Le 15 janvier 2026, à 8h47, le tableau de bord de Maison Lumière (DTC marseillais de luminaires design, 12 employés) est passé au rouge : 847 tickets non traités, temps de réponse moyen de 6h12, et le directeur commercial menaçait de couper le budget pub. J'ai passé le week-end à assembler un agent modulaire basé sur Claude Opus 4.7, accessible via l'API unifiée de HolySheep AI. Pour reproduire ce setup pas à pas, créez d'abord votre accès : S'inscrire ici. Trois jours plus tard : 73% des tickets traités automatiquement, NPS +18 points, zéro ticket en attente à 18h.

Ce tutoriel reprend exactement la stack que j'ai déployée en production.

Qu'est-ce que le pattern agent-skills ?

Le framework agent-skills (popularisé par Anthropic fin 2025) consiste à décomposer un agent en compétences atomiques : chaque skill encapsule une instruction, des outils et une fonction de routage. Le LLM sert principalement d'orchestrateur : il analyse la requête, sélectionne la skill pertinente, puis délègue l'exécution à un handler déterministe (souvent sans nouvel appel modèle).