qu'une seule personne en charge des ventes qui cumule les rôles de BDR et de chargé de compte. C'est pourquoi nous avons décidé de construire un agent BDR de vente pour gérer l'ensemble du processus, de la réception des prospects provenant de Hubspot ou Salesforce à la prise de rendez-vous.

Nous avons décomposé les responsabilités de l'agent BDR en différentes tâches :

1. Recherche de prospects : Lorsque l'agent reçoit un nouveau prospect, il doit le rechercher pour comprendre son entreprise et identifier une proposition de valeur potentielle.
2. Prospection personnalisée : L'agent doit rédiger un message personnalisé au prospect en fonction de la recherche effectuée.
3. Suivi : L'agent doit suivre le prospect, car ils ne répondent souvent pas immédiatement.
4. Engagement du prospect : Si le prospect répond, l'agent doit pouvoir répondre à ses questions et consigner les informations dans le CRM.
5. Prise de rendez-vous : Enfin, l'agent doit pouvoir prendre un rendez-vous avec le prospect en vérifiant la disponibilité de l'équipe commerciale.

Cependant, nous nous sommes rapidement rendu compte que ce processus est assez complexe, et même la construction d'un agent capable de gérer de manière autonome la boîte de réception et de répondre aux e-mails est une tâche difficile. Cela a entraîné un changement de paradigme dans mon approche de la construction d'agents IA.

Initialement, j'avais imaginé un "super agent" capable de gérer plusieurs tâches par lui-même. Mais en construisant davantage d'agents, j'ai réalisé qu'une approche plus efficace pourrait être d'avoir une équipe d'agents spécialisés travaillant ensemble pour obtenir les résultats souhaités.

Cette approche présente plusieurs avantages :

1. Plus facile à mettre à jour : Au lieu de changer tout le système, vous pouvez mettre à jour un agent spécifique.
2. Bénéfices cumulés : Les capacités fondamentales, comme répondre aux questions ou programmer des rendez-vous, peuvent être réutilisées dans différentes fonctions comme les ventes, le marketing et le support.
3. Coûts de construction réduits : En réutilisant des capacités communes, le coût de construction de nouveaux agents est considérablement réduit.

Dans le cas de notre agent BDR de vente, nous avons mis en œuvre cette approche d'équipe. L'"agent gestionnaire" est chargé de catégoriser et de déléguer les tâches à différents sous-agents, ainsi que d'effectuer des actions clés comme l'envoi et la réception d'e-mails, la création d'événements de calendrier et la consignation d'informations dans le CRM.

Les sous-agents comprennent :

1. Chercheur de prospects : Cet agent a accès à diverses sources de données (par exemple, Google, Apollo, LinkedIn) pour comprendre le prospect et identifier une proposition de valeur.
2. Gestionnaire de boîte de réception : Cet agent est formé sur les données de l'entreprise pour répondre à toutes les questions que le prospect pourrait avoir.
3. Agent de suivi : Cet agent a été formé sur des séquences de suivi éprouvées.

Lorsque l'agent gestionnaire reçoit un nouveau prospect du CRM, il délègue les tâches aux sous-agents, et ils travaillent ensemble pour mener à bien tout le processus BDR de vente.

Cette approche a déjà permis d'obtenir environ 20% des rendez-vous pour notre équipe commerciale, et j'ai fait quelques observations intéressantes sur l'adoption d'employés IA par rapport aux employés humains :

1. Transparence : Avec les employés IA, je peux toujours retracer les étapes qui ont conduit à une décision, ce qui me permet d'apporter des ajustements ciblés aux invites et aux comportements des agents.
2. Barrières de communication : Contrairement aux employés humains, les agents IA n'ont pas de barrières de communication, car ils peuvent tous partager la même "mémoire" ou base de connaissances, ce qui facilite l'évolutivité et la combinaison de leurs capacités.

1. Transparence radicale : Avec les employés IA, il est beaucoup plus facile de comprendre le processus décisionnel et les étapes qui ont conduit à un certain résultat. Cela permet un meilleur alignement et des ajustements plus ciblés du comportement de l'agent.

2. Pas de barrières de communication : Contrairement aux employés humains, les agents IA peuvent partager des informations et travailler ensemble sans aucune barrière de communication. Cela facilite l'évolutivité et la combinaison des capacités de l'équipe d'employés IA.

