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एजेंट स्पेसिफ़िकेशन फ़ॉर्मैट

Tajo एजेंट markdown फ़ाइलों में तय किए जाते हैं. हर फ़ाइल में YAML फ़्रंटमैटर (पहचान, टूल, पाबंदियां) और एक markdown बॉडी (निर्देश, रणनीति, नियम) होती है. यह फ़ॉर्मैट मल्टी-एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन सिस्टम में इस्तेमाल होने वाले प्रोडक्शन एजेंट पैटर्न से प्रेरित है.

फ़ाइल की संरचना

---
name: agent-name
description: What this agent does (max 160 chars)
version: 1.0.0
temperature: 0.2
max_tokens: 4096
tools:
- brevo_contacts
- brevo_email_campaign_management
- brevo_sms_campaigns
triggers:
- event: cart_abandoned
- schedule: "0 */4 * * *"
permissions:
- contacts:read
- email:send
- sms:send
---
# Agent Name
Instructions for the agent in natural language...

फ़्रंटमैटर के फ़ील्ड

ज़रूरी फ़ील्ड

फ़ील्डटाइपविवरण
nameस्ट्रिंगkebab-case में अनोखा पहचानकर्ता (जैसे cart-recovery-agent)
descriptionस्ट्रिंगयह एजेंट क्या करता है (अधिकतम 160 अक्षर)
versionस्ट्रिंगसिमेंटिक वर्ज़न (जैसे 1.0.0)
toolsऐरेBrevo MCP सर्वर के वे मॉड्यूल जिन तक यह एजेंट पहुंच सकता है

व्यवहार से जुड़े फ़ील्ड

फ़ील्डटाइपडिफ़ॉल्टविवरण
temperatureफ़्लोट0.3LLM का temperature. कम मान = ज़्यादा निश्चित नतीजे. डेटा से जुड़े कामों के लिए 0.1-0.2 और कैम्पेन डिज़ाइन के लिए 0.3-0.5 रखें
max_tokensइंटीजर4096हर टर्न में जवाब की अधिकतम लंबाई
modelस्ट्रिंगclaude-sonnet-4-6इस्तेमाल किया जाने वाला LLM मॉडल

ट्रिगर फ़ील्ड

फ़ील्डटाइपडिफ़ॉल्टविवरण
triggersऐरे[]वे इवेंट, शेड्यूल या वेबहुक जो इस एजेंट को सक्रिय करते हैं
triggers[].eventस्ट्रिंग-इवेंट का नाम (जैसे cart_abandoned, customer_created)
triggers[].scheduleस्ट्रिंग-Cron एक्सप्रेशन (जैसे रोज़ सुबह 9 बजे के लिए 0 9 * * *)
triggers[].webhookस्ट्रिंग-वेबहुक पाथ (जैसे /agents/cart-recovery/trigger)
triggers[].conditionsऐरे[]ट्रिगर के लिए फ़िल्टर शर्तें
triggers[].debounceस्ट्रिंग-डिबाउंस विंडो (जैसे 5m, 1h)

अनुमति से जुड़े फ़ील्ड

फ़ील्डटाइपडिफ़ॉल्टविवरण
permissionsऐरे[]ऑडिट ट्रेल के लिए ज़रूरी अनुमति स्कोप
related_agentsऐरे[]उन एजेंट्स की ID जिन्हें यह एजेंट काम सौंप सकता है
escalationस्ट्रिंग-एजेंट के अनिश्चित होने पर काम कहां भेजा जाए (human, supervisor-agent)

टूल: Brevo MCP सर्वरों से मैपिंग

tools फ़ील्ड, Brevo MCP सर्वर मॉड्यूल के नामों का संदर्भ देता है. हर मॉड्यूल mcp.brevo.com पर एक खास एंडपॉइंट से जुड़ा होता है:

tools:
# Contacts & Segmentation
- brevo_contacts # /v1/brevo_contacts/mcp
- brevo_lists # /v1/brevo_lists/mcp
- brevo_segments # /v1/brevo_segments/mcp
- brevo_attributes # /v1/brevo_attributes/mcp
# Campaigns & Messaging
- brevo_email_campaign_management # /v1/brevo_email_campaign_management/mcp
- brevo_templates # /v1/brevo_templates/mcp
- brevo_sms_campaigns # /v1/brevo_sms_campaigns/mcp
- brevo_whatsapp_campaigns # /v1/brevo_whatsapp_campaigns/mcp
# Analytics
- brevo_campaign_analytics # /v1/brevo_campaign_analytics/mcp
# Sales CRM
- brevo_deals # /v1/brevo_deals/mcp
- brevo_companies # /v1/brevo_companies/mcp
- brevo_tasks # /v1/brevo_tasks/mcp
- brevo_pipelines # /v1/brevo_pipelines/mcp
- brevo_notes # /v1/brevo_notes/mcp

