在当今快节奏的商业环境中，寻找合适的人才、合作伙伴或专家往往成为企业发展的关键瓶颈。过去，"找人"被视为一门玄学，无论是要找投资人、行业专家，还是一位契合的KOL，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。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。
然而，随着人工智能技术的迅猛发展，这一传统模式正在被彻底改变。一款名为Lessie的AI Agent，正试图把这种"玄学"变成标准化流程，为"人找人"带来革命性的效率提升。本文将深入探讨Lessie如何运作、其优势与局限性，以及它对未来人才搜索领域可能带来的深远影响。
Lessie：重新定义找人流程
与传统的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。Lessie的定位简单直接：People Search AI Agent。一句话描述它的能力：帮你从互联网与数据库里快速找到任何人，并自动化完成初步联络。
四步闭环服务模式
Lessie的找人流程分四个关键步骤：
- 识别需求（Identify）：通过自然语言理解，精确捕捉用户的找人需求
- 汇总多源数据（Source）：从多个平台和数据库收集相关信息
- 智能筛选（Review）：根据需求对候选人进行精准匹配
- 建立初步联络（Connect）：自动生成个性化联络邮件
这四个步骤构成了Lessie的核心逻辑，形成了一个完整的找人服务闭环。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。
专业需求理解能力
Lessie令人印象深刻的能力之一是其对专业需求的深度理解。用户只需提供模糊的描述，Lessie就会像专业HR一样进一步精确需求。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"的需求时，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
- 平均文章阅读量等数据
用户可以随时修改并添加新的需求，如将平均阅读量标准调整为"10万+"。这种灵活的需求调整机制，使得Lessie能够根据用户的实际需要，不断优化搜索结果。
效率革命：Lessie的实际应用体验
通过实际测试，Lessie在多个场景下展现出了显著的效率优势，为传统找人方式带来了降维打击的效果。
科技媒体记者搜索
在寻找科技媒体记者的测试中，Lessie的表现令人瞩目。从提出需求到获得初步结果，整个过程仅需约十分钟。相比之下，传统方式可能需要数小时甚至数天的搜索和筛选。
Lessie不仅快速找到了符合要求的记者，还提供了详细的信息，包括：
- 供职媒体
- 职位
- 可直接跳转的LinkedIn主页
当用户添加新需求"请筛选出发表过长文报道的记者"时，Lessie能够重新理解所有需求，进行二次筛选。虽然"重新筛选"的等待时间相对较长（约30分钟），但相比传统方式的低效，这种效率提升已经非常显著。
专业科研人员搜索
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，需有近两年发表论文或申请专利"，Lessie同样表现出色。
处理这类专业需求时，Lessie的流程更加清晰：
- 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精准匹配
最终，Lessie成功找到了7位候选人，并提供了公司、职位、邮件、所在地等具体信息。对于研究人员来说，这种效率提升是革命性的——过去，找到一位合适的科研人员可能需要半天以上的时间，而现在，Lessie可以一次性提供多位候选人。
跨境电商人才搜索
Lessie的跨行业、跨领域、跨平台搜索能力在跨境电商领域也得到了验证。在测试"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"的需求时，Lessie成功筛选出了15位候选人，且都符合要求。
这些候选人都是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。这种精准的搜索能力，对于企业拓展国际市场、寻找合作伙伴具有重要价值。
找到之后：自动化联络功能
Lessie不仅擅长找人，还能自动生成个性化的联络邮件，大大提高了初步沟通的效率。每封发送出的邮件都会根据不同联系人的名称、职位、公司名称进行调整，用户还可以自定义邮件文风，或附上自己的背景介绍。
这种自动化联络功能解决了传统找人过程中的另一个痛点：如何有效地与找到的人建立联系。过去，找到合适的人选后，还需要花费大量时间撰写个性化邮件，而现在，Lessie可以批量处理这一环节，让用户能够专注于更有价值的沟通内容。
Lessie的边界与局限
尽管Lessie在多个场景下表现出色，但在更广泛、更深维度的使用中，其局限性也逐渐显露。找得到，不代表找得准，AI找人仍面临诸多挑战。
专业领域的幻觉问题
在稀有金属回收研究员的搜索测试中，Lessie给出的一位候选人虽然履历丰富，但实际研究方向与需求不符。这位专家是研究水生生态和渔业生物学的，与稀有金属的关系仅在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"问题仍然存在。模型可能基于表面的关键词匹配，而未能真正理解专业领域的深层知识和研究方向的细微差别。
小语种地区的局限性
当搜索范围扩展到东南亚地区时，Lessie的表现有所下降。在寻找"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"的需求时，Lessie给出了符合预期的结果。但当搜索范围改为东南亚时，结果质量明显下降。