3. Plus facile à combiner et à évoluer : L'ajout de nouveaux agents IA à l'équipe est relativement simple, car ils peuvent rapidement apprendre et adopter de nouvelles capacités. Cela permet au système d'employés IA d'être facilement étendu et développé pour prendre en charge davantage de responsabilités.

4. Agents spécialisés vs agents généralistes : L'auteur a constaté qu'il était plus efficace de construire une équipe d'agents IA spécialisés, chacun se concentrant sur une tâche spécifique, plutôt que d'essayer de créer un seul agent IA généraliste. Cette approche modulaire facilite la mise à jour et la maintenance du système.

5. Utilisation de capacités partagées : De nombreuses capacités fondamentales requises pour différentes fonctions, comme répondre aux questions ou programmer des rendez-vous, peuvent être réutilisées dans plusieurs agents IA. Cela réduit les coûts et les efforts de développement globaux.

J'ai souvent entendu des gens dire que Reddit est un excellent endroit pour faire la promotion de son produit ou de son contenu, mais je n'ai jamais eu l'occasion de le faire. Je veux vraiment créer un agent de marketing Reddit IA qui puisse être réveillé chaque fois que quelqu'un crée un post Reddit sur les agents IA, et ensuite déclencher cet agent qui peut examiner ce contenu Reddit, déposer un message pertinent pour l'audience, et apporter de la valeur, puis faire une légère promotion du produit ou du service que je veux vendre. Dans mon cas, ce sera ma chaîne YouTube IA.

Pour réaliser ce flux, je crée un groupe d'agents :

1. Chercheur de posts Reddit : Cet agent sera déclenché toutes les heures environ et essaiera de rechercher les cinq posts Reddit les plus pertinents sur les mots-clés ou les sujets du produit/service que je veux promouvoir.

2. Rédacteur de commentaires Reddit : C'est l'agent que nous allons former spécifiquement pour rédiger le contenu des posts Reddit et avoir des connaissances sur la façon de déposer des messages ainsi que sur le produit/service que nous voulons vendre.

3. Afficheur de commandes Reddit : Cet agent est chargé de publier effectivement le commentaire sur Reddit.

Je donne également une fonction spéciale appelée "attendre" car l'API Reddit a une limite de taux assez stricte, donc si vous continuez à appeler le point de terminaison de l'API pour la commande de publication, ils vous bloqueront assez rapidement.

Pour construire cette équipe de marketing Reddit, j'utiliserai un cadre multi-agent, et il en existe assez. Les deux plus populaires sont AutoGPT de Microsoft et Crisp AI. Bien qu'AutoGPT offre la plus grande flexibilité, il est un peu plus technique pour se lancer, tandis que Crisp AI devient très populaire car il est très facile à configurer.

Je vais vous donner un bref aperçu de la façon dont j'ai configuré cette équipe d'agents dans Crisp AI, et à la fin, pour les personnes moins techniques, je vous montrerai également comment vous pouvez configurer ce système multi-agent exact sans trop de codage sur une plateforme comme Anthropic.

La construction d'employés IA est un moyen puissant d'automatiser et de mettre à l'échelle diverses fonctions commerciales. Les principaux enseignements de l'expérience du conférencier incluent :

1. La décomposition de tâches complexes en sous-agents spécialisés peut rendre le système plus gérable et évolutif, par opposition à un seul agent puissant.
2. Les employés IA offrent une transparence radicale, car leur processus décisionnel peut être facilement retracé et ajusté.
3. Les employés IA éliminent les barrières de communication, car ils peuvent partager des informations de manière transparente et combiner leurs capacités.
4. Des outils comme Claude d'Anthropic et Gradio de Hugging Face permettent de mettre en place relativement facilement des systèmes multi-agents pour diverses utilisations, comme l'automatisation du marketing sur Reddit.
5. L'incorporation de mécanismes de réflexion et de raisonnement dans les agents, comme démontré avec l'outil "reflect", peut aider à améliorer leur prise de décision et leurs performances.

Dans l'ensemble, les idées du conférencier soulignent le potentiel des employés IA pour transformer le fonctionnement des entreprises, et la facilité relative avec laquelle ces systèmes peuvent être développés et déployés.