Créez des agents IA web prêts pour l’entreprise dans Airia avec le Bright Data MCP de Bright Data

1. Input : Reçoit les saisies utilisateur sous forme de texte ou d’images.
2. AI Model : Se connecte à un modèle IA (Claude Haiku 4.5 par défaut) qui traite les saisies selon vos instructions.
3. Output : Retourne la réponse finale générée par l’agent.

Ensuite, ajoutez une action Gmail que l’agent pourra utiliser pour envoyer des emails. Cliquez sur « Add to Canvas » dans la barre latérale gauche, ouvrez la catégorie « Actions » et faites glisser le bloc « Gmail Message Send » sur le canvas :

Positionnez le bloc « Gmail Message Send » entre « AI Model » et « Output ». Votre workflow d’agent sera :

Parfait ! La structure de base de votre agent est maintenant en place. À l’étape suivante, vous configurerez chaque bloc et définirez le comportement de l’agent.

Étape n°4 : Configurer le bloc Input

Cet agent nécessite deux variables d’entrée :

• pricing_page_url (URL) : L’URL de la page de tarification de votre entreprise.
• competitor_name (Text) : Le nom du concurrent dont vous souhaitez surveiller les tarifs.

La variable pricing_page_url permet à l’agent de récupérer directement les informations tarifaires de votre site web. La variable competitor_name permet à l’agent de rechercher sur le web la page de tarification du concurrent et les informations associées, puis d’en extraire les données pertinentes. Dans les deux cas, ces actions sont prises en charge par les outils Bright Data MCP de Bright Data.

Pour définir ces variables, sélectionnez le bloc « Input ». Dans la section « INPUT VARIABLES », cliquez sur « + Create » et remplissez le formulaire en spécifiant un nom et un type pour la variable. Une fois terminé, cliquez sur le bouton « ✓ » pour l’enregistrer :

Répétez le même processus pour competitor_name. Une fois terminé, vous devriez voir les deux variables d’entrée listées dans le bloc « Input » :

Excellent ! La couche d’entrée de votre agent automatisé d’analyse des prix concurrentiels est maintenant prête.

Étape n°5 : Configurer le bloc AI Model

Commencez par connecter les outils Bright Data MCP de Bright Data au bloc « AI Model ».

Sélectionnez le bloc « AI Model » et ouvrez l’onglet « Tools ». Dans le champ « SELECT TOOLS or MCPs », choisissez la connexion Bright Data MCP de Bright Data que vous avez configurée précédemment :

Une fois sélectionnés, les outils Bright Data MCP seront disponibles pour le modèle IA :

Ensuite, passez à l’onglet « Model » et définissez les instructions de l’agent. Pour référencer les variables d’entrée créées précédemment, cliquez dans l’éditeur « Instructions » et utilisez le panneau « Variables » sur la gauche pour insérer les variables competitor_name et pricing_page_url :

Le prompt final sera :

Search online for the pricing page of the company "{{Variables.competitor_name}}".
Scrape the pricing page in Markdown. If the pricing page does not contain clear pricing information, search for additional reliable sources online and extract the missing pricing details.
Next, scrape the pricing information from the page "{{Variables.pricing_page_url}}".
Finally, compare the pricing data from both sources and generate a concise, responsive HTML report optimized for email delivery. The report should clearly present pricing plans, included features, and the key differences between the two offerings.
Return only the raw HTML string. Do not include any explanations, Markdown, code fences, or additional text.

Ce prompt demande à l’agent de trouver et analyser les deux pages de tarification, de recueillir les informations tarifaires manquantes auprès de sources fiables en ligne, de comparer les deux offres et de générer un rapport HTML prêt à envoyer par email résumant les plans, les fonctionnalités et les différences tarifaires.

Très bien ! Le bloc « AI Model » peut désormais effectuer une analyse automatisée des prix concurrentiels alimentée par le Bright Data MCP de Bright Data.

Étape n°6 : Configurer le bloc Gmail Message Send

La dernière étape consiste à configurer le bloc « Gmail Message Send ». Cela permet à l’agent d’envoyer automatiquement par email le rapport de tarification concurrentielle généré à la fin du workflow.

Sélectionnez le bloc « Gmail Message Send ». Ensuite, ouvrez le menu déroulant « Select a credential » et choisissez « Create a new credential » :

Cliquez sur « Sign in with Google » et accordez les autorisations requises. Dans ce cas, la seule autorisation nécessaire est « Send Emails (Gmail) » :

Complétez l’assistant d’intégration Gmail pour connecter votre agent Airia à votre compte Google.

Une fois la connexion établie, configurez le bloc « Gmail Message Send » comme suit :

• Subject : Competitor Pricing Report
• Body : {{Inputs.AI_Model.Value}} (ainsi, le corps de l’email contient le rapport HTML généré par le bloc « AI Model ».)
• Is HTML Enabled : true (car l’IA a été configurée pour retourner du HTML)
• To : L’adresse email à laquelle le rapport d’analyse des prix concurrentiels sera envoyé.

