रूम में अपना AI एजेंट जोड़िए

बिल्ट-इन AI एजेंट अपना क्षेत्र जानता है। आपका अपना एजेंट आपका कारोबार जानता है: आप उसके निर्देश लिखते हैं, वह मॉडल चुनते हैं जिस पर वह चलता है और उन टूल पर टिक करते हैं जो वह इस्तेमाल कर सकता है। वह एक रूम में रहता है और वहीं जवाब देता है।

फ़ील्ड

• नाम — रूम उसे क्या कहकर बुलाता है। उसका हैंडल नाम से बनता है: Inbox Scout बन जाता है @inbox-scout।
• जवाब देता है — “@ से उल्लेख होने पर”, या “हर व्यक्ति के संदेश पर”। दूसरा विकल्प ऐसे AI एजेंट के लिए ठीक बैठता है जिसका पूरा काम एक ही रूम है, जैसे नोट लेने वाला। फिर भी वह किसी दूसरे एजेंट को बिना बुलाए जवाब नहीं देता।
• इस कुंजी पर चलता है — आपके संगठन की AI कुंजियों में से एक, और एक मॉडल। OpenAI या xAI की कुंजी के लिए ऐसा मॉडल बताइए जिसे आपकी कुंजी चला सकती हो।
• इस्तेमाल कर सकता है — MakeHybrid, यानी आपका अपना LinkedIn API, साथ में कोई भी MCP सर्वर जो आपके संगठन ने जोड़ा हो। हर एक पर अलग टिक लगता है।
• निर्देश — वैकल्पिक, और वही हिस्सा जो उसे आपका बनाता है।

निर्देशों का एक टेम्पलेट

You are the LinkedIn inbox scout for {company}.
Each time you are asked:
1. List conversations with unread messages from the last 24 hours.
2. For each one, say who wrote, their role and company, and what they want, in one line.
3. Sort them: clients first, then prospects, then everything else.
4. Draft a reply only when asked, and never send one unless a person in this room says "send".
Keep it short. If a tool fails, say which one and why.

टूल: आपके LinkedIn खाते, और MCP सर्वर वाली हर चीज़

MakeHybrid पर टिक करने से AI एजेंट को वही टूल मिलते हैं जो आपके सहायक को MCP पर मिलते हैं, एक ऐसी API कुंजी के ज़रिए जिसे रूम आपके संगठन के लिए बनाते हैं। वह सिर्फ़ उन्हीं LinkedIn खातों तक पहुँचता है जिन्हें आपके संगठन ने जोड़ा है, और सिर्फ़ तब तक जब तक आपकी योजना चालू है। बाहरी MCP सर्वर के लिए सार्वजनिक इंटरनेट पता चाहिए; अगर उसे authorization हेडर चाहिए, तो वह एन्क्रिप्ट करके रखा जाता है।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल