Un consulente che lavora da solo, con una squadra di dieci agenti AI
Per Mario Mason ho costruito un team di agenti AI e un CRM agentico: vendite, LinkedIn, sito, libri e corsi, con il suo metodo come base.
Mario Mason · Mind Change Technologies LLC
In breve
Mario Mason, consulente e formatore Lean, faceva tutto da solo: vendita B2B, LinkedIn, sito, pubblicazioni, corsi, agenda. Gli ho costruito una squadra di circa dieci agenti AI, ognuno con un ruolo, e un CRM in cui convergono clienti, email e lavoro degli agenti. Il CRM ha già classificato circa 13.700 email, raccolto circa 1.000 segnali da LinkedIn e registrato circa 1.700 sessioni di lavoro degli agenti. Il sistema è self-hosted e resta suo.
Il punto di partenza
Mario Mason è consulente e formatore Lean con Mind Change Technologies LLC. Lavora da solo su molti fronti: vendita B2B, LinkedIn, il sito kaizen-coach.com, i manuali che pubblica, la preparazione dei corsi, l’agenda.
Il problema non era la mancanza di metodo, che anzi è il suo mestiere. Era la capacità: una persona sola non può seguire tutto con la stessa cura. Serviva un modo per moltiplicarla senza assumere: una squadra che lavori ogni giorno e un posto unico in cui vedere clienti, opportunità, email e quello che la squadra fa.
Come l’ho impostato
Un agente per ruolo, non un assistente generico. Ogni agente ha un compito preciso, istruzioni proprie, memoria e strumenti, e si raggiunge con un canale dedicato.
Un CRM costruito attorno agli agenti. AgenticOS, il CRM che ho sviluppato, è il punto dove convergono dati, email e lavoro degli agenti, e da cui gli agenti stessi leggono e scrivono.
La conoscenza di Mario come base. Libri, manuali e documenti diventano skill e conoscenza per gli agenti, così il lavoro esce con il suo metodo e il suo linguaggio.
Dati in casa. L’intero sistema è self-hosted, con accesso protetto, su un server dedicato.
Il team di agenti
La piattaforma è Hermes Agent di Nous Research, open source, installata in self-hosting e configurata con una decina di profili agente.
I ruoli: vendite e outreach B2B, LinkedIn, webmaster e SEO del sito, editoria per i manuali Lean su Amazon KDP, preparazione di materiali per formazione e coaching, segreteria e calendario.
Gli strumenti: posta e calendario, pubblicazione sul sito, dati di Search Console e GA4, archivio documentale con ingest automatico in un vault di conoscenza, collegamento al CRM e messaggistica tra agenti. Per i contenuti ho aggiunto un servizio di estrazione documenti (OCR, lettura di PDF, Word e PowerPoint, controlli di stampa) e una catena editoriale per impaginare e verificare libri ed ebook.
Circa 37 routine pianificate girano senza intervento: report, analisi SEO, aggiornamento della conoscenza.
Il CRM agentico
È pensato per l’outreach B2B verso i vertici delle aziende, con un metodo di scoring dei segnali di bisogno e di capacità di spesa e un’interfaccia densa, da centro operativo.
Tiene insieme clienti, progetti, task, ore e costi. Ha una casella email unificata su più account, con classificazione automatica, regole e bozze preparate da un agente: partono solo dopo l’approvazione di Mario.
Su LinkedIn raccoglie lead e campagne da Sales Navigator, arricchisce i profili, traccia i link e registra segnali e post. Ha dashboard di scoring e report “Lean + AI” sui lead che arrivano dal sito, e gestisce area clienti, fatturazione, domini e analytics.
Una pagina di regia mostra per ogni agente routine, istruzioni, modello usato e log delle attività. Agenti e CRM si parlano nei due sensi tramite MCP, lo standard con cui gli agenti AI si collegano ai sistemi.
Il risultato
Una squadra di circa dieci agenti lavora su vendite, contenuti, sito ed editoria, con la conoscenza di Mario come base.
Il CRM ha già classificato circa 13.700 email, raccolto circa 1.000 segnali da LinkedIn, prodotto 121 report sui lead del sito e registrato circa 1.700 sessioni di lavoro degli agenti.
Il sistema è self-hosted: resta suo, e cresce con nuove skill e nuovi agenti. Mario dà le direttive e approva; il lavoro preparatorio lo fa la squadra.
Domande frequenti
Un professionista che lavora da solo ha davvero bisogno di dieci agenti AI?
Non di dieci per forza. Ha bisogno di un agente per ogni attività che ruba tempo in modo ripetitivo. Nel caso di Mario erano vendite, LinkedIn, sito, editoria, formazione e segreteria: per questo la squadra è arrivata a circa dieci profili.
Gli agenti mandano email o pubblicano da soli?
No. Gli agenti preparano bozze, report e contenuti; quello che parte verso clienti e contatti lo approva Mario, e il sistema registra cosa è stato approvato.
Dove stanno i dati?
Su un server dedicato, in self-hosting, con accesso protetto. Ai modelli AI arrivano via API solo i contenuti necessari al compito.
Si può partire con meno?
Sì, ed è quello che consiglio. Si parte da un solo ruolo, per esempio la classificazione delle email o l’outreach su LinkedIn, si misura, e si aggiungono agenti solo dove servono.
Pubblicato il 2026-10-12 · aggiornato il 2026-10-12