在过去，找人是一门被视为玄学的艺术：无论是寻找投资人、行业专家，还是寻找一位契合的KOL，传统方法都严重依赖人脉引荐、行业微信群，或是在LinkedIn等平台上大海捞针。找到合适的人，再成功搭上话，这往往是敲开合作大门的第一步，也是最困难的一步。然而，一款名为Lessie的AI Agent正在彻底改变这一现状，试图将这种"玄学"转变为标准化、可复制的算法流程。
Lessie：重新定义"找人"的概念
Lessie的定位简洁明了——People Search AI Agent。用一句话概括其核心能力：它能从互联网与各类数据库中快速找到任何符合条件的人，并自动完成初步联络。创始人、投资人、KOL、潜在客户、行业专家、合作伙伴……只要你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。
与传统的SaaS网站或单一数据库不同，Lessie的目标并非仅仅做一个更快的搜索引擎，而是将"找人"打造成一条完整的服务闭环：识别需求(Identify)、汇总多源数据(Source)、智能筛选(Review)、建立初步联络(Connect)。这四个步骤构成了Lessie的核心逻辑，使其能够提供端到端的人才匹配服务。
专业需求理解：AI的HR式对话
初次使用Lessie，最令人印象深刻的是其专业程度和理解力。当你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会立即像一位专业HR一样，通过提问进一步精确需求：
- 在哪些知名科技媒体平台？
- 发表过几篇相关报道？
- 个人档案中侧重方向是什么？
- 平均文章阅读量要求是多少？
用户可以随时修改并添加新的需求，例如将平均阅读量标准提高到"10万+"。十分钟后，Lessie就能成功找到符合要求的作者，并罗列出每个人供职的媒体、职位，以及可以直接跳转的LinkedIn主页。
这种交互方式大大简化了传统找人过程中的繁琐步骤。过去，可能需要数小时甚至数天的工作，现在只需几分钟就能完成初步筛选。
多轮筛选：AI的迭代优化能力
Lessie的另一项强大功能是其多轮筛选能力。当你添加新需求时，例如"请筛选出发表过长文报道的记者"，Lessie会重新理解所有需求，并进行新一轮筛选。
测试显示，虽然"重新筛选"的等待时间相对较长(约30分钟，团队表示非排队情况下可缩短至15分钟)，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。
在更专业的领域测试中，如"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"，Lessie展现出更高的任务理解和筛选精度。它首先了解该领域的最新研究趋势和关键技术，然后找到相关研究机构和科研人员信息，最后根据用户需求进行匹配。
自动化联络：从找到人到建立联系
Lessie的价值不仅在于找到合适的人，还在于能够自动生成初步联络邮件。每一封发送出的邮件都会根据不同联系人的名称、职位、公司名称进行个性化调整。用户还可以调整邮件文风，或附上自己的背景介绍。
传统找人方法可能需要先通过Google找到最新领域论文的作者，再去翻查大学或研究机构的网页寻找邮箱，然后手动发送邮件。找到一个合格的候选人往往需要半小时以上。而Lessie能够一口气找到多名候选者，并批量发送邮件，这种效率提升是革命性的。
跨行业、跨地域的搜索能力
Lessie的搜索能力不仅限于专业领域，还展现出跨行业、跨地域的适应性。测试中，一个"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"的需求，Lessie成功筛选出了15位符合条件的候选人，他们确实都是在东欧地区做宠物用品跨境电商企业的CEO或COO，公司销售额也都在百万美元以上。
这种多维度、跨平台的搜索能力，使得Lessie能够应对各种复杂的找人需求，从模糊到具体，从大众到专业，似乎已经靠AI攻克了"满世界找人"这一传统痛点。
AI找人的边界：仍需人工验证
然而，找得到不代表找得准。随着测试范围的扩大，Lessie的边界也逐渐显露。在"擅长稀有金属回收的研究员"项目中，一个候选人的LinkedIn主页极其干净，只有"某国家实验室，资深研究科学家"一句话介绍。进一步查询发现，这位专家实际研究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的影响。
这表明，在某些小众的专业领域，AI的"幻觉"现象仍然存在，需要人工验证来确保准确性。
在网红营销领域的测试中，Lessie的表现相对稳定。当寻找"欧美地区，在TikTok或YouTube做短视频内容的宠物类博主，粉丝至少20万"时，给出的候选人画像基本符合预期。但当搜索范围扩展到东南亚时，结果出现了偏差。第一轮搜索只找到一位与宠物关系不大的生活流博主，第二轮搜索的18个候选人中，只有约6位合格者。
Lessie产品经理解释，目前东南亚的数据尚未开始大规模训练，加上小语种问题，模型存在幻觉，导致准确性不足。
Lessie的商业价值与应用场景
综合这些体验，Lessie的优势和短板已经十分清晰。其优势在于：
- 逻辑清晰的搜索流程
- 对需求的快速理解能力
- 多源数据库的广泛覆盖
- 自动化外联的便利性
尤其对于跨境电商、B2B拓展、专业猎头等典型海外场景，Lessie的效率确实能显著降低找人成本。
Lessie的核心价值在于代表了一类新的AI Agent产品：将以往高度依赖人力的找人过程，转化为可以复制、可量化的数据流程。它就像一本被赋予智能的"现代电话簿"，把我们从翻查电话本的年代，带入一个可以用自然语言"触达全世界人才"的AI时代。
Lessie覆盖的核心是更广泛的"商业关系找人"需求，包括：
- 帮创始人找潜在客户
- 帮市场团队找高匹配度的KOL
- 帮产品经理找外部专家做深度访谈
- 帮BD找合作伙伴
- 帮投资人找下一轮被投项目的创始人
在这些场景下，Lessie的价值不仅是节省搜索时间，更是将过去依赖人脉的"关系撮合"变成可量化、可复制的流程。
AI找人的局限与未来
尽管Lessie展现了强大潜力，但"找人"这件事远不止是信息的罗列。Lessie可能是一个高效的入口，一个起点，但目前看来，完全"去人化"仍然困难。这既是它的局限，也是它的魅力所在。
想要做好人与人的链接，必须在各个领域积累起专业的数据，并降低模型幻觉。这对Lessie而言既是挑战，也是赋予其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无疑是一个"量大管饱
