Un fil · tous les canaux
Email lundi + WhatsApp mardi + LinkedIn vendredi → un flux chronologique unique que l'IA lit dans l'ordre.
CloseHunt garde une transcription cross-canal unique par prospect. Chaque message entrant et sortant sur chaque canal écrit une ligne ConversationTurn, donc quand l'IA génère la prochaine réponse, elle voit tout le fil, peu importe le canal.
Email lundi + WhatsApp mardi + LinkedIn vendredi → un flux chronologique unique que l'IA lit dans l'ordre.
Les anciens tours sont condensés en une seule ligne de résumé dès que le contexte dépasse un seuil. L'IA ne voit jamais plus de ~4000 tokens d'historique.
LeadConversationState suit l'étape du prospect (NEW → ENGAGED → QUALIFIED → ASKED_FOR_CALL → BOOKED → WON / LOST / OPTED_OUT).
Atteindre l'objectif de l'agent bascule paused=true pour que les futurs entrants ne déclenchent pas une autre auto-reply sur ce lead.
Chaque entrant + sortant écrit une ligne ConversationTurn indexée sur (orgId, leadId). Quand l'IA génère une réponse, lib/conversation-memory.ts lit le flux chronologique complet sur chaque canal, synthétise les anciens tours et envoie un contexte borné en tokens au LLM.
Quand la transcription d'un lead dépasse ~16 tours, les anciens tours sont synthétisés par l'IA en une ligne « isSummary » unique. L'IA ne reçoit jamais plus de ~4000 tokens peu importe la durée de la relation.
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