Obiettivo
Mario Mason, consulente e formatore Lean di Mind Change Technologies LLC, lavora da solo su molti fronti: vendita B2B, LinkedIn, sito, pubblicazioni, preparazione dei corsi, agenda. Serviva un modo per moltiplicare la sua capacità senza assumere: una squadra di agenti AI che lavori ogni giorno e un sistema unico in cui vedere clienti, opportunità, email e quello che gli agenti fanno.
Strategia
- Un agente per ruolo, non un assistente generico: ogni agente ha un compito preciso, istruzioni proprie, memoria e strumenti, e si raggiunge con un canale dedicato.
- Un CRM costruito attorno agli agenti: AgenticOS, sviluppato da Fabrika 06, è il punto dove convergono dati, email e lavoro degli agenti, e da cui gli agenti stessi leggono e scrivono.
- La conoscenza di Mario come base: libri, manuali e documenti diventano skill e conoscenza per gli agenti, così il lavoro esce con il suo metodo e il suo linguaggio.
- Dati in casa: l’intero sistema è self-hosted, con accesso protetto, su un server dedicato.
Il team di agenti (Hermes Agent)
- Piattaforma: Hermes Agent di Nous Research, open source, installato in self-hosting e configurato con una decina di profili agente.
- Ruoli: vendite e outreach B2B, LinkedIn, webmaster e SEO del sito kaizen-coach.com, editoria (manuali Lean per Amazon KDP), preparazione di materiali per formazione e coaching, segreteria e calendario.
- Strumenti degli agenti: posta e calendario, pubblicazione sul sito Joomla, dati di Search Console e GA4, archivio documentale con ingest automatico in un vault di conoscenza, collegamento al CRM e messaggistica tra agenti.
- Produzione di contenuti: un servizio di estrazione documenti sviluppato da noi (OCR, lettura e anteprima di PDF, Word e PowerPoint, controlli di stampa) e una catena editoriale per impaginare e verificare libri ed ebook.
- Da libro a skill: libri e manuali di Mario diventano skill riusabili da tutti gli agenti.
- Lavoro continuo: circa 37 routine pianificate (report, analisi SEO, aggiornamento della conoscenza) girano senza intervento.
Il CRM agentico (AgenticOS)
- Pensato per l’outreach B2B verso il C-suite, con un metodo di scoring dei segnali di bisogno e capacità di spesa delle aziende e un’interfaccia densa, da centro operativo.
- Clienti, progetti e tempi: contatti, progetti, task, ore e costi in un solo posto.
- Email con AI: casella unificata su più account con classificazione automatica, regole e bozze preparate da un agente, inviate solo dopo approvazione.
- LinkedIn: lead e campagne da Sales Navigator, arricchimento dei profili, link tracciati, raccolta dei segnali e dei post.
- Lead scoring e report: dashboard di scoring e report “Lean + AI” sui lead raccolti dal sito.
- Gestione dell’attività: area clienti, fatturazione con Fatture in Cloud, domini, Google Analytics 4 e collegamento con WordPress e FunnelKit.
- Regia degli agenti: una pagina mostra per ogni agente routine, istruzioni, modello usato e log delle attività.
Sviluppo tecnico
- Frontend Next.js 15, React 19 e TypeScript; backend Python FastAPI con PostgreSQL, Redis e worker per le automazioni.
- Agenti e CRM si parlano in entrambe le direzioni tramite MCP, lo standard con cui gli agenti AI si collegano ai sistemi.
- Modelli AI in cloud via API, scelti per compito e cambiati nel tempo senza rifare il sistema.
In sintesi
Per Mario Mason abbiamo costruito un vero centro operativo AI:
- Una squadra di circa dieci agenti che lavora su vendite, contenuti, sito ed editoria, con la conoscenza di Mario come base.
- Un CRM sviluppato su misura che ha già classificato circa 13.700 email, raccolto circa 1.000 segnali da LinkedIn e registrato circa 1.700 sessioni di lavoro degli agenti.
- Un sistema self-hosted, che resta suo e cresce con nuove skill e nuovi agenti.