인바운드 리드는 누가 읽고, 점수를 매기고, 배정해주길 기다리며 큐에 쌓여 있는 동안 식어버립니다. 이 크루는 리드가 도착하는 순간 접수 전체를 처리합니다.
sonnet1주CrewAIHubSpotClearbitOpenAI
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왜 이 서브에이전트인가
인바운드 리드는 누가 읽고, 점수를 매기고, 배정해주길 기다리며 큐에 쌓여 있는 동안 식어버립니다. 이 크루는 리드가 도착하는 순간 접수 전체를 처리합니다.
리드 에이전트가 각 문의를 자격 검증, 라우팅, 아웃리치 에이전트에 통과시키고, 연락처를 보강한 뒤 맞춤 첫 메시지를 작성합니다. 모든 리드는 자동으로 점수가 매겨지고, 배정되며, 첫 답장 초안까지 작성됩니다. 전체 이력은 CRM에 기록되고요.
작동 방식
Used at step 01 to kick off the pipeline.
Write
Used at step 01 to kick off the pipeline.
WebFetch
Used at step 01 to kick off the pipeline.
WebSearch
Used at step 01 to kick off the pipeline.
자격 심사 에이전트가 연락처 정보를 보강하고, 데이터 조회와 병렬로贵사 기준에 따른 적합도를 점수화합니다.
pending
라우팅 에이전트가 해당 점수와 지역을 기준으로 적절한 영업 담당자나 세그먼트에 리드를 배정합니다.
pending
아웃리치 에이전트가 맞춤화된 첫 메시지를 작성하고 CRM 전체 프로세스를 기록합니다.
pending
샘플 출력
json
// Sample output
// (generated when the pipeline finishes)
As the lead agent, run an inquiry through qualify, route, and outreach sub-agents, enriching and scoring fit, assigning an owner, and drafting a personalized first message logged to the CRM.
Unlock the rest
The full agent definition, install snippet, and starter task are gated for community members.
Members get the full `.md` agent file, the npm / pnpm install one-liners, a starter prompt that we've tuned against real runs, and the open-source repo when this automation ships there. One email, magic link, done.