Claygent: AI-agents voor GTM-werk

Research, ICP-scoring en gepersonaliseerde copy als herbruikbare agents, gebouwd in Claygent Builder, getest op echte data, uitgerold over tables en Audiences.

Vraag een intake aan

Wat we voor je doen

Claygent is geen ChatGPT-tabblad, het is agent-logica in je GTM-stack:

Agent-design

Duidelijke taak per agent: research, scoring, persona of copy, niet alles-in-één.

Business context

ICP, positionering en voorbeelden in de agent (docs/context) zodat output on-brand blijft.

Gratis testen op prod-data

Itereren in Claygent Builder vóór je credits op de hele lijst verbrandt.

Versies & rollback

Centrale prompts: één update, overal deployed, zonder kolom-archaeologie.

Deploy over workflows

Agents in tables/Audiences met nette variable-mapping.

Governance

Wat AI mag verzinnen vs. wat uit verrijkte velden moet komen, plus review-stappen.

Zo voeren we Claygent in

Je werkt direct met Matthias: van ontwerp tot werkende setup en overdracht.

1. Diagnose

Welke handmatige GTM-oordelen nu tijd kosten.

2. Ontwerp

Agent-scope, inputs, evaluatiecriteria en fail-safes.

3. Bouwen

Builder-setup, tests, deploy en team-overdracht.

Claygent Builder (actueel)

Clay positioneert Claygent Builder als centrale plek om agents in natural language te bouwen (o.a. met Sculptor), gratis te testen, te versioneren en over tables te deployen. Wij gebruiken dat voor duurzame setups, niet one-off prompts in losse kolommen. Zie workflows en Audiences.

Voor wie

Teams die AI-personalisatie of research willen opschalen zonder dat elke SDRprompt een eigen waarheid wordt.

Veelgestelde vragen

Wat is een Claygent?

Een AI-agent in Clay voor oordeel-werk: account research, lead scoring, persona classificatie of outbound-copy, gevoed door table/Audiences-data.

Wat is Claygent Builder?

De centrale builder om agents te maken, gratis op productie-data te testen, context/docs toe te voegen, te versioneren en overal te deployen.

Vervangt Claygent enrichment-providers?

Nee. Providers leveren feiten; Claygents interpreteren en schrijven. Goede setups combineren waterfall-data met gerichte AI-stappen.

Hoe houden jullie AI-output veilig voor outbound?

Vaste inputs, verboden claims, steekproef-review en soms human-in-the-loop vóór sequencer-enroll, afhankelijk van risico.

Gerelateerd

Clay Tables → Clay Audiences → Clay workflows → Clay signals → Outbound & Clay → AI & automatisering →

Matthias Terpstra

Oprichter · tech stack

Klaar voor Claygents
die je team hergebruikt?

Noem de taak (scoring, research of copy) en welk volume je maandelijks draait.

matthias@tech-stack.nl