在商业世界的复杂网络中，找到对的人往往是成功的关键一步。无论是寻找投资人、行业专家，还是合适的合作伙伴，传统方法往往依赖于人脉引荐、行业微信群或是在LinkedIn等平台上大海捞针。这种'找人'过程，充满了不确定性，被许多人戏称为'人脉玄学'。
然而，随着人工智能技术的飞速发展，这一看似依赖'缘分'的领域正在经历深刻变革。一款名为Lessie的AI Agent，正试图将这种'玄学'转变为标准化的算法流程，为商业世界带来前所未有的效率提升。
传统人脉搜索的困境与挑战
在Lessie出现之前，'找人'是一项耗时耗力的任务。创业者需要寻找投资人时，往往只能依靠有限的行业活动、熟人介绍或是在专业平台上逐个筛选。市场团队寻找合适的KOL合作时，需要浏览大量社交媒体账号，分析粉丝画像和内容风格。产品经理寻找行业专家进行深度访谈时，可能需要查阅学术论文、研究报告，再尝试通过邮件或社交平台建立联系。
这种传统方式的效率低下且结果不稳定。一方面，搜索过程依赖个人经验和网络范围，难以全面覆盖潜在目标；另一方面，即使找到了合适的人选，建立初步联系的过程也往往充满不确定性，需要精心准备沟通策略，成功率难以保证。
正如电影《天下无贼》中的经典台词所揭示的：'找到人，再搭上话，这是敲开合作的大门的第一步，往往也是最困难的一步。'这一困境长期以来困扰着商业世界，直到AI技术的出现为这一难题提供了新的解决思路。
Lessie：AI驱动的'找人'革命
Lessie的定位简单直接：People Search AI Agent。它致力于将'找人'这一传统上依赖直觉和人脉的过程，转变为可量化、可复制的标准化流程。Lessie的核心能力在于能够通过自然语言理解用户需求，从互联网与数据库中快速找到符合条件的人选，并自动化完成初步联络。
四步闭环服务模式
与传统搜索引擎或单一数据库不同，Lessie的目标并非简单地提供更快的搜索结果，而是构建一个完整的'找人'闭环服务，包括四个关键步骤：
识别需求（Identify）：通过自然语言处理技术，准确理解用户的找人需求，包括专业领域、地理位置、职位要求等多维度条件。
汇总多源数据（Source）：整合来自互联网、专业数据库、社交平台等多渠道的信息，构建全面的人才画像。
智能筛选（Review）：利用AI算法对候选人进行多维度评估，筛选出最符合需求的潜在人选。
建立初步联络（Connect）：自动生成个性化的联络邮件，提高初次接触的成功率。
需求理解与精准筛选
Lessie最令人印象深刻的能力之一是对用户需求的深度理解和灵活调整。当用户输入一个相对模糊的需求时，Lessie会像专业HR一样进一步精确需求，提出相关问题以获取更详细的筛选条件。
例如，当用户提出'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'这一需求时，Lessie会进一步询问：
- 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
用户可以随时修改并添加新的需求，如将平均阅读量调整为'10万+'。这种交互方式使得搜索过程更加精准，结果更加符合实际需求。
多领域搜索能力测试
为了全面评估Lessie的能力，我们在不同领域进行了测试，包括科技媒体记者、稀有金属回收科研人员和跨境电商企业主。
科技媒体记者搜索
在寻找'报道过AI初创公司的技术记者'这一任务中，Lessie的表现令人满意。经过多轮筛选，最终提供的15位候选人均来自The Verge、Wired等知名科技媒体，或《纽约时报》、《华盛顿邮报》科技专栏，基本符合要求。
值得注意的是，Lessie支持多轮筛选和需求调整。当用户添加新需求如'筛选出发表过长文报道的记者'时，Lessie会重新理解所有需求并再次筛选，虽然这一过程需要一定时间（约30分钟），但相比传统搜索方式已是显著提升。
专业领域科研人员搜索
