Format specyfikacji agenta
Agenci Tajo są definiowani w plikach markdown. Każdy plik zawiera frontmatter w YAML (tożsamość, narzędzia, ograniczenia) oraz treść w markdownie (instrukcje, strategia, reguły). Ten format jest inspirowany produkcyjnymi wzorcami agentów stosowanymi w systemach orkiestracji wieloagentowej.
Struktura pliku
---name: agent-namedescription: What this agent does (max 160 chars)version: 1.0.0temperature: 0.2max_tokens: 4096tools: - brevo_contacts - brevo_email_campaign_management - brevo_sms_campaignstriggers: - event: cart_abandoned - schedule: "0 */4 * * *"permissions: - contacts:read - email:send - sms:send---
# Agent Name
Instructions for the agent in natural language...Pola frontmattera
Pola wymagane
| Pole | Typ | Opis |
|---|---|---|
name | string | Unikalny identyfikator w kebab-case (np. cart-recovery-agent) |
description | string | Co robi ten agent (maks. 160 znaków) |
version | string | Wersja semantyczna (np. 1.0.0) |
tools | array | Moduły serwera Brevo MCP, do których agent ma dostęp |
Pola behawioralne
| Pole | Typ | Domyślnie | Opis |
|---|---|---|---|
temperature | float | 0.3 | Temperatura LLM. Niższa = bardziej deterministycznie. Użyj 0,1-0,2 do operacji na danych, 0,3-0,5 do projektowania kampanii |
max_tokens | integer | 4096 | Maksymalna długość odpowiedzi w jednej turze |
model | string | claude-sonnet-4-6 | Model LLM, którego należy użyć |
Pola wyzwalaczy
| Pole | Typ | Domyślnie | Opis |
|---|---|---|---|
triggers | array | [] | Zdarzenia, harmonogramy lub webhooki, które aktywują tego agenta |
triggers[].event | string | - | Nazwa zdarzenia (np. cart_abandoned, customer_created) |
triggers[].schedule | string | - | Wyrażenie cron (np. 0 9 * * * dla codziennie o 9:00) |
triggers[].webhook | string | - | Ścieżka webhooka (np. /agents/cart-recovery/trigger) |
triggers[].conditions | array | [] | Warunki filtrujące dla wyzwalacza |
triggers[].debounce | string | - | Okno debounce (np. 5m, 1h) |
Pola uprawnień
| Pole | Typ | Domyślnie | Opis |
|---|---|---|---|
permissions | array | [] | Wymagane zakresy uprawnień na potrzeby ścieżki audytu |
related_agents | array | [] | Identyfikatory agentów, którym ten agent może delegować zadania |
escalation | string | - | Dokąd kierować sprawę, gdy agent nie ma pewności (human, supervisor-agent) |
Narzędzia: mapowanie na serwery Brevo MCP
Pole tools odwołuje się do nazw modułów serwera Brevo MCP. Każdy moduł odpowiada konkretnemu endpointowi w mcp.brevo.com:
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/mcpTip
Używaj minimalnego zestawu narzędzi, których potrzebuje Twój agent. Mniej narzędzi = lepsze rozumowanie AI i szybsze odpowiedzi. Zobacz Serwer Brevo MCP, gdzie znajdziesz wszystkie dostępne moduły.
Wyzwalacze
Wyzwalacze zdarzeń
Aktywują agenta, gdy w Twoim systemie coś się wydarzy:
triggers: - event: cart_abandoned conditions: - cart_value: "> 50" - items_count: ">= 1" - time_since_activity: "> 30m" debounce: 5mWyzwalacze harmonogramu
Uruchamiają agenta cyklicznie, według harmonogramu:
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 monthWyzwalacze webhook
Wywołują agenta przez HTTP:
triggers: - webhook: /agents/win-back/trigger method: POST authentication: api_keyTreść markdown: instrukcje
Treść specyfikacji agenta to instrukcje w języku naturalnym. Pisz je tak, jakbyś instruował doświadczonego marketera:
Struktura
# 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.Jak pisać skuteczne instrukcje
Opisuj konkretnie strategię, nie tylko cele:
## BadRe-engage churned customers.
## GoodWhen a customer hasn't purchased in 90+ days:1. Check their last 3 orders for product category preferences2. Create a personalized discount based on AOV (10% if AOV > $100, 15% if < $100)3. Send email with subject line referencing their preferred category4. Wait 72 hours, if no open, send SMS with discount code5. Wait 7 days, if no purchase, mark as deep-churn and stop sequenceDefiniuj zabezpieczenia wprost:
## 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 reviewŁańcuchy wieloagentowe
W złożonych procesach łącz wielu agentów w łańcuch. Każdy agent obsługuje jeden etap i przekazuje kontekst dalej:
name: quarterly-retention-campaignsteps: - 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.Zmienne łańcucha
| Zmienna | Opis |
|---|---|
{task} | Pierwotny cel lub prośba |
{previous} | Wynik poprzedniego kroku |
{step_N} | Wynik kroku N (numerowanego od 0) |
{artifacts_dir} | Katalog na pliki wynikowe |
Gotowe specyfikacje agentów
Campaign Orchestrator
---name: campaign-orchestratordescription: Design and execute multi-channel campaigns from natural language promptsversion: 2.0.0temperature: 0.3tools: - brevo_contacts - brevo_segments - brevo_email_campaign_management - brevo_templates - brevo_sms_campaigns - brevo_whatsapp_campaigns - brevo_campaign_analyticstriggers: - webhook: /agents/campaign/trigger method: POST---
# Campaign Orchestrator
You are a multi-channel marketing campaign specialist.Given a campaign brief, you design, build, and launchcampaigns across email, SMS, and WhatsApp via Brevo.
## Process1. Parse the campaign brief (audience, message, goal, timeline)2. Create or identify the target segment in Brevo3. Select the best channel(s) based on audience preference data4. Build campaign content using existing templates or creating new ones5. Configure send schedule and A/B tests6. 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 campaignCustomer Intelligence Agent
---name: customer-intelligencedescription: Autonomous segmentation, RFM scoring, and churn predictionversion: 1.5.0temperature: 0.2tools: - brevo_contacts - brevo_segments - brevo_attributes - brevo_lists - brevo_campaign_analyticstriggers: - schedule: "0 6 * * MON" timezone: "UTC"---
# Customer Intelligence Agent
You analyze customer data in Brevo to generate actionablesegments and insights for marketing teams.
## Weekly Analysis1. Pull contact activity data from campaign analytics2. 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
## OutputProduce 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 weekWdrożenie
Uruchamianie agenta programistycznie
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 trailconsole.log(result.metrics); // Events trackedUruchamianie przez Claude Code
# Point to your agent spec and let Claude execute itclaude "Run the agent defined in ./agents/cart-recovery-agent.md for today's abandoned carts"Harmonogram w cronie
# Run the customer intelligence agent every Monday at 6am0 6 * * MON claude --print "Run ./agents/customer-intelligence.md weekly analysis" >> /var/log/tajo-agents.log 2>&1Następne kroki
- Serwer Brevo MCP, Dostępne narzędzia i konfiguracja serwera
- Budowa pierwszego agenta, Praktyczny samouczek
- Dokumentacja Skills, Umiejętności Tajo, które łączą się z agentami
- Przegląd architektury MCP, Jak to wszystko do siebie pasuje