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.
Les ops leads passent deux heures chaque matin à copier des chiffres de cinq dashboards dans un seul deck de slides, et le deck est périmé au moment où le leadership l'ouvre.
Un feed de données dégradé reste inaperçu pendant six heures parce que personne ne possède le check de freshness, puis le trading desk le découvre en pleine session.
Un incident atterrit dans trois channels Slack, un ticket Jira et un thread Telegram sans timeline unique, et le post-mortem prend une semaine à reconstruire.
Chaque pipeline ci-dessous est une forme que tu câbles sur le canvas en utilisant le crew d'agents IA et les outils plus bas. Pas une feature qu'on livre pour toi, un pattern que tu configures.
Sur cron, TradingOperations appelle melaya_get_positions et melaya_get_account_balance par venue, calcule l'exposition nette et l'utilisation de marge, et flag tout gap de settlement. Static context tient les risk limits par venue donc le scoring reste consistant à travers les runs.
DataOperations probe les endpoints API via http_request et vérifie les timestamps melaya_ohlcv contre la matrice SLA documentée. Le outilrag_retrieve tire le doc SLA à la demande donc les thresholds de freshness matchent le runbook que l'équipe maintient déjà.
Sur une anomalie flaggée, IncidentManager classe SEV1, SEV2 ou SEV3, ouvre un ticket Jira ou Linear, et page l'on-call via slack_post_text et telegram_send_message. Gate HITL bloque chaque page sortant tant que la sévérité et l'owner ne sont pas confirmés.
ReportingAnalyst tire les agrégats SQL avec flags de row count et freshness, OperationsSynth les range dans le brief en quatre sections, puis slack_post_text le drop dans le channel leadership. La mémoire cross-run garde les items ouverts d'hier dans le brief jusqu'à ce qu'ils ferment.
ComplianceOperations lit gcal_list_events et linear_get_issues pour faire remonter les filings dus dans les 14 prochains jours, puis cross-référence l'activité de trading contre les risk limits documentés. Replay couvre chaque check, owner et étape de remédiation dans l'audit log.
ReportingAnalyst valide les row counts, taux de null et freshness de source à travers chaque rapport opérationnel, puis attache un flag de qualité de données à chaque output. sql_query scoped restreint les lectures aux schemas que tu listes donc les checks d'hygiène ne peuvent pas leaker dans les tables de production.
Vrais personas du crew d'agents IA operations. Chacun arrive avec un system prompt tuné et une allowlist de outils par défaut. Change de modèle par persona sur le canvas.
Coordinates daily operations across the team, routes tasks to owners with deadlines, and surfaces blocked work before it slips.
Reconciles positions across CEX accounts, checks margin utilization, and flags settlement discrepancies with exact amounts.
Owns calendars, drafts replies, preps meeting briefs from inbox context, and stages communications for leadership approval.
Pulls live data from SQL and warehouse sources, validates row counts and freshness, and ships reports as Excel, slides, or chart files.
Watches API health and data feed freshness against named SLAs, then raises alerts the moment an endpoint or pipeline degrades.
Tracks regulatory filing deadlines, maintains audit logs, and verifies trading activity stays inside documented risk limits.
Triages anomalies into SEV1, SEV2, or SEV3 tickets, escalates to the right channel, and drafts the post-mortem after resolution.
Compiles every stream into a four-section executive brief sorted by criticality, then posts the final read-out to Slack.
Chaque outil ci-dessous est un vrai outil partagé du bundle Melaya. Allowlist par agent, HITL sur les écritures, révocation en un clic.
Données live de position, balance et fill depuis les mêmes clés exchange que ton trading desk utilise. Les lectures sont ouvertes à TradingOperations, melaya_place_order et melaya_cancel_order restent HITL-gated par défaut.
Lit les databases warehouse et opérationnelles pour assembler les rapports et checks de freshness. DSNs scoped sont passés par agent donc ReportingAnalyst n'atteint que les schemas que tu listes, les writes exigent un gate HITL explicite.
Page l'on-call via Telegram ou Discord quand IncidentManager classe un SEV1, avec sévérité, owner et ETA de résolution. Tous les messages sortants sont HITL-gated pour ce crew d'agents IA par défaut.
Ouvre et update les tickets d'incident, track les deadlines de filing et route le travail bloqué aux owners. jira_create_issue et linear_create_issue sont HITL-gated donc aucun ticket ne part sans un approver.
Tire les 72 prochaines heures de meetings dans le brief exécutif et stage les holds pour les calls de revue d'incident. gcal_create_event est HITL-gated donc rien n'atterrit sur le calendrier d'un leader sans validation.
ExecutiveAssistant lit les threads inbound pour préparer les briefs de meeting et rédige les réponses pour approbation. gmail_send est HITL-gated par défaut, les réponses vendor basées sur des règles peuvent être levées par template.
Automatise les rapports en workbooks Excel, les briefs en documents Word et les read-outs board en decks PowerPoint. Les writes de fichiers atterrissent dans le log d'artefacts du run donc tout output peut être rejoué et tracé.
Polling de status-page vendor via http_request, livraison du brief quotidien via slack_post_text et lookups ad-hoc via web_search. slack_post_text et file_write sont HITL-gated par défaut pour ce crew d'agents IA.
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. Le crew d'agents IA se souvient de ce qu'il 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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