สร้าง AI Sales Assistant สำหรับคัดกรองลีดและบริหารไปป์ไลน์การขาย

คู่มือนี้จัดทำขึ้นสำหรับ SDR และทีมงาน sales ops ที่ต้องการสร้าง AI sales assistant ตั้งแต่เริ่มต้น — ครอบคลุมตรรกะการคัดกรองลีด (lead qualification) การเชื่อมต่อ CRM และการทำ email sequence automation บน Happycapy ทีมขายที่ใช้แนวทางนี้สามารถเพิ่มจำนวนดีโมที่ผ่านการคัดกรองได้ถึง 40% และลดการกรอกข้อมูลด้วยมือลง 90% โดยอ้างอิงจากผลลัพธ์เฉลี่ย (median) จากการติดตั้งใช้งาน Happycapy ด้านการขายจำนวน 47 ราย ในไตรมาสที่ 1 ปี 2025 Happycapy ช่วยให้คุณสามารถดีพลอย AI agent แบบ browser-based ที่ทำการให้คะแนนลีด ปรับแต่ง outreach ให้เป็นส่วนตัว และซิงค์ข้อมูล CRM โดยอัตโนมัติ — โดยไม่ต้องใช้ทีม engineering เลย

ปัญหาด้านประสิทธิภาพการขายที่ทำให้ทีมของคุณสูญเสียรายได้

AI sales assistant มีอยู่เพราะ SDR ใช้เวลาเพียง 33% ของเวลาทั้งหมดในการขายจริง ๆ — ส่วนที่เหลืออีก 67% เป็นงานธุรการที่ควรให้ซอฟต์แวร์จัดการ จากรายงาน State of Sales ของ Salesforce ตัวเลขนี้ค่อนข้างโหดร้ายเมื่อคุณต้องแบกโควตาอยู่ และมีความสอดคล้องกันไม่ว่าจะเป็นบริษัทขนาดใดหรืออยู่ในอุตสาหกรรมใด

คอขวดสามอย่างที่ทำลายประสิทธิภาพการขายอยู่เสมอ ได้แก่

ปัญหาหลักไม่ใช่เรื่องความพยายาม — แต่เป็นเพราะงานขายที่มีมูลค่าสูง (การโทรสำรวจความต้องการ การสร้างความสัมพันธ์ การเจรจา) ถูกขัดจังหวะอยู่เสมอด้วยงานธุรการที่มีมูลค่าต่ำซึ่งควรให้ซอฟต์แวร์จัดการ AI sales assistant แก้ปัญหานี้ด้วยการรันเลเยอร์งานธุรการโดยอัตโนมัติตลอด 24 ชั่วโมง เพื่อให้ทีมขายของคุณอยู่ตรงหน้าผู้ซื้อได้เต็มเวลา

แพลตฟอร์มยุคใหม่อย่าง Happycapy มองว่า AI agent เป็นพนักงานที่มีความต่อเนื่องและปรับแต่งได้ ไม่ใช่แค่แชทบอทแบบใช้ครั้งเดียว ความแตกต่างนี้มีความสำคัญอย่างมากต่อ workflow การขาย ที่ context, memory และการทำงานแบบหลายขั้นตอนคือสิ่งที่แยกเครื่องมือที่มีประโยชน์ออกจากเครื่องมือที่เปลี่ยนแปลงเกมได้จริง

AI สำหรับการคัดกรองลีด: Agent ให้คะแนนและจัดลำดับความสำคัญของผู้มุ่งหวังอย่างไร

การคัดกรองลีดด้วย AI ทำงานโดยการประเมินสัญญาณการมีส่วนร่วมหลายอย่างพร้อมกัน และสร้างคะแนนรวมที่บอกทีมขายได้อย่างชัดเจนว่าควรโฟกัสที่ตรงไหน

AI sales assistant ที่ตั้งค่าไว้อย่างดีจะดึงข้อมูลจากสามหมวดสัญญาณ ได้แก่

สัญญาณด้านพฤติกรรมการมีส่วนร่วม

• หน้าที่เข้าชมและเวลาที่ใช้บนหน้านั้น (การเข้าชมหน้า pricing มีน้ำหนัก 3 เท่าของการอ่านบล็อก)
• อัตราการเปิดอีเมล อัตราการคลิก และรูปแบบการตอบกลับ
• การกรอกฟอร์มขอดีโมและการดาวน์โหลดคอนเทนต์
• การเข้าดูโปรไฟล์ LinkedIn และตัวกระตุ้นจากข่าวบริษัท

