---
title: "Automatisering | Tajo"
description: "Automatiseer klantbetrokkenheid met de drielaagse architectuur van Tajo: Skills voor deterministische workflows, Agents voor orkestratie op basis van AI en natuurlijke taal voor marketing die op intentie is gestuurd."
url: https://tajo.io/nl/docs/automation/
markdown: https://tajo.io/nl/docs/automation.md
lang: nl-NL
author: "Set Noa"
author_url: https://tajo.io/nl/set-noa/
robots: noindex
---

Vraag vroegtijdige toegang aan

Vul je voornaam en je zakelijke e-mailadres in. We sturen je een link om je aanvraag voor toegang tot Tajo te bevestigen.

# Automatisering

[Set Noa](https://tajo.io/nl/set-noa/)

Tajo biedt drie niveaus van automatisering voor klantbetrokkenheid, van eenvoudige workflows op basis van regels tot volledig autonome AI-agenten.

## Drie lagen van automatisering

### 1. Skills, deterministische workflows

Skills zijn atomaire automatiseringseenheden op basis van regels. Ze verlopen elke keer hetzelfde: een trigger gaat af, voorwaarden worden gecontroleerd, acties worden uitgevoerd.

```yaml
triggers:
  - event: cart_abandoned
    conditions:
      - cart_value: "> 50"
      - time_since_activity: "> 30m"

actions:
  - brevo/send-email:
      template_id: 101
      to: "{{ contact.email }}"
```

**Het meest geschikt voor:** herhaalbare processen, herstel van winkelwagens, welkomstreeksen, datasynchronisatie, orderbevestigingen.

[Skills bekijken](https://tajo.io/nl/docs/skills) | [Skills-formaat](https://tajo.io/nl/docs/skills/overview/skills-format/)

### 2. Agents, orkestratie op basis van AI

Agents gebruiken LLM’s om over doelen te redeneren, tools te kiezen en hun strategie aan te passen. Ze combineren meerdere Skills en Brevo MCP-tools om complexe marketingdoelen te bereiken.

```yaml
---
name: win-back-agent
tools:
  - brevo_contacts
  - brevo_segments
  - brevo_email_campaign_management
  - brevo_sms_campaigns
---

# Win-Back Agent

Analyze churned customers, design personalized re-engagement
sequences based on purchase history, and execute across
the optimal channel mix.
```

**Het meest geschikt voor:** complexe beslissingen, kanalen kiezen, aanbiedingen personaliseren, reeksen aanpassen op basis van klantgedrag.

[Een agent bouwen](https://tajo.io/nl/docs/mcp/building-agents) | [Agentspecificatie](https://tajo.io/nl/docs/mcp/agent-specification)

### 3. Natuurlijke taal, marketing gestuurd door intentie

De bovenste laag vertaalt de intentie van de marketeer naar acties van agents:

> “Maak een VIP-waarderingscampagne voor klanten die dit kwartaal meer dan $ 500 hebben besteed. Gebruik e-mail met een persoonlijk bedankje en een exclusieve kortingscode van 20%.”

De orkestratielaag kiest de juiste agent, die vervolgens de juiste skills en Brevo MCP-tools combineert om alles uit te voeren.

[MCP-architectuur](https://tajo.io/nl/docs/mcp)

## Het juiste niveau kiezen

| Vraag | Skills gebruiken | Agents gebruiken |
| --- | --- | --- |
| Is de logica elke keer hetzelfde? | Ja |  |
| Vraagt het om afwegingen? |  | Ja |
| Eén trigger → één actie? | Ja |  |
| Meerdere stappen met vertakkende logica? |  | Ja |
| Moet het zich aanpassen aan klantgedrag? |  | Ja |
| Hoog volume en gevoelig voor latency? | Ja |  |
| Is een leesbaar audittrail nodig? | Beide | Beide |

## Hoe ze samenwerken

In de praktijk roepen agents skills aan als onderdeel van hun uitvoering:

```
Marketer: "Set up cart recovery for the holiday season"
    ↓
Agent: Reads context, decides on strategy
    ↓
Agent calls Skill: tajo/recover-abandoned-cart (configured for holidays)
Agent calls Skill: tajo/customer-sync (ensure data is fresh)
Agent calls MCP: brevo_segments (create holiday shopper segment)
Agent calls MCP: brevo_templates (check holiday email templates exist)
    ↓
Result: Cart recovery active with holiday-specific messaging
```

## Triggers

Zowel Skills als Agents ondersteunen drie soorten triggers:

### Event-triggers

Reageer op iets wat er in je systeem gebeurt:

```yaml
triggers:
  - event: order_completed
  - event: customer_created
  - event: cart_abandoned
```

### Schema-triggers

Voer uit volgens een terugkerend schema:

```yaml
triggers:
  - schedule: "0 9 * * MON"    # Every Monday at 9am
  - schedule: "0 */4 * * *"    # Every 4 hours
```

### Webhook-triggers

Aanroepen via een HTTP-verzoek:

```yaml
triggers:
  - webhook: /automation/cart-recovery/trigger
    method: POST
```

## Brevo MCP-integratie

Alle automatisering loopt via de officiële MCP-server van Brevo, die 27 modules beschikbaar stelt als tools die AI kan aanroepen. Tajo-agents maken verbinding met precies de modules die ze nodig hebben:

| Module | Wat het doet |
| --- | --- |
| `brevo_contacts` | Contacten en lijsten beheren |
| `brevo_email_campaign_management` | E-mailcampagnes maken en versturen |
| `brevo_sms_campaigns` | SMS-campagnes |
| `brevo_whatsapp_campaigns` | WhatsApp-campagnes |
| `brevo_segments` | Dynamische contactsegmenten |
| `brevo_campaign_analytics` | Prestatiegegevens van campagnes |
| `brevo_deals` | Beheer van CRM-deals |

[Volledige lijst met servers](https://tajo.io/nl/docs/mcp/brevo-mcp-server#individual-servers)

## Volgende stappen

- [Brevo MCP-server instellen](https://tajo.io/nl/docs/mcp/brevo-mcp-server), verbind de 27 MCP-modules van Brevo
- [Je eerste agent bouwen](https://tajo.io/nl/docs/mcp/building-agents), praktische tutorial
- [Skills-referentie](https://tajo.io/nl/docs/skills), bekijk de beschikbare automatiseringsskills
- [Agentspecificatie](https://tajo.io/nl/docs/mcp/agent-specification), definieer eigen agents