在当今快节奏的商业环境中，找到合适的人往往成为成功的第一步，也是最困难的一步。无论是要寻找投资人、行业专家，还是契合的合作伙伴，传统方法都仰赖人脉引荐、行业微信群，或是在LinkedIn里大浪淘沙。然而，一款名为Lessie的AI Agent正在颠覆这一模式，试图把这种'玄学'变成标准化流程。
Lessie：重新定义'找人'概念
Lessie的定位简单直接：People Search AI Agent。它的核心能力是帮助用户从互联网与数据库中快速找到任何人，并自动化完成初步联络。创始人、投资人、KOL、潜在客户、行业专家、合作伙伴……只要能用自然语言描述需求，Lessie就能迅速在全球范围内挖掘到合适的人选。
与传统SaaS网站或单一数据库不同，Lessie的目标并不是做一个更快的搜索引擎，而是把'找人'做成一条闭环的服务：识别需求（Identify）、汇总多源数据（Source）、智能筛选（Review）、建立初步联络（Connect）。这四步构成了Lessie的基本逻辑，形成了一个完整的找人生态系统。
智能需求理解：超越传统搜索
第一次使用Lessie，最令人印象深刻的是它的专业程度和理解力。用户只需输入一句模糊的需求，例如'帮我找此前报道过AI初创公司，在主流科技媒体工作的技术记者'，Lessie会立刻像专业HR一样进一步精确需求，询问'在哪些知名科技媒体平台'、'发表过几篇报道'、'个人档案中侧重方向'、'平均文章阅读量'等数据。
用户可以随时修改并添加新的需求，比如把平均阅读量改成'10万+'。十分钟后，Lessie就能成功找到符合需求的作者，并罗列出每个人供职媒体、职位和可以直接跳转的LinkedIn主页。
当用户再次添加新需求，如'请筛选出发表过长文报道的记者'时，Lessie会再次理解所有需求，重新筛选一遍。虽然'重新筛选'的等待时间比较漫长（约30分钟，团队表示非排队情况下能做到15分钟级别，且会持续优化），但相比过去一边刷新LinkedIn、一边靠关键字碰运气的漫长搜寻，这种效率已是降维打击。
多领域应用：从专业人才到商业伙伴
Lessie的应用场景远不止寻找媒体记者。在测试中，它成功应对了多种不同类型的需求：
专业科研人才搜索
当提出'寻找全球范围内，擅长稀有金属回收的科研人员或实验室负责人，需有近两年发表论文或申请专利'的需求时，Lessie展现了其对专业领域的理解能力。它首先了解该领域的最新研究趋势和关键技术，再找到研究机构和科研人员信息，最后匹配用户需求。
最终，Lessie成功找到了7位候选人，并给出了公司、职位、邮件、所在地等具体信息。在传统方法中，研究者需要通过Google最新领域论文找到作者，再翻大学或研究机构的网页找邮箱，找到一个候选人都得花费半小时。而Lessie这种一口气找多名候选者并自动生成联络邮件的方式，确实大幅提升了效率。
跨境电商人才挖掘
对于更商业化的需求，如'请帮我找在东欧地区经营跨境电商、主营宠物用品的企业主或运营负责人，要求在Shopify上年销售额至少100万美元'，Lessie同样表现出色。
它成功筛选出了15位候选人，都是在东欧地区做宠物用品跨境电商企业的CEO或COO，公司销售额都在百万美元以上。这种跨行业、跨领域、跨平台，从模糊到具体，从大众到专业的搜索能力，展示了Lessie的广泛适用性。
自动化联络：从找到人到建立联系
Lessie不仅帮助用户找到合适的人选，还能自动生成个性化的联络邮件。每一封发送出的邮件会根据不同联系人的名称、职位、公司名称进行调整。用户可以调整邮件文风，或是附上自己的背景介绍，大大提高了初次接触的效率和成功率。
这种自动化联络功能对于商业拓展、合作洽谈等场景尤其有价值。它将原本需要人工逐一编写的邮件模板化、个性化，节省了大量时间，同时保持了专业性和针对性。
当前局限性：AI找人仍需人工验证
尽管Lessie展现了令人印象深刻的能力，但在更广泛、更深维度的使用中，其局限性也逐渐显露。
小众专业领域的幻觉问题
在'擅长稀有金属回收的研究员'项目中，Lessie给出的一位候选人虽然确实在某国家实验室担任资深研究科学家，但细看其履历发现，这位专家实际研究的是水生生态和渔业生物学，与稀有金属的关系仅限于研究稀有金属排放对鱼类健康的影响。这表明在某些小众的专业领域，AI的'幻觉'问题仍需优化。
