🎯 项目案例｜销售线索挖掘 Agent：从网页到客户名单

📌 用 Agent 自动搜索潜在客户——从公开数据源提取公司信息、判断匹配度、生成联系清单。不是替你销售，是替销售找"该联系谁"。

MVP

输入目标行业+规模 → Agent 搜索公开数据 → 提取公司信息 → 打分排序 → 输出客户名单(公司名/联系人/匹配度/推荐理由)

技术架构

SerpAPI/LinkedIn Sales Navigator → Agent(搜索+提取+打分) → 输出CSV/Google Sheets

核心代码

def mine_leads(industry: str, min_size: int) -> list[dict]:
    search_results = search_api.search(f"{industry} companies with >{min_size} employees")
    leads = []
    for result in search_results:
        info = agent.extract_company_info(result.url)  # 公司名/规模/融资/技术栈/招聘
        score = agent.score_lead(info, criteria=["规模匹配","融资阶段","招聘AI岗位"])
        if score > 0.7: leads.append({**info, "score": score})
    return sorted(leads, key=lambda l: l["score"], reverse=True)

关键设计

• 打分模型 = 规则(规模+行业) + LLM(二次判断: "这个公司真的需要 AI Agent 吗?")
• 数据来源标注(这条信息来自 Crunchbase/公司官网/LinkedIn)
• 定期更新(每周自动重新搜索，标记新增和变化)

🍋 本文为 AI Agent 学习路线 · 项目案例库。© 2026 AI小柠檬。