Démos golden-path à la demande
Enregistrez une démo golden-path une fois et laissez un agent la rejouer à la demande, en direct sur un vrai appareil, pour des prospects ou de la documentation.
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 démos produit, les walkthroughs d'onboarding et les suites de régression mobile consument des heures humaines sur les mêmes chemins scriptés, release après release.
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.
Enregistrez une démo golden-path une fois et laissez un agent la rejouer à la demande, en direct sur un vrai appareil, pour des prospects ou de la documentation.
Les agences QA lancent des suites de régression sur des applications clients en parallèle, sur des téléphones physiques.
Enregistrements et rapports pass/fail par exécution. Même couverture, une fraction des heures.
Vrais personas de l'équipe d'agents IA tech_team. Chacun arrive avec un system prompt tuné et une allowlist de outils par défaut. Change de modèle par persona sur le canvas.
Possède les golden paths et valide les critères pass/fail.
Parcourt chaque application cliente écran par écran sur vrai matériel.
Planifie les suites parallèles et produit les rapports par exécution.
Maintient la qualité visuelle des démos et signale les régressions visuelles.
Chaque outil ci-dessous est un vrai outil partagé du bundle Melaya. Allowlist par agent, HITL sur les écritures, révocation en un clic.
Rejoue les démos et les chemins de régression sur téléphones physiques, étape par étape.
Consigne les échecs et les rapports là où l'équipe travaille déjà.
Transforme les exécutions en rapports prêts pour les clients.
Lit les specs et les journaux en parallèle des exécutions sur appareil.
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.
← Retour à tous les cas d'usage