地域性数据不均衡
当把搜索范围从欧美转向东南亚时，Lessie的表现有所下降。在寻找'东南亚地区，在TikTok或YouTube做短视频内容的宠物类博主，粉丝至少20万'的需求中，第一轮搜索后只找到一位生活流博主，内容和宠物关系不大。
重新跑了一轮后，给出的18个候选人中，大概能选出6位合格者。Lessie产品经理反馈称，目前东南亚的数据还没有开始大规模的训练，以及一些小语种的问题，模型存在幻觉，因此还不够准确。
多条件匹配的稳定性
在需要同时满足多个条件的搜索场景中，Lessie的稳定性仍有提升空间。例如，在寻找同时符合'特定地区'、'特定领域'、'特定影响力'和'特定内容类型'的创作者时，AI往往难以一次性筛选出所有条件都完美匹配的候选人。
商业价值：从效率提升到关系重构
尽管存在局限性，Lessie的核心商业价值已经显现。它代表了一类新的AI Agent产品：把以往高度依赖人力的找人，转化为可以复制、可量化的数据流程。
降低商业拓展成本
对于跨境电商、B2B拓展、专业猎头等典型海外场景，Lessie的效率确实能让找人的成本骤降。创始人可以快速找到潜在客户，市场团队可以高效定位高匹配度的KOL，产品经理可以便捷地找到外部专家做深度访谈，BD团队能迅速发现合适的合作伙伴，投资人可以高效筛选下一轮被投项目的创始人。
重构商业关系建立方式
Lessie的价值不仅是节省搜索时间，更是把过去依赖人脉的'关系撮合'变成可量化、可复制的流程。它让团队能在几分钟内找到对的人，并完成第一步接触，大大降低了商业关系建立的门槛。
数据驱动的决策支持
通过提供结构化的人才数据，Lessie为商业决策提供了数据支持。用户可以根据搜索结果分析特定领域的人才分布、地理位置集中度、专业背景等关键信息，从而制定更精准的商业策略。
未来展望：AI找人技术的发展方向
Lessie的出现只是AI找人技术的开始。随着技术的不断发展，这一领域将呈现以下发展趋势：
多源数据整合的深化
未来的AI找人工具将进一步整合更多数据源，包括但不限于专业数据库、学术资源、社交媒体平台、行业论坛等，构建更全面的人才画像数据库。这将大幅提高搜索的准确性和覆盖面。
领域专业化的增强
针对不同行业和领域的专业化需求，AI找人工具将开发更加专业的搜索算法和评估标准。例如，在科研领域将更加注重论文质量、引用率、专利影响力等指标；在商业领域则更加注重业绩数据、市场影响力、合作历史等。
交互体验的自然化
随着自然语言处理技术的进步，用户与AI找人工具的交互将更加自然和直观。用户可以用更接近日常对话的方式表达复杂需求，AI将能更准确地理解用户意图，并提供更精准的搜索结果。
隐私保护与数据安全
随着数据隐私法规的日益严格，AI找人工具需要在提高搜索效率的同时，确保数据使用的合规性和安全性。未来的技术发展将更加注重用户隐私保护和数据安全机制。
结论：AI与人的协同
Lessie给我的感觉，像是一册被赋予智能的'现代电话簿'，它确实把我们从翻查电话本的年代，带进了一个可以用自然语言就能'触达全世界人才'的AI时代。正如Lessie产品经理提到的，Lessie覆盖的核心是更广泛的'商业关系找人'需求，在这些场景下，它的价值不仅是节省搜索时间，而是把过去依赖人脉的'关系撮合'变成可量化、可复制的流程。
但找人这件事，不只是信息的罗列。Lessie可能是一个高效的入口，一个起点，但目前看起来，人找人这件事，完全'去人化'依然很难，这既是它的局限，也是它的魅力。想要做好人与人的链接，必须要在各个领域都积累起专业的数据，然后让模型降低幻觉。这点对于Lessie AI来讲，既是挑战，也是赋予它未来做出差异化的机会。
对于当下'增长和营销'需求日益高涨的国内外公司来说，Lessie不失为一个量大管饱的工具，能在第一时间帮助创业者发现相对靠谱的人才和通路。随着技术的不断进步和数据的持续积累，AI找人工具将在商业世界中扮演越来越重要的角色，但人与人的专业判断和深度连接，仍将是AI难以完全替代的核心价值。