สัญญาณด้านความเหมาะสมของบริษัท (Firmographic)

• ขนาดบริษัท อุตสาหกรรม และสแต็กเทคโนโลยี
• ตัวชี้วัดด้านงบประมาณที่ได้มาจากประกาศรับสมัครงานและประกาศการระดมทุน
• ตำแหน่งของผู้มีอำนาจตัดสินใจในฐานข้อมูลผู้ติดต่อ

สัญญาณข้อมูล Intent

• ข้อมูล intent จากบุคคลที่สาม (G2, Bombora, TechTarget)
• พฤติกรรมการค้นหาบนแพลตฟอร์มรีวิว
• การเข้าชมหน้าเปรียบเทียบคู่แข่ง

AI agent ของ Happycapy สามารถตั้งค่าให้ตรวจสอบสัญญาณเหล่านี้อย่างต่อเนื่องและอัปเดตคะแนนลีดแบบเรียลไทม์ เนื่องจาก agent ของ Happycapy มี memory ที่คงอยู่ต่อเนื่องข้ามเซสชัน (ผ่านไฟล์การตั้งค่า MEMORY.md) ผู้ช่วยจึงจดจำประวัติทั้งหมดของลีด — ไม่ใช่เพียงแค่การโต้ตอบครั้งล่าสุด — เมื่อสร้างคำแนะนำในขั้นต่อไป

Workflow การคัดกรองที่เป็นจริงมีลักษณะดังนี้

ทีมที่ใช้โมเดลการให้คะแนนนี้รายงานว่าทีมขายใช้เวลา outreach 78% กับลีดที่มีอัตราการปิดการขายสูงกว่ารายชื่อลีดที่ไม่ได้ให้คะแนนถึง 3 เท่า

การสร้าง AI Agent การขายของคุณบน Happycapy

การสร้าง AI sales assistant บน Happycapy ใช้เวลาไม่ถึง 45 นาทีตั้งแต่ต้นจนจบ รวมถึงการยืนยันตัวตน CRM และไม่ต้องเขียนโค้ดเลย โครงสร้าง agent ของแพลตฟอร์มใช้ไฟล์การตั้งค่าห้าไฟล์ที่กำหนดตัวตน ความทรงจำ และพฤติกรรมของผู้ช่วยของคุณ

ขั้นตอนที่ 1: สร้าง Sales Desktop

เปิด Happycapy ในเบราว์เซอร์ของคุณและสร้าง Desktop ใหม่ที่ตั้งชื่อคล้าย ๆ กับ "Sales Pipeline Agent" นี่จะกลายเป็นพื้นที่ทำงานที่คงอยู่ต่อเนื่อง ซึ่ง agent ของคุณจะจัดเก็บข้อมูลลีด ร่างอีเมล และบันทึกการซิงค์ CRM ในทุกเซสชัน

ขั้นตอนที่ 2: กำหนดค่าตัวตนของ Agent ของคุณ

เริ่ม agent ใหม่และอธิบายบทบาทของมันด้วยภาษาที่เข้าใจง่าย

"You are a B2B sales assistant for [Company Name]. Your job is to qualify inbound leads against our ICP (mid-market SaaS companies, 50–500 employees, using Salesforce), write personalized outreach emails, update CRM records after every interaction, and flag high-priority leads to the assigned AE within 15 minutes of qualification."

Happycapy จะสร้างไฟล์การตั้งค่า SOUL.md, IDENTITY.md และ AGENTS.md จากคำอธิบายนี้โดยอัตโนมัติ คุณสามารถแก้ไขไฟล์เหล่านี้ได้โดยตรงเพื่อปรับแต่งน้ำหนักการให้คะแนน เกณฑ์ ICP หรือแนวทางด้านโทนเสียงได้ทุกเมื่อ

ขั้นตอนที่ 3: ติดตั้ง Skills ที่เกี่ยวข้อง

Skills library ของ Happycapy (มีปลั๊กอินให้เลือกกว่า 300,000 รายการ) ขยายขีดความสามารถของ agent ของคุณให้เกินกว่าการสนทนา สำหรับ sales agent ให้ติดตั้ง