在更专业的领域，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'这一任务中，Lessie展现了其处理复杂需求的能力。
Lessie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。最终，Lessie成功找到了7位符合要求的候选人，并提供了详细的公司、职位、联系方式等信息。
与传统搜索方法相比，这种一站式解决方案大幅提高了效率。过去，研究人员可能需要通过Google查找最新论文，再翻阅大学或研究机构网页寻找邮箱，整个过程耗时耗力。而Lessie能够同时提供多名候选者，并自动生成联络邮件，显著提升了搜索效率。
跨境电商企业主搜索
在跨境电商领域的测试中，我们提出了一个更为具体的需求：'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。'
这一测试旨在评估Lessie跨行业、跨地域、同时调取不同平台数据的搜索能力。最终，Lessie筛选出了15位候选人，均为东欧地区宠物用品跨境电商企业的CEO或COO，且公司销售额均超过百万美元，证明了其在复杂商业搜索场景下的能力。
Lessie的边界与局限性
尽管Lessie在多个领域展现出强大的搜索能力，但随着测试的深入，其局限性也逐渐显现。找得到不代表找得准，在更广、更深维度的使用中，Lessie的边界逐渐清晰。
专业领域搜索的准确性问题
在稀有金属回收科研人员的搜索中，我们发现Lessie提供的候选人中存在准确性问题。一位被标记为'某国家实验室，资深研究科学家'的候选人，虽然确实在国家实验室工作，但其专业领域是水生生态和渔业生物学，与稀有金属回收的关系仅限于研究稀有金属排放对鱼类健康的影响。
这一现象表明，在一些小众的专业领域，AI模型仍存在'幻觉'问题，可能对专业背景的理解不够精准，需要人工进一步验证。
地域性搜索的差异性表现
Lessie在不同地区的搜索表现也存在明显差异。在欧美地区的宠物博主搜索中，Lessie能够准确找到符合'在TikTok或YouTube做短视频内容的宠物类博主，粉丝至少20万'条件的创作者，结果令人满意。
然而，当搜索范围扩展到东南亚地区时，结果质量明显下降。第一轮搜索只找到了一位与宠物关系不大的生活流博主，重新筛选后的18位候选人中，只有约6位符合要求。
根据Lessie产品经理的反馈，这种地域性差异主要源于东南亚地区的数据尚未开始大规模训练，以及小语种处理能力不足的问题。这表明，AI搜索工具的效果高度依赖于训练数据的覆盖质量和广度。
多条件匹配的稳定性挑战
在复杂的多条件搜索场景中，Lessie的稳定性也面临挑战。当需要同时满足地理位置、行业领域、专业背景、平台表现等多个条件时，AI模型容易出现匹配不准确或结果不完整的情况。
这种多条件匹配的稳定性问题，在高度专业化的商业搜索场景中尤为突出。例如，寻找'具有特定技术背景、在特定地区工作、服务于特定行业规模企业'的复合型人才时，Lessie的筛选结果可能需要人工进一步校验和完善。
Lessie的商业价值与应用场景
尽管存在一定局限性，Lessie在多个商业场景中已展现出显著价值，为各类企业和团队提供了高效的人才搜索解决方案。
创业者与投资人
对于创业者和投资人而言，Lessie可以大幅提高项目筛选和合作伙伴寻找的效率。创业者可以利用Lessie快速找到潜在投资人，了解其投资偏好和过往投资案例；投资人则可以通过Lessie高效筛选符合投资方向的创业团队和创始人。
这种基于数据的匹配过程，减少了传统人脉对接的偶然性，提高了商业合作的精准度和成功率。
市场营销团队
市场营销团队是Lessie的另一大受益群体。在寻找KOL合作、品牌代言人或媒体资源时，传统方法往往需要大量时间浏览社交媒体平台和分析粉丝画像。
Lessie能够根据品牌调性、目标受众、营销预算等多维度条件，快速筛选出最合适的营销资源，并提供详细的联系方式和合作历史。这种数据驱动的营销资源匹配，显著提高了营销活动的ROI。
