過去，找人是一門玄學(xué)：無論是要找投資人、找行業(yè)專家，還是要找一位契合的 KOL，傳統(tǒng)方法都仰賴人脈引薦、行業(yè)微信群，或是在 LinkedIn 里大浪淘沙。

找到人，再搭上話，這是敲開合作的大門的第一步，往往也是最困難的一步。

電影《天下無賊》的經(jīng)典臺(tái)詞｜圖源：douban

但一款名為 Lessie 的 AI Agent，正試圖把這種「玄學(xué)」變成標(biāo)準(zhǔn)化流程。

Lessie 的定位簡(jiǎn)單直接：People Search AI Agent。一句話描述它的能力：幫你從互聯(lián)網(wǎng)與數(shù)據(jù)庫里快速找到任何人，并自動(dòng)化完成初步聯(lián)絡(luò)。

創(chuàng)始人、投資人、KOL、潛在客戶、行業(yè)專家、合作伙伴……只要你能用自然語言描述需求，Lessie 就能迅速在全球范圍內(nèi)挖掘到合適的人選。

實(shí)際體驗(yàn)之后，我發(fā)現(xiàn)「人找人」的需求，AI 雖然可以顯著提高效率，但短期還得靠人來介入校驗(yàn)，沒那么容易被 AI 取代。

欄目作者召集

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AI LinkedIn？

與傳統(tǒng)的 SaaS 網(wǎng)站或單一數(shù)據(jù)庫不同，Lessie 的目標(biāo)并不是做一個(gè)更快的搜索引擎，而是把「找人」做成一條閉環(huán)的服務(wù)：識(shí)別需求（Identify）、匯總多源數(shù)據(jù)（Source）、智能篩選（Review）、建立初步聯(lián)絡(luò)（Connect）。這四步，構(gòu)成了 Lessie 的基本邏輯。

Lessie 的找人流程分了 4 步走｜圖片來源：Lessie

第一次用 Lessie，我就被它的專業(yè)程度和理解力驚到了。

我寫一句模糊的需求，例如「幫我找此前報(bào)道過 AI 初創(chuàng)公司，在主流科技媒體工作的技術(shù)記者。」Lessie 會(huì)立刻像個(gè)專業(yè) HR 一樣去進(jìn)一步精確需求，比如「在哪些知名科技媒體平臺(tái)」、「發(fā)表過幾篇報(bào)道」、「?jìng)€(gè)人檔案中側(cè)重方向」、「平均文章閱讀量」等等數(shù)據(jù)。

我可以隨時(shí)修改并添加新的需求，比如把平均閱讀量改成「10 萬+」。

公司找能寫「10 萬+」的媒體老師更簡(jiǎn)單了！｜圖片來源：極客公園

十分鐘后，Lessie 就表示成功找到了一些符合需求的作者，并且羅列出了每個(gè)人供職媒體、職位、和可以直接跳轉(zhuǎn)的 LinkedIn 主頁。

列表帶著 LinkedIn 鏈接｜圖片來源：極客公園

而后我再次添加新需求：「請(qǐng)篩選出發(fā)表過長(zhǎng)文報(bào)道的記者。」Lessie 會(huì)再次理解所有需求，重新再篩選一遍。

篩選結(jié)果也還算令人滿意，15 個(gè)候選人都來源于 The Verge、Wired 等知名科技媒體，或《紐約時(shí)報(bào)》、《華盛頓郵報(bào)》科技專欄的作者，基本符合我的要求。

不過，「重新篩選」的等待時(shí)間比較漫長(zhǎng)（約 30 分鐘，團(tuán)隊(duì)告訴極客公園如果是非排隊(duì)情況下，能做到 15 分鐘級(jí)別，且還會(huì)持續(xù)優(yōu)化），但相比過去一邊刷新 LinkedIn、一邊靠關(guān)鍵字碰運(yùn)氣的漫長(zhǎng)搜尋，這種效率已是降維打擊。

我又換了個(gè)領(lǐng)域繼續(xù)測(cè)試 Lessie，這次是偏專業(yè)向的要求「尋找全球范圍內(nèi)，擅長(zhǎng)稀有金屬回收的科研人員或?qū)嶒?yàn)室負(fù)責(zé)人，需有近兩年發(fā)表論文或申請(qǐng)專利。」

這一次，Lessie 對(duì)任務(wù)的理解和篩選精度更高，處理需求的全過程也很清晰：先了解該領(lǐng)域的最新研究趨勢(shì)和關(guān)鍵技術(shù)，再找到研究機(jī)構(gòu)和科研人員信息，再匹配用戶需求。