Infrastructure d'agents pour les opérations B2B
Vos acheteurs obtiennent des cotations précises et réservables en quelques minutes au lieu de plusieurs jours. IdeaBosque connecte des agents d'IA aux systèmes que vous exploitez déjà : ERP, CRM, e-commerce, catalogues fournisseurs, réservation, paiements et base de connaissances support. Chaque backend est exposé via des modules Model Context Protocol (MCP) gouvernés, de sorte que le flux est révisable, auditable et prêt pour la production dès la première mise en service. Le même graphe de connaissances qui alimente les transactions donne également à votre équipe de support client un accès instantané à des informations sectorielles structurées.
Découverte d'une semaine. Vous obtenez un inventaire des systèmes, une cartographie des flux et un périmètre fixe, que vous construisiez avec nous ou non.
Pas de collage ad hoc. Les moteurs RFQ, catalogues fournisseurs, CRM, ERP, e-commerce, réservation, paiements et graphes de connaissances sont chacun encapsulés dans des modules MCP avec des outils cohérents, une journalisation d'audit et des limites de débit.
La colonne vertébrale d'orchestration utilise des outils MCP gouvernés pour découvrir les options de catalogue, créer les demandes d'acheteurs, prixer les lignes de cotation fournisseurs, réserver l'inventaire contraint, appliquer les remises, verrouiller le FX, capturer les conditions d'annulation et transmettre les cotations acceptées aux systèmes de commande, réservation ou paiement. Chaque appel est journalisé avec requête, réponse, latence et résultat.
L'orchestration d'agents d'IA est la couche de coordination qui achemine l'intention d'un agent à travers de multiples backends. La colonne vertébrale d'orchestration d'IdeaBosque le fait via des modules Model Context Protocol (MCP) gouvernés, de sorte que chaque appel d'outil est testé, limité en débit et journalisé.
Arrêtez de tisser des intégrations point à point qui se rompent dès qu'un système change. IdeaBosque fournit un runtime d'agent multi-étapes qui achemine l'intention à travers des modules Model Context Protocol (MCP), gère l'état du flux et applique les limites de débit, les erreurs structurées et les journaux d'audit dès le départ.
Chaque connecteur est construit une fois, testé et réutilisé — et non reconstruit par projet. Les modules pour HubSpot, NetSuite, BigCommerce, WooCommerce, Shopify, Brightpearl, ShipStation, Canto, ResolvePay et systèmes similaires sont livrés avec des tests, des limites de débit et une compatibilité Python 3.8+. Chaque module est testé, limité en débit et audité — la couche de gouvernance dont manquent 200 000 serveurs MCP communautaires, selon la divulgation d'OX Security et l'OWASP MCP Top 10.
Répondez aux questions que votre base de données ne peut pas traiter : substituts, alternatives, compatibilité, correspondances de délai et règles de marge. Des graphes Neo4j pour les produits, catalogues, fournisseurs, clients et secteur donnent à l'agent un contexte relationnel avant d'agir.
Votre entrepôt de données reste à jour sans qu'un ingénieur de données surveille les chargements. Les pipelines orchestrés par Dagster déplacent les données source vers S3, Redshift et Athena avec des fichiers partitionnés Hive, des chargements incrémentaux basés sur des horodatages et des écritures idempotentes.
Des agents qui exécutent, pas seulement conseillent : intake RFQ, découverte de catalogue, génération de cotations fournisseurs, tarification à paliers, réservations de disponibilité, FX, captures d'annulation, traitement des RMA, synchronisation d'actifs et intake de commandes B2B — chaque action écrite dans le système d'enregistrement avec approbation humaine, et non résumée dans une fenêtre de chat. Livré sur notre plateforme, avec propriété du code et déploiement privé disponibles.
“Chaque connecteur que nous livrons se ressemble.”
Une mission cadrée met typiquement le premier agent en production en cinq à huit semaines.
Un premier programme produit généralement de six à dix modules MCP réutilisables.
Les modules MCP partagés éliminent typiquement un tiers à deux tiers du code d'intégration glue.
Un flux RFQ gouverné relie l'intake des demandes, la tarification, les réservations, les approbations et la transmission.
Objectifs représentatifs, non des garanties. Les résultats réels dépendent du périmètre, de la maturité des systèmes source et de la capacité de votre équipe à participer.
Le graphe transactionnel devient aussi un graphe de support : les relations fournisseurs, les hiérarchies de produits, les règles de compatibilité, les paliers tarifaires et les données de référence croisée sont disponibles pour les agents de support et les assistants IA au moment où une demande arrive.
Un modèle de graphe des produits, fournisseurs, clients, taxonomies et relations de votre secteur — construit à partir de vos systèmes source et enrichi avec des standards externes. Il prend en charge les questions en langage naturel telles quels fournisseurs proposent un équivalent à la pièce X avec un délai inférieur à cinq jours.
Lorsqu'une demande client arrive, le graphe de connaissances expose automatiquement le contexte pertinent — historique des commandes, compatibilité des produits, options de substitution, règles de tarification et statut fournisseur — afin que les agents de support et les assistants IA répondent avec des réponses précises et relationnelles au lieu de chercher à travers des systèmes déconnectés. GraphRAG — récupération qui parcourt les relations, pas seulement la similarité vectorielle — fait émerger des substituts et des compatibilités qu'une recherche purement vectorielle manque.
Les assistants IA interrogent le graphe pour répondre de façon autonome aux questions de niveau 1 — spécifications produits, statut des commandes, disponibilité des substituts et paliers tarifaires — déviant les demandes courantes avant qu'elles n'atteignent un humain. Les cas complexes sont escaladés avec le contexte complet du graphe, de sorte que les agents de niveau 2 démarrent informés.
Les pipelines Dagster synchronisent les nouveaux produits, fournisseurs, changements de prix et interactions clients dans le graphe selon un calendrier. Le graphe de connaissances reste à jour sans maintenance manuelle, et chaque interaction de support interroge le dernier état de vos données sectorielles.
Inventaire des systèmes source, cartographie des flux RFQ/métier, brouillon du catalogue d'outils MCP, périmètre de l'agent, métriques de succès.
1 semaineUn connecteur par système source plus les entités demande, cotation, ligne de cotation, article fournisseur, tarification, disponibilité et politiques selon les besoins.
2-3 semainesColonne vertébrale d'orchestration d'agents IA, system prompt, descriptions d'outils, session store, actions de flux RFQ, pipeline Dagster si une synchronisation de données est impliquée.
2 semainesObservabilité, limites de débit, chemins de repli, déploiement par feature flags, runbook opérateur, contrôles de transmission de cotation/réservation/commande.
1 semainePas de verrouillage propriétaire. La colonne vertébrale d'orchestration et le schéma de modules Model Context Protocol (MCP) fonctionnent avec tout modèle capable d'appeler des outils de façon fiable et de suivre des instructions structurées, qu'il soit à poids ouverts ou de pointe.
Analyses approfondies sur les standards MCP, l'architecture de connecteurs et les schémas d'agents d'IA en production — les mêmes documents que nos ingénieurs rédigent lorsqu'ils construisent pour des clients.
Envoyez les systèmes impliqués, le flux à automatiser et la transmission dont vous avez besoin. Un ingénieur lit chaque brief et répond dans les deux jours ouvrés avec une évaluation d'adéquation et de risques.
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