Tip

अपने एजेंट को जितने टूल कम से कम चाहिए, उतने ही दें. कम टूल = बेहतर AI तर्क और तेज़ जवाब. सभी उपलब्ध मॉड्यूल के लिए Brevo MCP सर्वर देखें.

ट्रिगर

इवेंट ट्रिगर

आपके सिस्टम में कुछ होने पर एजेंट को सक्रिय करें:

triggers:
- event: cart_abandoned
conditions:
- cart_value: "> 50"
- items_count: ">= 1"
- time_since_activity: "> 30m"
debounce: 5m

शेड्यूल ट्रिगर

एजेंट को तय अंतराल पर चलाएं:

triggers:
- schedule: "0 9 * * MON" # Every Monday at 9am
timezone: "America/New_York"
- schedule: "0 */4 * * *" # Every 4 hours
- schedule: "0 0 1 * *" # First day of each month

वेबहुक ट्रिगर

एजेंट को HTTP के ज़रिए चलाएं:

triggers:
- webhook: /agents/win-back/trigger
method: POST
authentication: api_key

Markdown बॉडी: निर्देश

एजेंट स्पेक की बॉडी प्राकृतिक भाषा में लिखे निर्देश होते हैं. इसे ऐसे लिखें जैसे आप किसी कुशल मार्केटर को ब्रीफ़ दे रहे हों:

संरचना

# Agent Name
Context paragraph, what this agent does and why.
## Strategy
Step-by-step approach the agent should follow.
## Decision Framework
Rules for making choices (e.g., which channel to use based on cart value).
## Rules
Hard constraints, things the agent must ALWAYS or NEVER do.
## Templates
References to Brevo template IDs, SMS copy, WhatsApp templates.
## Metrics
Events to track for measuring success.

असरदार निर्देश लिखना

सिर्फ़ लक्ष्य नहीं, रणनीति के बारे में साफ़-साफ़ लिखें:

## Bad
Re-engage churned customers.
## Good
When a customer hasn't purchased in 90+ days:
1. Check their last 3 orders for product category preferences
2. Create a personalized discount based on AOV (10% if AOV > $100, 15% if < $100)
3. Send email with subject line referencing their preferred category
4. Wait 72 hours, if no open, send SMS with discount code
5. Wait 7 days, if no purchase, mark as deep-churn and stop sequence

गार्डरेल साफ़ तौर पर तय करें:

## Rules
- NEVER send more than 3 messages per sequence
- NEVER contact customers who unsubscribed
- ALWAYS check if the customer converted before sending the next step
- ALWAYS respect quiet hours (no SMS 9pm-9am local time)
- If unsure about a decision, escalate to human review

मल्टी-एजेंट चेन

जटिल वर्कफ़्लो के लिए कई एजेंट को एक चेन में जोड़ें. हर एजेंट एक चरण संभालता है और संदर्भ अगले को सौंप देता है:

chain.yaml
name: quarterly-retention-campaign
steps:
- agent: customer-intelligence
input: |
Analyze customer segments for Q2 retention campaign.
Goal: {task}
Identify:
1. At-risk customers (declining purchase frequency)
2. VIP customers (top 10% by LTV)
3. Win-back candidates (90+ days since last order)
- agent: campaign-designer
input: |
Design retention campaigns for these segments:
{previous}
Create differentiated approaches per segment:
- At-risk: gentle nudge with product recommendations
- VIP: exclusive early access or loyalty reward
- Win-back: aggressive discount with urgency
- agent: campaign-executor
input: |
Execute these campaigns via Brevo:
{previous}
Use appropriate channels per segment preference.
Set up A/B tests for subject lines.
Schedule sends for optimal times.
- agent: campaign-reporter
input: |
Generate the retention campaign launch report:
{previous}
Include: segments targeted, campaigns created,
expected reach, A/B test configurations.