Super ! Votre agent Airia dispose maintenant de tous les composants nécessaires pour effectuer une analyse automatisée des prix concurrentiels, générer un rapport de comparaison et le livrer directement par email.

Étape n°7 : Lancer le workflow agentique

Cliquez sur le bouton « Publish » dans le coin supérieur droit pour déployer votre agent :

Ensuite, cliquez sur le bouton « Open Playground » sur la gauche pour commencer à interagir avec votre agent :

Pour cet exemple, supposez que vous êtes l’entreprise ClickUp et que vous souhaitez recevoir périodiquement une analyse des prix concurrentiels d’une entreprise comme Asana.

Dans la zone « Playground », ouvrez la section « Variable Values ». Vous pourrez y renseigner les variables d’entrée définies à l’étape n°4. Ces valeurs seront transmises au bloc « AI Model » et utilisées pour lancer le workflow agentique. Remplissez les champs d’entrée comme suit :

• pricing_page_url : https://clickup.com/pricing
• competitor_name : Asana

Démarrez le workflow en saisissant un prompt simple tel que « Perform the task », puis cliquez sur le bouton d’envoi. Voici ce que vous devriez voir :

Si tout est correctement configuré, tous les blocs passeront au vert et vous recevrez l’email dans la boîte de réception configurée. Et voilà !

Étape n°8 : Explorer le résultat

Vérifiez l’email reçu dans la boîte de réception de destination que vous avez configurée précédemment. Vous devriez voir un email « Competitor Pricing Report » :

C’est l’email envoyé par votre agent d’analyse concurrentielle Airia. Ouvrez-le, et vous trouverez un rapport de comparaison tarifaire détaillé et basé sur des données :

Comme prévu, le résultat est formaté en rapport HTML. Les informations extraites correspondent aux données tarifaires des sites web cibles. Regardez la page de tarification ClickUp :

Et la page de tarification Asana découverte dynamiquement :

Cela confirme que l’agent a récupéré avec succès les données tarifaires requises.

Étape n°9 : Comprendre le fonctionnement de l’agent

Pour vérifier que l’agent Airia a correctement récupéré les données via le Bright Data MCP de Bright Data, retournez sur la page de l’agent Airia. Cliquez sur le bouton « See your previous Agent executions » dans le coin supérieur droit et sélectionnez l’exécution la plus récente :

Dans la section Steps, vous pouvez voir exactement ce que l’agent a fait lors de l’exécution :

En détail, l’agent a :

1. Lu les variables d’entrée et les a transmises au modèle IA.
2. Utilisé l’outil search_engine du Bright Data MCP pour récupérer les résultats Google SERP (analysés en JSON) pour la requête « Asana pricing ». En coulisses, cela fait appel à l’API SERP de Bright Data.
3. Analysé le JSON SERP retourné et identifié la page de tarification Asana pertinente.
4. Scrapé la page à l’aide de l’outil scrape_as_markdown, soutenu par l’API Web Unlocker de Bright Data. Étant donné que la page contenait déjà les données tarifaires requises, aucune recherche supplémentaire n’a été nécessaire.
5. Scrapé la page de tarification ClickUp en entrée en utilisant le même outil scrape_as_markdown.
6. Agrégé toutes les données extraites dans un rapport HTML structuré.
7. Envoyé le rapport final par email via le bloc « Gmail Message Send ».

Cela montre comment l’agent peut rechercher, extraire et structurer de manière autonome des données web pour produire des résultats fiables et précis. Un LLM standard seul ne pourrait pas accomplir toutes ces étapes sans outils externes. C’est là toute la puissance de l’intégration d’Airia avec Bright Data MCP.

Et voilà ! Vous venez de voir à quel point un agent Airia devient puissant lorsqu’il est combiné au Bright Data MCP de Bright Data. Il s’agit d’un exemple simple, mais la même configuration peut prendre en charge de nombreux cas d’usage d’entreprise plus complexes.

Conclusion

Dans cet article, vous avez découvert ce qu’est Airia et ce qu’elle propose. En particulier, vous avez vu comment la connecter au Bright Data MCP de Bright Data pour créer des workflows IA avec un accès direct au web via son Agent Builder sans code.

Bright Data MCP donne aux agents Airia les outils pour rechercher, découvrir et scraper des données web de manière fiable et à grande échelle. Les agents acquièrent également la capacité d’interagir avec des pages web, vous permettant de créer des workflows complets d’automatisation de navigateur.

Si vous rencontrez des problèmes avec l’intégration de Bright Data dans Airia, souhaitez en savoir plus ou avez besoin d’assistance, contactez l’équipe d’assistance 24h/24 et 7j/7 de Bright Data.

Créez un compte Bright Data gratuit dès aujourd’hui et commencez à créer des solutions de données web prêtes pour l’IA !