Contexte
Tous les systèmes que vous exploitez déjà et toutes les interactions traitées par vos agents, réunis dans une couche de données unique que les agents lisent et alimentent, afin de capitaliser l'apprentissage à chaque conversation.
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Systèmes externes
Les systèmes et le datalake sur lesquels repose déjà votre activité peuvent être mis à disposition des agents sous forme d'enregistrements fiables et actualisés.
- Plus de 200 intégrations nativesConnectez Salesforce, MongoDB, des CRM, des systèmes de ticketing et plus de 200 autres outils pour que les agents travaillent sur des enregistrements à jour.
- API REST bidirectionnelleUne API publique et une passerelle managée permettent aux systèmes externes d'injecter des données, de les extraire ou de les interroger à la demande.
- Bases de connaissancesDocuments, références de politiques et procédures (SOP) sont récupérés en fonction de ce qui se passe dans l'interaction en cours.
Edge
Tout ce que vos agents produisent devient de la donnée structurée : ce qui a été dit, ce qui a été décidé et ce qui s'est passé ensuite.
- Capture automatiqueChaque interaction devient de la donnée structurée au fil de son exécution : transcriptions et enregistrements, mais aussi le résultat, l'intention, le motif de contact et le sentiment qui en sont extraits.
- Variables personnaliséesAu-delà du résultat, de l'intention et du sentiment, capturez toute variable qui compte : un prix proposé, une référence de document, une confirmation de conformité.
- Un cerveau unique dans lequel chaque agent puiseCe qu'apprend un workflow de support, un agent commercial le sait déjà. Grâce au partage de connaissances entre fonctions, chaque exécution rend tous les autres agents meilleurs.
Mémoire
Un historique persistant de chaque contact et de chaque entité, pour que les agents ouvrent chaque conversation en connaissant déjà le passé.
- Mappage des entitésChaque donnée est automatiquement rattachée au contact, au compte, au fournisseur ou à l'expédition dont elle relève.
- ContactsExtraits de mémoire, attributs extraits et tags comportementaux s'accumulent au fil des sessions dans un enregistrement persistant unique.
- La pertinence avant le volumeUn agent démarre avec les seuls éléments spécifiques et pertinents pour la conversation à venir, plutôt qu'avec l'intégralité du dossier.
+1 (312) 555-0148
14 attributs au dossier
Chaque agent agit comme un vétéran
Chaque exécution de workflow alimente en retour le Contexte : l'enregistrement s'enrichit comme sous-produit du travail. Plus les agents couvrent de fonctions, plus il relie des tables qui ne se parlaient jamais. Ce qui s'accumule est un contexte opérationnel à l'échelle de l'entreprise, qui permet à chaque agent de gérer les interactions clients comme votre collaborateur le plus expérimenté.
Superintelligence d'entrepriseQuestions fréquentes
Le Contexte est la couche de données agent-native de HappyRobot, le tissu conjonctif qui relie les workflows, les systèmes d'entreprise et l'intelligence opérationnelle. Les agents interrogent le Contexte en pleine conversation et y écrivent les résultats une fois les interactions terminées, faisant de la donnée un élément de l'exécution en direct plutôt qu'un rapport en aval.
Le Contexte n'est pas une table de reporting partagée greffée sur la plateforme. Chaque organisation dispose de sa propre instance totalement isolée, et les agents y lisent et y écrivent comme partie intégrante de l'exécution des workflows, combinant en un seul endroit les données des systèmes d'entreprise et les données d'interaction agentiques.
Le Contexte stocke trois types de données dans un même modèle : les données ingérées depuis les systèmes de référence (via des tables d'interrogation synchronisées avec des API externes), les données produites par les workflows (résultats, variables extraites, enregistrements d'escalade) et les données opérationnelles personnalisées dont les équipes définissent elles-mêmes les schémas.
La mémoire est la couche de mémoire inter-sessions du Contexte. Elle constitue un enregistrement persistant pour chaque contact selon trois dimensions : des extraits de mémoire interrogeables sémantiquement issus des interactions passées, des attributs extraits structurés (préférences, détails de compte) et des tags comportementaux, afin que les agents ne traitent jamais un contact connu comme un inconnu.
Le Contexte expose une API RESTful publique et une passerelle REST managée, ce qui en fait un point d'intégration bidirectionnel : des systèmes externes comme les data lakes, les outils de BI et les plateformes d'analytique peuvent y envoyer ou en extraire des données à la demande, sans pipeline de données distinct pour la Workforce IA.
