Proactif System

Demande d'automatisation encore floue → accueil et diagnostic pour structurer les besoins de l'entreprise.

Agents d'accueil et de diagnostic d'entreprise

Diagnostic conversationnel à état

Le modèle converse ; le serveur décide quand le diagnostic est prêt.

01Problème métier

Une entreprise qui veut automatiser doit d'abord décrire ses activités et ses processus — un travail long, rarement structuré.
Un visiteur arrive avec une demande floue qu'il faut comprendre avant de l'orienter.

Un agent d'accueil commercial répond aux visiteurs, pose quelques questions de qualification et oriente vers l'outil d'analyse ou le formulaire de contact.
Un agent de diagnostic distinct mène l'échange et construit progressivement des sections de diagnostic opérationnel.
Une route séparée génère le plan d'automatisation, uniquement lorsque le serveur juge le diagnostic complet.

Backend Node.js / Express ; frontend JavaScript servi en statique.
Accueil : POST /api/agent → OpenAI Responses → historique par session.
Diagnostic : /start puis /:id/message — états relus côté serveur à chaque tour, puis sauvegardés avant la réponse.
Les deux agents n'échangent pas de données : chacun a sa propre persistance et son propre point d'entrée.

Accueil : un appel OpenAI Responses (gpt-4o-mini) par message, avec l'outil de recherche web proposé au modèle.
Diagnostic : réponse principale demandée en JSON (json_object), analysée puis validée avant usage.
Pipeline à appels conditionnels : arbitre de focus, génération de section, extractions ciblées et réparations selon l'état du tour.
Recherche web contextuelle au format json_schema strict, avec sources, déclenchée quand un besoin est détecté.

Les états d'exploration, l'inventaire des processus et le registre de questions peuvent imposer ou remplacer la question du modèle.
Une question n'est marquée « posée » que si elle a réellement été livrée.
Le serveur décide de la complétude (isDiagnosticReadyForPlan) avant d'autoriser le plan ; un plan valide déjà stocké est réutilisé.
Contrôles d'entrée, propriété de session, limitation de débit et réponses de repli.

Accueil : messages conservés par session ; les 20 derniers sont renvoyés au modèle.
Diagnostic : historique, sections, focus, progression et états métier persistés côté serveur, chiffrés, écrits par fichier temporaire puis renommage.
Recherche contextuelle mise en cache par conversation, avec durée de validité.
Accueil : des cas de processus enregistrés sont injectés dans le prompt comme exemples de référence.

Mettre à jour les sections du diagnostic et la progression affichée.
Générer et conserver un plan d'automatisation après validation de complétude.
Orienter le visiteur vers l'outil d'analyse ou le formulaire de contact (invitation textuelle).

Aussi : node:test · Fichiers JSON chiffrés

Étape 1 / 8 · Utilisateur

Décrit son activité ; un SIRET vérifié peut compléter le contexte initial.

Parcours de l'agent de diagnostic. L'agent d'accueil est un parcours séparé.