• CRM API Skill: เชื่อมต่อกับ Salesforce หรือ HubSpot สำหรับการซิงค์ข้อมูลแบบสองทาง
• Email Automation Skill: ส่ง sequence ผ่าน Gmail, Outlook หรือ SendGrid
• Data Enrichment Skill: ดึงข้อมูล firmographic จาก LinkedIn, Clearbit หรือ Apollo
• Reporting Skill: สร้าง dashboard ไปป์ไลน์ใน Google Sheets หรือ Notion

ขั้นตอนที่ 4: กำหนดตรรกะการคัดกรอง

ในไฟล์ AGENTS.md ให้ระบุกฎการให้คะแนนของคุณอย่างชัดเจน

• ความตรงกับ ICP (อุตสาหกรรม ขนาด สแต็กเทคโนโลยี): สูงสุด 40 คะแนน
• คะแนนการมีส่วนร่วม (พฤติกรรมอีเมล + เว็บ): สูงสุด 30 คะแนน
• สัญญาณ intent (ขอดีโม เข้าชมหน้า pricing): สูงสุด 30 คะแนน
• ลีดที่ได้คะแนน 75 ขึ้นไป → ส่งไปยัง AE ทันที
• ลีดที่ได้คะแนน 40–74 → เข้าสู่ nurture sequence 5 ครั้ง
• ลีดที่ได้คะแนนต่ำกว่า 40 → เช็คอินรายไตรมาสเท่านั้น

ตรรกะนี้จะรันทุกครั้งที่มีลีดใหม่เข้าสู่ระบบ หรือลีดที่มีอยู่แล้วเกิดเหตุการณ์เชิงพฤติกรรม เนื่องจากตรรกะการคัดกรองอยู่ในไฟล์ AGENTS.md ในรูปแบบข้อความธรรมดา ทีม sales ops ของคุณจึงสามารถทำ version control การเปลี่ยนแปลง ICP ผ่าน Git และย้อนกลับกฎการให้คะแนนได้หากโมเดลใหม่ทำงานได้ไม่ดี — สิ่งที่ไม่มีเครื่องมือ AI ขายแบบ black-box รองรับ เมื่อ ICP ของคุณเปลี่ยนไปหลังการปรับ positioning หรือการบุกตลาดในเวอร์ติคัลใหม่ คุณเพียงอัปเดตไฟล์เดียว คอมมิตการเปลี่ยนแปลง และทุกเซสชันของ agent ตั้งแต่นั้นเป็นต้นไปจะใช้เกณฑ์ใหม่พร้อม audit trail ที่สมบูรณ์

หากคุณกำหนดเกณฑ์ ICP ไว้แล้ว คุณก็มีทุกอย่างที่จำเป็นสำหรับการเปิดใช้งาน agent แรกของคุณได้ตอนนี้ — เริ่มทดลองใช้งานฟรี และรันการคัดกรองกับลีด 50 รายการถัดไปของคุณได้เลยวันนี้

หากต้องการเจาะลึกว่าการตั้งค่า agent ทำงานอย่างไรในหลากหลายฟังก์ชันธุรกิจ ดูที่ Best AI Agent for Business Analysts in 2026

การตั้งค่าการเชื่อมต่อ CRM: Salesforce และ HubSpot

การเชื่อมต่อ CRM เป็นจุดที่การดีพลอย AI ด้านการขายส่วนใหญ่จะสำเร็จหรือสะดุด Happycapy จัดการเรื่องนี้ผ่าน Skills layer และการรองรับ MCP (Model Context Protocol) ซึ่งช่วยให้ agent สามารถอ่านและเขียนข้อมูลใน CRM ของคุณได้โดยไม่ต้องมีมนุษย์คอยกำกับ

การเชื่อมต่อกับ Salesforce

1. ติดตั้ง Salesforce Skill จาก Happycapy Skills library
2. ยืนยันตัวตนโดยใช้ข้อมูลรับรอง Salesforce Connected App (OAuth 2.0)
3. แมป object ของ Salesforce: Leads, Contacts, Opportunities, Activities
4. กำหนดสิทธิ์การเขียน: agent สามารถอัปเดต Lead Status บันทึก Activity record และสร้าง Task ได้ — แต่ต้องได้รับการอนุมัติจากมนุษย์ในการย้าย Opportunity ไปเป็น Closed Won

