Every inbound lead, qualified by an LLM.Setiap lead masuk, dikualifikasi oleh LLM.
The Business Tailor Pte Ltd · 2025
How it fits togetherBagaimana bagiannya tersusun
01Lead arrivesInbound lead is the trigger
02LLM agentQualifies · drafts follow-up · writes back
03Shared stateSupabase · read by agents and team alike
ProblemMasalah
A sales pipeline runs on work nobody wants to do: reading every inbound lead to decide whether it is worth pursuing, chasing the follow-up, updating the record afterwards. Qualifying is the part that resists a simple rule — it depends on what the lead actually wrote — so it kept landing back on a person, and it was the first thing to slip when the team got busy.Pipeline penjualan berjalan di atas pekerjaan yang tidak diinginkan siapa pun: membaca setiap lead masuk untuk memutuskan layak dikejar atau tidak, mengejar follow-up, lalu memperbarui catatannya. Kualifikasi adalah bagian yang sulit dijadikan aturan sederhana — bergantung pada apa yang sebenarnya ditulis lead itu — sehingga selalu kembali ke manusia, dan itulah yang pertama terbengkalai saat tim sibuk.
SolutionSolusi
An inbound lead is the trigger. When one arrives, an LLM-driven agent reads what the lead actually said, qualifies it, drafts the next follow-up, and writes the outcome back to the deal. Every agent reads from and writes to a single pipeline state in Supabase, updated in real time — so an agent working a deal and a salesperson opening that same deal are never looking at different versions of it.Lead masuk adalah pemicunya. Begitu satu lead tiba, agent berbasis LLM membaca apa yang sebenarnya disampaikan lead itu, mengkualifikasinya, menyusun follow-up berikutnya, dan menuliskan hasilnya kembali ke deal. Setiap agent membaca dan menulis ke satu kondisi pipeline di Supabase yang diperbarui real-time — sehingga agent yang menggarap sebuah deal dan sales yang membuka deal yang sama tidak pernah melihat versi berbeda.
My partPeran saya
I designed the agent workflows — what wakes an agent, which steps it owns, and what it writes back to the deal — and built the real-time foundation underneath them. Two things made it harder than automation: a language model's read on a lead has to end up as a concrete change to a record, not a paragraph of prose; and an agent and a salesperson can touch the same deal seconds apart, so both have to be working from the truth.Saya merancang alur kerja agent — apa yang membangunkannya, langkah mana yang dipegangnya, dan apa yang ditulisnya kembali ke deal — lalu membangun fondasi real-time di bawahnya. Dua hal membuatnya lebih sulit dari sekadar otomasi: penilaian model bahasa atas sebuah lead harus berakhir sebagai perubahan konkret pada record, bukan paragraf prosa; dan agent serta sales bisa menyentuh deal yang sama dalam hitungan detik, sehingga keduanya harus bekerja dari kebenaran yang sama.
