MongoDB 借助 Atlas Agent Engine 打造销售行动系统

他们的挑战

碎片化数据与销售摩擦

对 MongoDB 的市场拓展（GTM）团队而言，为客户沟通做准备，远不只是简单调研。他们需要整合 Salesforce、会议转录内容、电子邮件和文档中的信息，再据此制定客户计划、梳理需求探索问题，并明确后续跟进事项。

这些信息一直都在，只是销售人员必须自己把它们串联起来。在不同应用之间频繁切换，也意味着要反复整理上下文信息；而通用 AI 工具生成的答案往往缺乏对 MongoDB 业务和销售方法的理解，因此仍需人工审核。事实上，在每个客户或商机的销售周期中，MongoDB 客户经理平均需要花费 4 到 6 小时处理行政工作。缩短这部分时间，可以让 GTM 团队将更多时间和精力用于提升客户满意度，并产生更广泛的影响。

但要有效实现这一目标，MongoDB 需要让客户上下文成为工作流程的一部分，而不是把跨系统整合信息的工作留给每位销售人员。

我们的解决方案

借助 Atlas Agent Engine 打造行动系统

MongoDB 使用 Atlas 代理引擎构建了 Holly，这是一款内部 AI 助手，将客户情报与日常销售工作流程联系起来。

为准备会议，Holly 整合了相关信息，旨在创建量身定制的简介，并提出未解决的问题。对话后，它可以帮助销售人员从转录内容中获取发现见解，并维护 Salesforce 记录。客户和商机简介支持持续规划，而研究和通信工具可帮助团队准备有针对性的推广工作。

图 1. Holly 的代理架构。

这些功能贯穿销售工作的多个相连环节：了解客户、明确仍需补充的信息，以及记录可用于后续沟通的关键信息。Holly 会结合 MongoDB 特有的业务上下文来完成这些工作，而不是把每项请求都当作普通的调研问题来处理。

Atlas Agent Engine 为 Holly 的代理提供生产环境运行所需的基础，包括运行时、记忆、安全、身份、编排、状态、可观测性和生命周期管理。Holly 还连接 Salesforce、Google Calendar、Google Drive、Zoom、Salesloft 等多个系统，并将其中的信息和功能汇聚到一个共享工作区。用户可以通过一个统一、易用的界面完成工作，无需在不同工具之间来回切换。

结果

从小时级缩短至分钟级：将潜在客户研究时间减少 95%

Holly 对 MongoDB GTM 团队的影响是直接且显著的：自从推出 Holly 的几个月内，使用 Holly 的销售代表在研究和生成外呼潜在客户列表方面所花费的时间减少了大约 95%。现在，会议和外联准备工作可以在几分钟内完成，而不是几个小时。

Holly 现已在 MongoDB 的销售、客户开发、商业增长和解决方案架构团队中全面普及，这将进一步提高整个 GTM 组织的生产力。

Holly 的案例表明，组织从一次性代理转向受治理、可复用的代理平台，并且无需将每个应用绑定到单一云、模型或框架，可以带来广泛影响。虽然 Holly 目前运行着 30 个代理，但 Atlas Agent Engine 的架构支持组织安全地扩展代理规模，无论是 30 个还是 3,000 个。

64若要详细了解 Atlas Agent Engine 如何帮助您在生产环境中构建、部署和治理代理，请参阅 Atlas Agent Engine 页面。