การเชื่อมต่อกับ HubSpot

1. ติดตั้ง HubSpot Skill และยืนยันตัวตนผ่าน API key ของ HubSpot
2. แมป Contact properties เข้ากับฟิลด์การให้คะแนน ICP ของคุณ
3. เปิดใช้การซิงค์แบบสองทาง: Happycapy อ่านข้อมูลการมีส่วนร่วมจาก HubSpot และเขียนคะแนนการคัดกรองกลับเป็น Contact property แบบกำหนดเอง
4. ตั้งค่า workflow trigger: เมื่อ agent อัปเดตคะแนนเกิน 75 HubSpot จะกำหนด contact นั้นให้กับ AE ที่ถูกต้องโดยอัตโนมัติ

สิ่งที่ Agent อัปเดตให้โดยอัตโนมัติ

ระบบอัตโนมัตินี้ช่วยขจัดเวลา 5.5 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ที่ทีมขายใช้ในการกรอกข้อมูล ทุกการโต้ตอบถูกบันทึกอย่างถูกต้อง ข้อมูลไปป์ไลน์เป็นข้อมูลปัจจุบันเสมอ และผู้จัดการก็ได้รับรายงานที่พวกเขาไว้ใจได้จริง

สำหรับการดีพลอยในระดับองค์กรที่มีข้อกำหนดด้าน data governance ที่ซับซ้อนมากขึ้น AI Agent Platform for Enterprise: Complete Guide to Implementation ครอบคลุมเรื่องความปลอดภัย สิทธิ์การเข้าถึง และกลยุทธ์การเปิดใช้งานอย่างละเอียด

การทำ Email Sequence Automation: การปรับให้เป็นส่วนตัวในระดับขนาดใหญ่

Email sequence ทั่วไปมีอัตราการแปลงอยู่ที่ 1–2% ส่วน sequence ที่ปรับให้เป็นส่วนตัวโดยอ้างอิงถึงสถานการณ์เฉพาะของผู้มุ่งหวัง ข่าวบริษัท หรือการใช้งานผลิตภัณฑ์ มีอัตราการแปลงอยู่ที่ 8–12% ช่องว่างนี้เกี่ยวข้องกับเวลาในการค้นคว้าทั้งหมด — ซึ่ง AI ช่วยขจัดออกไปได้

Happycapy สร้าง Sequence แบบส่วนตัวได้อย่างไร

Agent จะเสริมข้อมูลบริบทให้กับลีดแต่ละรายก่อนเขียนคำแม้แต่คำเดียว

• ดึงกิจกรรม LinkedIn ของผู้มุ่งหวังในช่วง 30 วันที่ผ่านมา
• ตรวจสอบข่าวบริษัทล่าสุด (การระดมทุน การเปิดตัวผลิตภัณฑ์ การเปลี่ยนแปลงผู้บริหาร)
• ตรวจสอบประวัติการมีส่วนร่วมของผู้มุ่งหวังกับคอนเทนต์ของคุณ
• ระบุจุดปวด (pain point) ที่มีโอกาสสร้างความสนใจได้มากที่สุดตามเซกเมนต์ ICP

จากบริบทดังกล่าว agent จะสร้าง sequence แบบ 5 ครั้งที่สมบูรณ์

ทุกอีเมลถูกเขียนขึ้นใหม่ตั้งแต่ต้นสำหรับผู้มุ่งหวังแต่ละราย — ไม่ใช่เทมเพลตที่แค่สลับชื่อ agent อ้างอิงถึงรายละเอียดจริง เช่น "I saw [Company] just raised a Series B — congrats. Teams at that growth stage often run into [specific problem]. Here's how [Customer] solved it."

การตรวจจับการตอบกลับและการแยกสาย Sequence

เมื่อผู้มุ่งหวังตอบกลับ agent จะตรวจจับ sentiment ของการตอบกลับและแยกสายไปตามนั้น

• ตอบกลับเชิงบวก → แจ้งเตือน AE ทันที หยุด sequence ชั่วคราว ร่างคำตอบที่แนะนำ
• ข้อโต้แย้ง (Objection) → สร้างคำตอบสำหรับจัดการข้อโต้แย้งเพื่อให้ทีมขายตรวจสอบก่อนส่ง
• ยกเลิกการรับข่าว/ไม่สนใจ → นำออกจาก sequence อัปเดต CRM บันทึกเหตุผล
• ไม่ตอบกลับ → ดำเนิน sequence ต่อไปตามกำหนดการ

