Trois douleurs que chaque équipe sales et BD encaisse chaque semaine. Chacune est ce dont tes reps se plaignent vraiment, pas ce qu'une page produit appellerait poliment.
Tu fais du context-switching huit fois par heure entre appels clients, code review et un board update à moitié écrit, et la seule chose qui finit terminée, c'est la vaisselle.
Vendredi arrive avec trois intros investisseurs en attente d'une note personnalisée, et tu envoies deux templates génériques parce que tu as fini ton stock d'heures.
Le recrutement traîne au-delà de 90 jours parce que personne dans une équipe de quatre n'a le temps de sourcer des candidats, et le rôle dont tu avais besoin devait être livré deux trimestres plus tôt.
Chaque pipeline ci-dessous est une forme que tu câbles sur le canvas en utilisant l'équipe d'agents IA et les outils plus bas. Pas une feature qu'on livre pour toi, un pattern que tu configures.
Récupère le site du prospect, le dernier signal earnings ou funding, et l'empreinte LinkedIn dans un dossier d'une page avec huit questions classées. L'outil rag_retrieve lit les notes d'appel précédentes pour que tu arrives en sachant ce qui a changé depuis le dernier contact.
HeadOfProduct transforme les 20 dernières notes client en une roadmap priorisée avec une hypothèse de résultat par item. ChiefTechnologyOfficer score le coût de build et la réversibilité. Un HITL gate retient le draft tant que tu n'as pas validé le plus gros pari.
ChiefExecutiveOfficer rédige le pitch d'un paragraphe dans ta voix, ChiefMarketingOfficer score l'angle par investisseur, et linkedin_search cartographie les chemins d'intro warm. Chaque email et DM est mis en attente pour ton clic avant qu'un outil d'envoi ne tourne.
ChiefPeopleOfficer scrape LinkedIn pour dix candidats par rôle, score l'alignement de valeurs au-dessus des compétences brutes, et rédige le DM d'outreach. L'outil scopé restreint les writes au draft uniquement, donc aucun message ne quitte ton tenant sans approbation.
ChiefFinancialOfficer assemble runway, burn et les trois KPI qui comptent. ChiefExecutiveOfficer écrit le récit d'une page avec une source citée par chiffre. Un HITL gate bloque l'envoi tant que tu n'as pas lu le draft sur ton téléphone.
ChiefOperatingOfficer génère le digest du lundi sur inbound, runway, étape de recrutement et glissements roadmap dans un seul message Slack. La cross-run memory porte les threads ouverts de la semaine dernière pour que le digest soit un delta, pas une relecture.
Vrais personas de l'équipe d'agents IA general. Chacun arrive avec un system prompt tuné et une allowlist de outils par défaut. Change de modèle par persona sur le canvas.
Analyse les courbes de rétention, rédige la roadmap à 90 jours, et supprime les fonctionnalités sous cinq pour cent d'adoption avant qu'elles ne coûtent un autre sprint.
Dimensionne la catégorie, rédige le positionnement, évalue les canaux de génération de demande sur le pipeline influencé par dollar dépensé, et supprime les canaux de vanité.
Pilote la prévision de runway, décompose le burn, construit le modèle à trois scénarios, et teste la solidité de la story métriques avant la prochaine levée.
Synthétise les autres personas en une stratégie d'une page avec le pari le plus important, l'arbitrage ressources, et les signaux d'échec.
Identifie les trois principales dettes techniques qui pénalisent la vélocité de livraison, tranche entre build et buy, et traduit le risque technique en time-to-value.
Identifie les trois goulots d'étranglement qui freinent la croissance, aligne les OKR sur des résultats concrets, et met en évidence les doublons au sein d'une petite équipe.
Constitue la shortlist de recrutement, valorise l'alignement sur les valeurs plutôt que les compétences brutes, et identifie le rôle dont la vacance coûtera les deux prochains trimestres.
Analyse les SAFE investisseurs, les contrats clients et les obligations de confidentialité. Traduit le risque juridique en probabilité, coût estimé et délai de remédiation.
Généraliste neutre pour les missions ponctuelles qui ne correspondent à aucun profil C-suite. Exécute le brief à la lettre, sans cadrage sectoriel.
Chaque outil ci-dessous est un vrai outil partagé du bundle Melaya. Allowlist par agent, HITL sur les écritures, révocation en un clic.
Recherche générale, fetch structuré, math et le handoff Slack pour le seul approbateur humain. pause_for_human est le nœud HITL explicite quand tu es loin du ordinateur.
Récupère firmographics clients, pages de pricing concurrent et actualités catégorie pour les briefs HeadOfProduct et ChiefMarketingOfficer. Scopé par persona à ton allowlist.
Lit les threads investisseurs et clients entrants, prépare les notes d'outreach et d'update, et met chaque envoi en attente pour ton clic. gmail_send est HITL par défaut pour cette équipe d'agents IA.
Cherche sur LinkedIn les chemins warm investisseurs et les shortlists candidats, rédige des posts et prépare des DM. linkedin_create_post et linkedin_send_message sont HITL par défaut.
Charge ton one-pager, ICP, board updates précédents, appels clients et SAFE notes dans le store par workflow. Alimente les trois couches de knowledge sur chaque persona.
Récupère les benchmarks catégorie et le contexte macro pour la story runway et l'investor update. Read-only, pas de HITL puisque rien n'écrit.
Lit ta semaine, trouve les créneaux libres pour appels clients et intros investisseurs, et met les nouvelles réservations en attente d'approbation. gcal_create_event est HITL par défaut.
Chaque pipeline arrive avec trois couches d’accès à la connaissance. Combine-les par agent sur le canvas. Pas d’espace vectoriel partagé avec un autre client, pas de lecture surprise, pas de retrieval opaque.
includeContextDocuments par pipeline ajoutés à l'input d'agents spécifiques à chaque run. Le brief ICP, le playbook, la grille de pricing, ou le corpus d'emails de deals gagnés. Tout ce qui doit être là avant que l'agent pense. Tu choisis quels personas reçoivent quels docs.
rag_retrieveUn outilscoped accordé par agent. Quand l'agent décide qu'il a besoin de plus de profondeur, il interroge le vector store du workflow à la demande. Même base de knowledge que Static context, accédée uniquement quand le modèle le demande.
pipeline_memoryÉtat au niveau du pipeline qui passe d'un run au suivant. La recherche d'hier est dans le scope du follow-up d'aujourd'hui. L'équipe d'agents IA se souvient de ce qu'elle a déjà prospecté, de ce qui a été approuvé, de ce qui a été envoyé. L'audit log est la base de knowledge de second ordre.
Le tier Sandbox est gratuit, sans carte. Rejoins la waitlist et on t'envoie un email dès qu'un slot s'ouvre.
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