चेन वेरिएबल

वेरिएबलविवरण
{task}मूल लक्ष्य या अनुरोध
{previous}पिछले चरण का आउटपुट
{step_N}चरण N का आउटपुट (गिनती 0 से शुरू)
{artifacts_dir}फ़ाइल आउटपुट के लिए डायरेक्टरी

पहले से बने एजेंट स्पेक

कैम्पेन ऑर्केस्ट्रेटर

---
name: campaign-orchestrator
description: Design and execute multi-channel campaigns from natural language prompts
version: 2.0.0
temperature: 0.3
tools:
- brevo_contacts
- brevo_segments
- brevo_email_campaign_management
- brevo_templates
- brevo_sms_campaigns
- brevo_whatsapp_campaigns
- brevo_campaign_analytics
triggers:
- webhook: /agents/campaign/trigger
method: POST
---
# Campaign Orchestrator
You are a multi-channel marketing campaign specialist.
Given a campaign brief, you design, build, and launch
campaigns across email, SMS, and WhatsApp via Brevo.
## Process
1. Parse the campaign brief (audience, message, goal, timeline)
2. Create or identify the target segment in Brevo
3. Select the best channel(s) based on audience preference data
4. Build campaign content using existing templates or creating new ones
5. Configure send schedule and A/B tests
6. Launch and report initial delivery metrics
## Channel Selection
- Email: default for all campaigns
- SMS: add for time-sensitive offers or cart recovery
- WhatsApp: add for conversational campaigns or high-value segments
## Rules
- ALWAYS preview campaigns before sending
- NEVER send to unsubscribed contacts
- ALWAYS set up tracking for campaign attribution
- Maximum 2 A/B test variants per campaign

कस्टमर इंटेलिजेंस एजेंट

---
name: customer-intelligence
description: Autonomous segmentation, RFM scoring, and churn prediction
version: 1.5.0
temperature: 0.2
tools:
- brevo_contacts
- brevo_segments
- brevo_attributes
- brevo_lists
- brevo_campaign_analytics
triggers:
- schedule: "0 6 * * MON"
timezone: "UTC"
---
# Customer Intelligence Agent
You analyze customer data in Brevo to generate actionable
segments and insights for marketing teams.
## Weekly Analysis
1. Pull contact activity data from campaign analytics
2. Calculate RFM scores (Recency, Frequency, Monetary)
3. Identify segment shifts (customers moving between tiers)
4. Flag churn risks (declining engagement over 4+ weeks)
5. Generate segment recommendations for upcoming campaigns
## Segment Definitions
- Champions: R=5, F=5, M=5, recent, frequent, high-value
- Loyal: R>=3, F>=4, M>=3, consistent buyers
- At Risk: R<=2, F>=3, M>=3, were loyal, now fading
- Hibernating: R=1, F>=2, M>=2, long gone, were once active
- New: first purchase in last 30 days
## Output
Produce a markdown report with:
- Segment sizes and week-over-week changes
- Top 10 at-risk customers by LTV
- Recommended actions per segment
- Suggested campaign themes for the week

डिप्लॉयमेंट

एजेंट को प्रोग्राम से चलाना

import { TajoAgent } from "@tajo/agent-sdk";
const agent = new TajoAgent({
specPath: "./agents/cart-recovery-agent.md",
brevoToken: process.env.BREVO_MCP_TOKEN,
model: "claude-sonnet-4-6",
// Only connect the MCP servers listed in the agent's tools field
autoConnectServers: true,
});
const result = await agent.run(
"Recover abandoned carts over $50 from the last 4 hours"
);
console.log(result.summary);
console.log(result.toolCalls); // Full audit trail
console.log(result.metrics); // Events tracked

Claude Code के ज़रिए चलाना

Terminal window
# Point to your agent spec and let Claude execute it
claude "Run the agent defined in ./agents/cart-recovery-agent.md for today's abandoned carts"

Cron से शेड्यूल करना

Terminal window
# Run the customer intelligence agent every Monday at 6am
0 6 * * MON claude --print "Run ./agents/customer-intelligence.md weekly analysis" >> /var/log/tajo-agents.log 2>&1

अगले कदम

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