หมายความว่าทีมขายจะแตะ sequence เฉพาะเมื่อจำเป็นต้องมีการสนทนากับมนุษย์จริง ๆ เท่านั้น — agent จัดการส่วนที่เหลือได้เองโดยอัตโนมัติ

เมตริกการขาย: การรายงานและการมองเห็นไปป์ไลน์แบบอัตโนมัติ

ผู้นำฝ่ายขายไม่สามารถโค้ชในสิ่งที่พวกเขามองไม่เห็นได้ การรายงานไปป์ไลน์ส่วนใหญ่มักช้า ไม่สมบูรณ์ หรือถูกสร้างขึ้นด้วยมือโดยคนที่ควรจะไปขายอยู่

Sales agent ของ Happycapy สร้างรายงานหลักสามรูปแบบโดยอัตโนมัติ

สรุปไปป์ไลน์รายวัน (ส่งทุกเช้า)

• ลีดใหม่ที่ผ่านการคัดกรองใน 24 ชั่วโมงที่ผ่านมา (พร้อมคะแนน)
• ลีดที่ข้ามเกณฑ์ 75 ขึ้นไป (ต้องการการดำเนินการจาก AE)
• Sequence ที่ครบกำหนดสำหรับการติดตามครั้งต่อไปในวันนี้
• การตอบกลับที่ได้รับและการแยกประเภท sentiment

รายงานสุขภาพไปป์ไลน์รายสัปดาห์

• ลีดทั้งหมดในแต่ละระดับการคัดกรอง
• อัตราการแปลง: MQL → SQL → Demo → Opportunity
• เวลาเฉลี่ยตั้งแต่สร้างลีดจนถึงการติดต่อครั้งแรก
• ประสิทธิภาพของ email sequence: อัตราการเปิด อัตราการตอบกลับ อัตราการนัดประชุมตามตัวแปรของ sequence

รายงานการมีส่วนร่วมกับ Forecast รายเดือน

• ลีดที่คัดกรองด้วย AI เทียบกับลีดที่คัดกรองด้วยมือ: การเปรียบเทียบอัตราการปิดการขาย
• อัตราส่วนความครอบคลุมของไปป์ไลน์ตามพื้นที่
• การจัดลำดับคุณภาพแหล่งที่มาของลีด (ช่องทางใดสร้างลีดที่ได้คะแนนสูงที่สุด)

ทีมที่ใช้การรายงานไปป์ไลน์ที่สร้างโดย AI มักกล่าวถึงการปรับปรุงสองอย่างอย่างสม่ำเสมอ นั่นคือผู้จัดการใช้เวลาสร้างรายงานน้อยลง 60% และความแม่นยำของ forecast ดีขึ้นเพราะข้อมูลพื้นฐานเป็นข้อมูลปัจจุบันและสมบูรณ์เสมอ

สำหรับบริบทเกี่ยวกับวิธีที่ AI กำลังเปลี่ยนแปลงประสิทธิภาพการทำงานในภาพรวม JPMorgan AI Workweek analysis นำเสนอมุมมองที่มีประโยชน์เกี่ยวกับทิศทางของการเพิ่มประสิทธิภาพที่ขับเคลื่อนด้วย AI ในหลากหลายอุตสาหกรรม

หากคุณกำลังประเมินแพลตฟอร์มก่อนที่จะสร้าง Best AI Agent Building Platform for 2026: No-Code Solutions มีการเปรียบเทียบตัวเลือกชั้นนำอย่างละเอียด

พร้อมสร้าง AI agent ด้านการขายของคุณวันนี้แล้วหรือยัง? เริ่มทดลองใช้งานฟรีที่ Happycapy และให้ agent คัดกรองลีดตัวแรกของคุณพร้อมทำงานก่อนการรีวิวไปป์ไลน์ครั้งถัดไปของคุณ ดู Happycapy pricing สำหรับแผนแบบทีมและองค์กร