第一轮搜索后，Lessie只找到了一位生活流博主，与宠物内容关系不大。重新跑了一轮后，给出的18个候选人中，大概只有6位合格者。Lessie产品经理解释，目前东南亚的数据还没有开始大规模的训练，且一些小语种的问题导致模型存在幻觉，准确性有待提高。
多条件匹配的稳定性问题
在处理需要同时满足多个条件的复杂需求时，Lessie的稳定性也存在挑战。特别是在小众领域或小语种地区，模型难以一次性筛选出同时符合多个条件的候选人，往往需要多次筛选和人工干预。
Lessie的商业价值与应用场景
尽管存在一定局限性，Lessie的核心价值和商业潜力仍然值得期待。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。
核心应用场景
Lessie覆盖的核心是更广泛的"商业关系找人"需求，具体包括：
- 创始人找潜在客户：快速识别并联系潜在客户，加速业务拓展
- 市场团队找高匹配度KOL：精准定位适合品牌调性的意见领袖
- 产品经理找外部专家：为产品开发寻找行业专家进行深度访谈
- BD找合作伙伴：高效发现并建立商业合作关系
- 投资人找项目创始人：快速筛选有潜力的创业团队
在这些场景下，Lessie的价值不仅是节省搜索时间，更重要的是把过去依赖人脉的"关系撮合"变成可量化、可复制的流程，让团队能在几分钟内找到对的人，并完成第一步接触。
效率提升的量化分析
从效率角度看，Lessie带来的提升是显著的：
- 时间成本：从数小时或数天的搜索缩短至10-30分钟
- 覆盖范围：从有限的人脉网络扩展至全球范围内的潜在人选
- 筛选精度：通过多维度数据分析和智能匹配，提高找到合适人选的概率
- 联络效率：自动化生成个性化邮件，减少初步沟通的时间成本
对于"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。
Lessie的未来发展方向
Lessie的成功尝试为AI在人才搜索领域的应用开辟了新思路，同时也指明了未来可能的发展方向和优化空间。
数据积累与模型优化
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。这既是Lessie面临的挑战，也是其未来做出差异化的机会。
未来，Lessie需要在以下几个方面持续优化：
- 专业领域数据扩充：加强小众领域和专业行业的数据积累
- 小语种支持：提升对小语种地区数据的处理能力
- 多条件匹配算法：优化复杂需求的匹配逻辑和稳定性
- 幻觉减少技术：引入更多领域知识，减少AI的"幻觉"现象
功能扩展与生态建设
除了核心的找人功能外，Lessie还可以考虑以下发展方向：
- 关系网络分析：不仅找到个人，还能分析其人脉网络和影响力
- 合作历史追踪：记录和分析历史合作案例，提供参考
- 行业趋势预测：基于人才流动数据，预测行业发展趋势
- 开放API接口：与其他招聘、CRM系统集成，构建人才服务生态
商业模式创新
Lessie可以探索多元化的商业模式，包括：
- 分层订阅服务：根据搜索次数、功能复杂度等提供不同层级的服务
- 行业定制解决方案：为特定行业提供定制化的人才搜索服务
- 人才画像深度分析：提供更详细的人才背景和能力评估
- 合作效果追踪：跟踪分析推荐人才的实际合作效果
Lessie与未来人才搜索生态
Lessie的出现，标志着人才搜索领域正在从"人脉驱动"向"数据驱动"转变。这种转变不仅提高了效率，还使得人才搜索变得更加公平和透明。
传统找人方式的变革
传统找人方式往往受到人脉圈、地理位置、行业壁垒等因素的限制，而Lessie通过AI技术打破了这些限制：
- 突破地域限制：可以轻松找到全球范围内的合适人选
- 降低人脉依赖：不再完全依赖现有人脉网络进行引荐
- 提高搜索透明度：基于客观数据进行匹配，减少主观偏见
- 标准化流程：将非标准化的找人过程转化为可量化的流程
人才搜索的民主化
Lessie这样的工具也在推动人才搜索的民主化进程：
- 中小企业机会：资源有限的企业也能接触到高质量的人才资源
- 个体机会：个人更容易被发现和认可，而不依赖强大的人脉网络
- 多元包容：基于数据的匹配可能减少无意识偏见，促进人才多元化
- 全球协作：促进跨地域、跨文化的合作与交流
人与AI的协作新模式
Lessie的实践也展示了人与AI协作的新模式：
- AI作为增强工具：AI不是取代人，而是增强人的能力
- 人机互补：AI负责大规模数据收集和初步筛选，人负责深度判断和关系建立
- 技能重新定义：传统招聘技能需要与AI工具使用能力相结合
- 决策流程优化：将决策过程分解为适合AI和适合人类的部分
结论：AI找人的现在与未来
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。通过将"找人"这一高度依赖经验和直觉的活动转化为可量化、可复制的算法流程，Lessie展示了AI在商业关系领域的巨大潜力。
然而，完全"去人化"的找人模式仍然面临挑战。找人不仅仅是信息的罗列，还需要对行业理解的深度、对人际关系的敏感度以及对情境的把握能力。这些方面，AI短期内还难以完全替代人类。
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，我们有理由相信，AI在人才搜索领域的应用将变得更加精准、高效和智能化，为商业世界带来更多可能性。
在未来，我们可能会看到更多像Lessie这样的AI Agent出现，它们不仅会改变我们找人的方式，还会重塑整个商业关系的构建和维护模式。在这个AI赋能的新时代，理解并善用这些工具，将成为企业和个人竞争力的重要组成部分。
