รูปแบบข้อกำหนดเอเจนต์
เอเจนต์ของ Tajo ถูกกำหนดไว้ในไฟล์ markdown แต่ละไฟล์ประกอบด้วย YAML frontmatter (ตัวตน เครื่องมือ ข้อจำกัด) และเนื้อหา markdown (คำสั่ง กลยุทธ์ กฎ) รูปแบบนี้ได้รับแรงบันดาลใจจากรูปแบบเอเจนต์ระดับ production ที่ใช้ในระบบ multi-agent orchestration
โครงสร้างไฟล์
---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...ฟิลด์ใน frontmatter
ฟิลด์ที่ต้องระบุ
| ฟิลด์ | ชนิด | คำอธิบาย |
|---|---|---|
name | string | ตัวระบุที่ไม่ซ้ำกันในรูปแบบ kebab-case (เช่น cart-recovery-agent) |
description | string | สิ่งที่เอเจนต์นี้ทำ (ไม่เกิน 160 ตัวอักษร) |
version | string | เวอร์ชันแบบ semantic (เช่น 1.0.0) |
tools | array | โมดูลของ Brevo MCP server ที่เอเจนต์นี้เข้าถึงได้ |
ฟิลด์ด้านพฤติกรรม
| ฟิลด์ | ชนิด | ค่าเริ่มต้น | คำอธิบาย |
|---|---|---|---|
temperature | float | 0.3 | ค่า temperature ของ LLM ยิ่งต่ำยิ่งให้ผลลัพธ์คงที่ ใช้ 0.1-0.2 สำหรับงานจัดการข้อมูล และ 0.3-0.5 สำหรับการออกแบบแคมเปญ |
max_tokens | integer | 4096 | ความยาวสูงสุดของคำตอบต่อหนึ่งรอบ |
model | string | claude-sonnet-4-6 | โมเดล LLM ที่จะใช้ |
ฟิลด์ทริกเกอร์
| ฟิลด์ | ชนิด | ค่าเริ่มต้น | คำอธิบาย |
|---|---|---|---|
triggers | array | [] | เหตุการณ์ ตารางเวลา หรือ webhook ที่ปลุกให้เอเจนต์นี้ทำงาน |
triggers[].event | string | - | ชื่อเหตุการณ์ (เช่น cart_abandoned, customer_created) |
triggers[].schedule | string | - | นิพจน์ cron (เช่น 0 9 * * * สำหรับทุกวันเวลา 9 นาฬิกา) |
triggers[].webhook | string | - | เส้นทางของ webhook (เช่น /agents/cart-recovery/trigger) |
triggers[].conditions | array | [] | เงื่อนไขกรองสำหรับทริกเกอร์ |
triggers[].debounce | string | - | ช่วงเวลาหน่วงซ้ำ (เช่น 5m, 1h) |
ฟิลด์สิทธิ์การใช้งาน
| ฟิลด์ | ชนิด | ค่าเริ่มต้น | คำอธิบาย |
|---|---|---|---|
permissions | array | [] | ขอบเขตสิทธิ์ที่ต้องมี ใช้สำหรับบันทึกร่องรอยการตรวจสอบ |
related_agents | array | [] | รหัสเอเจนต์ที่เอเจนต์นี้มอบหมายงานต่อได้ |
escalation | string | - | ปลายทางที่จะส่งต่อเมื่อเอเจนต์ไม่แน่ใจ (human, supervisor-agent) |
เครื่องมือ: การจับคู่กับ Brevo MCP server
ฟิลด์ tools อ้างอิงชื่อโมดูลของ Brevo MCP server แต่ละโมดูลจับคู่กับ endpoint หนึ่งบน 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
ใช้เครื่องมือชุดเล็กที่สุดเท่าที่เอเจนต์ของคุณต้องการ เครื่องมือยิ่งน้อย AI ยิ่งให้เหตุผลได้ดีขึ้นและตอบเร็วขึ้น ดู Brevo MCP Server สำหรับโมดูลทั้งหมดที่มีให้ใช้
ทริกเกอร์
ทริกเกอร์ตามเหตุการณ์
ปลุกเอเจนต์เมื่อมีบางอย่างเกิดขึ้นในระบบของคุณ:
triggers: - event: cart_abandoned conditions: - cart_value: "> 50" - items_count: ">= 1" - time_since_activity: "> 30m" debounce: 5mทริกเกอร์ตามตารางเวลา
ให้เอเจนต์ทำงานตามตารางเวลาที่วนซ้ำ:
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 monthทริกเกอร์ผ่าน webhook
เรียกใช้เอเจนต์ผ่าน HTTP:
triggers: - webhook: /agents/win-back/trigger method: POST authentication: api_keyเนื้อหา markdown: คำสั่ง
เนื้อหาของข้อกำหนดเอเจนต์คือคำสั่งในภาษาธรรมชาติ เขียนเหมือนกำลังบรีฟงานให้นักการตลาดที่เชี่ยวชาญ:
โครงสร้าง
# 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.การเขียนคำสั่งให้ได้ผล
ระบุกลยุทธ์ให้ชัดเจน ไม่ใช่บอกแค่เป้าหมาย:
## 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 sequenceกำหนดกรอบป้องกันอย่างชัดแจ้ง:
## 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 reviewการต่อเอเจนต์หลายตัวเป็นสายงาน
สำหรับเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อน ให้ประกอบเอเจนต์หลายตัวเข้าเป็นสายงานเดียว เอเจนต์แต่ละตัวรับผิดชอบหนึ่งช่วง แล้วส่งบริบทต่อให้ตัวถัดไป:
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.ตัวแปรในสายงาน
| ตัวแปร | คำอธิบาย |
|---|---|
{task} | เป้าหมายหรือคำขอตั้งต้น |
{previous} | ผลลัพธ์จากขั้นตอนก่อนหน้า |
{step_N} | ผลลัพธ์จากขั้นตอนที่ N (เริ่มนับจาก 0) |
{artifacts_dir} | ไดเรกทอรีสำหรับไฟล์ผลลัพธ์ |
ข้อกำหนดเอเจนต์สำเร็จรูป
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 weekการนำไปใช้งานจริง
การรันเอเจนต์ด้วยโค้ด
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 trackedการรันผ่าน 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"การตั้งเวลาด้วย cron
# 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>&1ขั้นตอนถัดไป
- Brevo MCP Server, เครื่องมือที่มีให้ใช้และการตั้งค่า server
- สร้างเอเจนต์ตัวแรกของคุณ, บทเรียนแบบลงมือทำ
- เอกสารอ้างอิง Skills, Tajo Skills ที่ประกอบเข้ากับเอเจนต์
- ภาพรวมสถาปัตยกรรม MCP, ทุกส่วนประกอบเข้ากันอย่างไร