새 리드는 이메일 주소 하나로 도착하고, 답장할 가치가 있는지 판단하기 전에 누군가 LinkedIn과 회사 사이트를 10분간 뒤져야 합니다. 그 작업이 쌓이면서 모든 첫 접점이 느려집니다.
이 에이전트는 이메일 주소를 완전한 프로필로 보강하고, 이상적 고객 프로필(ICP)에 맞춰 점수를 매긴 뒤, 몇 초 안에 바로 액션할 수 있는 카드를 Slack에 올립니다. 같은 필드가 CRM에도 기록되므로, 다음에 레코드를 여는 사람은 이 사람이 누구이고 왜 중요한지 이미 파악한 상태에서 시작합니다.
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.
직위, 직급, 기업 규모, 산업, 최근 자금 조달 또는 채용 신호를 포함한 프로필을 구축합니다.
pending
이상 고객 프로파일에 맞춰 적합도를 점수화하고, 리드를 핫(Hot), 웜(Warm), 또는 범위 밖으로 태그합니다.
pending
점수화된 프로필을 Slack 채널에 게시하고 동일한 필드를 HubSpot 연락처에 다시 기록합니다.
pending
샘플 출력
json
// Sample output
// (generated when the pipeline finishes)
Score this profile against the ICP rules below. Return {score, top_match_reasons[], objections[], next_step}.
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.