3.9 — Caso pratico: un agente di qualificazione lead 🖥️
Costruiamo (sulla carta) un agente senza codice che qualifica i prospect in arrivo. Lo scenario classico: nuovo lead → Airtable → l’IA qualifica → email.
🟢 In parole semplici — “qualificare un lead” significa semplicemente smistare un prospect: è pronto a comprare (caldo), interessato ma senza fretta (tiepido), o poco probabile (freddo)? L’agente fa questo smistamento automaticamente e attiva il giusto seguito — un’email subito, oppure un sollecito più tardi.
Il workflow, passo per passo (in Make o n8n):
- Trigger — un nuovo lead compila un modulo sul tuo sito (via un webhook: un indirizzo che avvisa il tuo workflow non appena arriva un evento).
- Memoria — Make/n8n crea una riga in Airtable con le sue info (nome, azienda, messaggio).
- Cervello — il nodo IA (ChatGPT o Claude) legge la riga e qualifica il lead (caldo / tiepido / freddo) grazie a un prompt strutturato (i tuoi 4 ingredienti del Livello 2!).
- Osservazione — il punteggio viene riscritto in Airtable (la memoria si aggiorna).
- Azione — se caldo → l’agente redige e invia un’email personalizzata; se freddo → programma un sollecito tra 7 giorni.
🔁 Riconosci il ciclo ReAct (3.4)? Ragionare (qualificare il lead) → Agire (scrivere in Airtable / inviare l’email) → Osservare (il risultato) → Ciclare. È un agente ReAct… senza una riga di codice. Make/n8n = il ciclo; Airtable = la memoria; l’assistente = il cervello; il tuo prompt del Livello 2 = le istruzioni.
✅ In sintesi
- Un agente no-code segue lo schema trigger → memoria → cervello IA → azione.
- È un ciclo ReAct concreto: Make/n8n = il ciclo, Airtable = la memoria, l’assistente = il cervello, il tuo prompt del Livello 2 = le istruzioni.
- Appena un’azione tocca veri clienti, diventa sensibile → guardrail e validazione umana (Modulo 4).
📝 La mia nota
Una formazioneBaxIA