产品研发团队
产品研发团队可以利用Lessie寻找行业专家和技术顾问，获取专业见解和前沿技术趋势。通过Lessie，产品经理能够快速找到特定领域的专家，进行深度访谈或技术咨询，加速产品创新和迭代。
特别是在跨学科、跨领域的复杂产品开发中，Lessie的多源数据整合能力可以帮助研发团队突破信息孤岛，获取更全面的专业知识支持。
商务拓展团队
商务拓展(BD)团队可以利用Lessie寻找潜在合作伙伴和渠道资源。通过输入行业、地区、业务模式等条件，Lessie能够快速筛选出符合拓展目标的潜在合作伙伴，并提供详细的背景信息和联系方式。
这种基于数据的商务拓展方式，打破了传统人脉对接的地域限制，使企业能够以更低的成本触达全球范围内的商业机会。
AI在商业关系找人领域的未来展望
Lessie的出现代表了AI在商业关系找人领域的初步尝试，其成功与局限性都为我们指明了未来的发展方向。随着技术的不断进步，AI在这一领域将发挥更加重要的作用，但同时也面临诸多挑战。
数据积累与模型优化
Lessie的局限性很大程度上源于训练数据的覆盖质量和广度。特别是在小语种地区和专业领域，数据不足导致模型表现不佳。未来，AI搜索工具需要在数据积累方面持续投入，构建更加全面、专业的知识库。
同时，模型优化也是关键方向。通过改进算法、引入更多专业领域的知识图谱、增强多条件匹配的稳定性，AI搜索工具可以提供更加精准、可靠的搜索结果。
人机协作的混合模式
完全'去人化'的找人过程在短期内仍难以实现。AI可以作为高效的信息筛选和初步联络工具，但最终的关系建立和深度评估仍需人类专家的参与。
未来，更可能出现的模式是人机协作的混合方案：AI负责大规模信息筛选和初步接触，人类专家负责深度验证和关系建立。这种模式既能提高效率，又能保证质量，是当前阶段的最佳实践。
行业垂直化发展
随着AI技术的普及，我们可以预见未来会出现更多针对特定行业的垂直化搜索工具。这些工具将深入理解特定行业的专业术语、人才标准和评估体系，提供更加精准、专业的搜索服务。
例如，针对医疗行业的AI搜索工具可以整合医学论文、临床试验数据、专业资质认证等多维信息，为医疗机构提供精准的人才匹配服务；针对金融行业的搜索工具则可以整合交易数据、风险分析、合规记录等信息，为金融机构提供全面的合作伙伴评估。
隐私与伦理考量
随着AI搜索工具的普及，个人隐私保护和数据伦理问题也将日益凸显。如何在提高搜索效率的同时，保护个人隐私和数据安全，是行业必须面对的挑战。
未来，AI搜索工具需要在技术层面加强隐私保护措施，如数据脱敏、访问权限控制等；同时，也需要建立明确的行业规范和伦理准则，确保技术的负责任使用。
结论：AI时代的'找人'新范式
Lessie的出现标志着'找人'这一传统领域正在经历深刻的AI变革。通过将高度依赖人力的找人过程转化为可复制、可量化的数据流程，Lessie为我们展示了AI在商业关系建立中的巨大潜力。
Lessie的核心价值不仅在于提高搜索效率，更在于将过去依赖人脉的'关系撮合'变成可量化、可复制的流程。它使得团队能在几分钟内找到对的人，并完成第一步接触，大大降低了商业合作的门槛和成本。
然而，正如我们的测试所揭示的，AI在找人领域仍面临诸多挑战，特别是在小语种地区、专业领域和多条件匹配等方面。这些局限性提醒我们，AI可以作为高效的入口和起点，但完全'去人化'的找人过程在短期内仍难以实现。
未来，AI搜索工具的发展方向将聚焦于数据积累、模型优化、人机协作和行业垂直化。随着这些方向的不断推进，AI将在商业关系找人领域发挥更加重要的作用，为企业和个人创造更大的价值。
对于当下'增长和营销'需求日益高涨的国内外公司来说，Lessie等AI搜索工具不失为一个量大管饱的解决方案，能在第一时间帮助创业者发现相对靠谱的人才和通路。虽然AI不能完全取代人脉的价值，但它可以显著扩展我们的能力边界，让'找人'这一古老而关键的商业活动进入一个全新的效率时代。
