Le système « Get Stuff Done » de Brainlabs : déléguez aux agents personnalisés pour plus d’efficacité

Malgré l’efficacité de la plateforme interne, les résultats demeuraient cloisonnés. Seules les personnes qui utilisaient l’outil pouvaient y accéder. Josh s’est rendu compte que Notion pouvait également servir d’interface pour tirer pleinement parti du travail de Cortex.

Cela s’est d’abord traduit par une meilleure intégration des clients. Il s’agit de la première victoire du système « Get Stuff Done » de Brainlabs — un système d’agents personnalisés Notion qui identifie les tâches à accomplir au sein de l’entreprise et les traite automatiquement.

L’intégration de nouveaux clients implique de nombreuses étapes : configuration des comptes, connexion des plateformes et mise en correspondance des budgets. Avant, ces tâches étaient réparties entre les différents outils configurés dans Cortex, ce qui impliquait la présence d’une personne pour gérer le processus. Josh a donc créé un agent pour s’en charger. Désormais, lorsqu’un nouveau profil client est créé dans Notion, l’agent lit la page, crée une base de données de tâches et exécute les tâches, le tout avant que l’équipe chargée du compte n’ait eu le temps d’intervenir.

Notion s’impose comme l’interface qui facilite l’accès à des systèmes complexes. C’est cette même logique qui a guidé Josh dans la conception de l’infrastructure de compétences pour Claude.

Brainlabs souhaitait que l’ensemble des employé·es puissent développer et partager leurs compétences liées à Claude, sans avoir à utiliser de terminal. C’est pourquoi Josh a mis en place un système d’évaluation de type Pull Request dans Notion. Les employé·es soumettent leurs compétences, un agent les met en forme et les trie par catégorie, les approbateur·rices les examinent dans Notion, puis tout est automatiquement transféré vers GitHub et réintégré dans Claude.

Les agents sont de nature probabiliste, mais cela ne fonctionne pas toujours lorsqu’une tâche nécessite un haut degré de précision. Les workers permettent de résoudre ce problème. Josh peut désormais écrire une fonction JavaScript qui définit précisément la manière dont une action (l’envoi d’un message Slack, l’appel d’une API d’images, etc.) doit être exécutée puis transmise à un agent sous forme d’outil. L’agent détermine quand utiliser cette fonction, la fonction se charge d’exécuter la tâche de manière déterministe.

L’agent de génération d’images montre l’ensemble du système en action. Une tâche arrive : crée une image LinkedIn en vue d’une prochaine campagne. L’agent récupère la tâche, génère deux ou trois options à l’aide d’un worker qui appelle une API d’images, puis les ajoute dans une page Notion pour examen. L’agent connaît déjà les couleurs, le logo et la typographie de Brainlabs, car il a accès aux directives de la marque qui sont directement intégrées dans Notion.

Pour Josh, les workers font toute la différence. Il peut les créer sans avoir à écrire la moindre ligne de code : il lui suffit d’indiquer à Claude ce dont il a besoin.

L’objectif de cette stratégie est clair. Il ne s’agit pas de réduire les effectifs : il s’agit de supprimer les tâches fastidieuses pour se concentrer sur l’aspect stratégique.

« Vous ne consacrez que 30 % de votre journée à faire le travail de votre fiche de poste », explique Josh. « Le reste du temps est dédié à la gestion des à-côtés. » L’objectif est de confier la gestion des tâches répétitives, chronophages et fastidieuses aux agents, afin de pouvoir vous concentrer sur ce qui compte vraiment.

Tout cela est rendu possible par l’architecture que Josh a mise en place autour de Notion. Compétences, bases de connaissances, historique des tâches : tout le contexte nécessaire aux agents se trouve dans Notion, quel que soit le modèle ou la plateforme sous-jacente.

« Si nous décidons de basculer vers un autre LLM », explique Josh, « l’ensemble de nos informations restera sur la même plateforme : Notion. »

Ainsi, chaque jour, lorsque John sort de réunion et se prépare un thé, le travail s’exécute en arrière-plan.