Lessie AI 出世：号称“全球首款多场景人脉搜索 AI 代理”，你还要去 LinkedIn 吗？
“我告诉它想找谁，它就给我列一条人脉清单”——这听起来像未来派谣言，但 Lessie AI 要让它变成现实。
🚀 新闻秀场：Lessie AI 初登场
新加坡公司 SUPERLINEAR PTE. LTD. 最近宣布推出 Lessie AI，号称世界上第一款 多场景人脉搜索 AI 代理（Multi-Scenario People Search AI Agent）。
Lessie 的卖点在于：它能跨多个社交平台 / 数据源搜索、自动筛选 /匹配 /排序 /推荐合适人选，把“找人 + 对接”的流程从好几小时压缩到几秒。你要 influencer、合作者、顾问、潜在客户、投资人，Lessie 都可能给你备选清单。
公司把 Lessie 描述为一个完整的 “识别 → 来源 → 审核 → 连接” 工作流自动化工具，不仅给人，还帮你写开场白 /接触话术啥的。
Lessie 的产品主页也有说明，它整合大语言模型、数据平台、多代理架构等技术，目标是“让找人不再是累活儿”。
🧩 背后技术 &挑战地图
要做到“跨平台 + 多场景 +精准匹配 +高效率”的人脉搜索，不是简单地拼几个 API，那得有以下关键支撑：
| 模块 /能力 | Lessie 的承诺 /描写 | 潜在困难 /风险 |
|---|---|---|
| 多数据源 /跨平台整合 | Lessie 要跨社交网络 /公开数据 /媒体 /数据库爬取 /整合 | 数据格式不一致 /某些平台封闭 /隐私 /反爬 /接口权限问题 |
| 意图理解 +匹配算法 | 用户说“我要这个方向的专家 /博主 /客户”，Lessie 要理解意图 +过滤条件 +相关性排序 | 意图模糊 /提示不清晰可能导致匹配失准 /垃圾结果 /噪声太多 |
| 评分 /优先级排序 | Lessie 给出“最优人选”的排序 /评分 /优先推荐 | 模型偏见 /评分机制不透明 /“热门 /高曝光”倾向可能压制冷门但优质人才 |
| 自动 Outreach /接触话术 | Lessie 还可能帮助写消息开场 /个性化接触 | 文本生成质量 /语境契合度 /人类审校 /垃圾 /机器人嫌疑 /被拒率 |
| 隐私 /道德 /合规性 | 当 AI 在“人脉 /个人资料”这类敏感场景时，隐私保护 /授权 /合法合规至关重要 | 是否违背平台政策 /个人授权 /数据合法性 /误用人信息 /骚扰风险 |
甚至在学术里，也有与“社区搜索 /图结构 /社交网络人际关系挖掘 + LLM 协同”相关的研究。例如最近有论文提出 CS-Agent：LLM 协作模型用于社区搜索，就是让两个 LLM 分工（Solver + Validator）在图结构上发现社区 /社群，这类框架在理论上与 Lessie 的人脉搜索方向在某些结构思路上有交集。
🌍 市场背景：AI + 人脉 +连接，是新金矿
Lessie AI 出现并不是孤立事件，它踩在几个大趋势交汇点上：
- 在 B2B /创业 /营销 /品牌推广等领域，“谁是可以合作 /影响 /投资 /连接的人”变得极关键。很多人还在靠 LinkedIn /Google /手动搜索 /关系网络。Lessie 试图把这个过程 AI 化。
- 在 AI Agent /智能助手 /AI 驱动工作工具方向，已有不少项目在做“自动任务 /写作 /交互 /推荐”类 Agent。但 Lessie 是少见聚焦“人脉 /连接”场景的 Agent。
- 在国外 /国内都有不少平台、工具试图做“人脉匹配 /领域专家推荐 /客户挖掘 /社交推荐”功能。例如创业平台、行业社群、智能推荐系统等。Lessie 如果能把“跨平台 +深语义匹配 +自动对接”做得好，就有可能击中空白 /差异化位置。
⚠️ 风险、争议与“黑镜”想象
Lessie 虽然听起来像人脉猎人的 AI 超人，但也潜藏不少让人皱眉的风险 /争议：
- 隐私 /授权问题
如果 Lessie 在不经授权 /爬取不当个人资料 /社交信息，那就是踩雷行为。被曝光 /投诉 /平台封禁可能随时来。 - 骚扰 /滥用风险
自动接触 /外展功能如果使用不当，可能被视为垃圾邮件 /骚扰。AI 写的话术若不中肯 /太生硬，可能反倒被人当作机器。 - 偏见放大
评分 /匹配机制如果训练数据有偏见，热门 /公开 /曝光度高的人更容易被推荐，这可能令“冷门但优秀人才”被压制。 - 竞争 /平台封杀
如果 Lessie 从多个平台获取数据 /信息，那些平台可能不愿开放 /合作，甚至封禁 API /禁止爬虫 /限制访问。 - 可持续性 /效果波动
不同领域 /语言 /文化 /地域的人脉搜索可能效果差异巨大。Lessie 在某些细分领域或垂直行业可能运转得很好，在其他行业可能匹配质量低。
🔮 想象未来：Lessie + 关系操作系统（Relationship OS）
Lessie 的创始团队 /产品愿景中就提到，他们想把它发展成一种 关系操作系统（Relationship OS），也就是说，不只是帮你找人，还帮你维护 /经营 /发起联系 /筛选 /深交。
未来场景可能长这样：
- 你能对 Lessie 用自然语言说：“帮我每周给这批人发一句近况问候 / 拜访邮件”，Lessie 自动安排 /生成内容 /发送 /追踪。
- Lessie 能监控你的人脉池：谁关系淡了 /谁可能有合作机会 /谁可能换岗位 /谁正在发声 /谁值得复盘 /谁可能成为你的下一个客户或合作人。
- Lessie 与会议 /活动 /社交平台整合：你参加活动，Lessie 自动给你推荐该接触 /聊的话题 /可以认识的人。
- Lessie 与虚拟人 /内容模型结合：AI 视频 /头像 /演示互动中，它可以充当你的“代表”去和目标人选先“聊聊”，以测试／搭桥。
😄 幽默插曲：Lessie 帮我找对象 /帮我找老板
- 想象你对 Lessie 说：“我想认识一个懂 AI +对数据安全有背景 +能跟我聊模型的人。”Lessie 五秒钟给你 10 选项，你崩溃在选择困难中。
- 或者 Lessie 功能开启“帮我找老板 /导师”模式：你输入“我想找一个在 VR+健康 AI 方向有经验的导师”，Lessie 列表 +已核信誉 +帮你发邮件，连拜师都省了。
- 未来可能出现“Lessie 配对服务”：你说你“想合作 /联合创业 /合资 /共写论文”，Lessie 给你匹配合适人选 +合作建议 +风险评估，一条龙服务。
✅ 总结
Lessie AI 的诞生，是在 “AI + 人脉 /连接”这条赛道上打出的一张新牌。它试图把人脉搜索这个传统繁琐 /低效率的环节 AI 化 /自动化 /战略化。若成功，它可能成为未来 B2B /营销 /合作者 /专家 /创始人 /投资人之间“找人”的标准工具。
不过成功之路并不平坦：隐私 /平台封禁 /匹配质量 /偏见 /滥用风险 /跨平台数据整合等都是它必须面对的挑战。Lessie 是猎人，也是桥梁；它能否变成那座能稳固连接人的智能高架桥，还看它未来几次 “推荐 + 对接 +信任” 的表现。