คำถามที่พบบ่อย

คำถาม: ต้องใช้เวลานานเท่าไรในการสร้าง AI sales assistant บน Happycapy? ทีมขายส่วนใหญ่มี lead qualification agent ที่พร้อมใช้งานได้ภายในเวลาไม่ถึง 45 นาทีตั้งแต่ต้นจนจบ รวมถึงการยืนยันตัวตน CRM การตั้งค่าเริ่มต้น — การอธิบายบทบาทของ agent การติดตั้ง CRM และ email skill และการตั้งค่าเกณฑ์การให้คะแนน ICP — ใช้เวลาประมาณ 25 นาที การยืนยันตัวตนผ่าน OAuth ของ Salesforce หรือ HubSpot จะใช้เวลาเพิ่มอีก 15–20 นาที ขึ้นอยู่กับการตั้งค่า Connected App ที่มีอยู่ของคุณ

คำถาม: AI sales assistant มาแทนที่ SDR หรือทำงานร่วมกับพวกเขา? Agent จัดการเลเยอร์งานธุรการและงานวิจัย — การกรอกข้อมูล การเสริมข้อมูลลีด การจัดกำหนดการ sequence การอัปเดต CRM — เพื่อให้ SDR โฟกัสเฉพาะกับการสนทนาที่ต้องใช้วิจารณญาณของมนุษย์ ทีมที่ดีพลอย Happycapy sales agent มักคงจำนวนพนักงานเท่าเดิม แต่เปลี่ยนกิจกรรมของทีมขายจากงานธุรการไปสู่การขายที่มีมูลค่าสูง ส่งผลให้ดีโมที่ผ่านการคัดกรองเพิ่มขึ้น 40% โดยไม่ต้องเพิ่มจำนวนพนักงาน

คำถาม: AI ปรับอีเมลให้เป็นส่วนตัวได้อย่างไรโดยไม่ให้ฟังดูเหมือนหุ่นยนต์? Agent ของ Happycapy จะค้นคว้าข้อมูลของผู้มุ่งหวังแต่ละรายก่อนที่จะเขียน — ดึงกิจกรรม LinkedIn ข่าวบริษัท และประวัติการมีส่วนร่วม — จากนั้นจึงสร้างเนื้อหาต้นฉบับแทนการเติมข้อมูลในเทมเพลต คุณสามารถกำหนดค่าโทนเสียงของ agent (ตรงไปตรงมา แบบให้คำปรึกษา แบบสบาย ๆ) ได้ในไฟล์ IDENTITY.md และอีเมลทั้งหมดสามารถตรวจสอบก่อนส่งได้จนกว่าคุณจะมั่นใจในคุณภาพของผลลัพธ์

คำถาม: จะเกิดอะไรขึ้นถ้าผู้มุ่งหวังตอบกลับอีเมลที่สร้างโดย AI? Agent จะตรวจจับการตอบกลับแบบเรียลไทม์ จำแนก sentiment (เชิงบวก ข้อโต้แย้ง ยกเลิกการรับข่าว) หยุด sequence อัตโนมัติชั่วคราว และจะแจ้งเตือนทีมขายที่ได้รับมอบหมายทันที (สำหรับการตอบกลับเชิงบวก) หรือร่างคำตอบที่แนะนำเพื่อให้ทีมขายตรวจสอบ (สำหรับข้อโต้แย้ง) การตอบกลับจะไม่ถูกจัดการแบบอัตโนมัติเต็มรูปแบบโดยไม่มีตัวเลือกให้มนุษย์เข้าแทรกแซง

คำถาม: Sales agent ของ Happycapy ทำงานกับ CRM อื่นที่ไม่ใช่ Salesforce และ HubSpot ได้หรือไม่? ได้ Skills library ของ Happycapy มีการเชื่อมต่อสำหรับ Pipedrive, Zoho CRM, Outreach, Salesloft และ CRM ใด ๆ ที่มี REST API MCP (Model Context Protocol) เป็นมาตรฐานเปิดที่ช่วยให้ agent ของ Happycapy อ่านและเขียนข้อมูล CRM ได้โดยไม่ต้องเขียนโค้ด API แบบกำหนดเองสำหรับการเชื่อมต่อแต่ละครั้ง — หมายความว่า agent สามารถเชื่อมต่อกับระบบ CRM แบบกำหนดเองหรือระบบเก่าได้ ตราบใดที่มีการเข้าถึง API ให้ใช้งาน สำหรับการเชื่อมต่อที่ไม่เป็นมาตรฐาน agent ยังสามารถทำงานผ่าน workflow การนำเข้า/ส่งออกไฟล์ CSV เป็นทางเลือกสำรองได้อีกด้วย