Lessie的“闭环革命”：从需求到联络的四步标准化
日期：2025-09-27 21:16:16 / 人气：11
过去，“找人”是一门依赖人脉、运气与耐心的“玄学”——找投资人、行业专家或契合的KOL，传统方法无非是人脉引荐、行业微信群刷屏，或是在LinkedIn里大浪淘沙。而一款名为Lessie的AI Agent，正试图将这种“玄学”转化为标准化流程。作为定位“People Search AI Agent”的工具，它能从互联网与数据库中快速锁定目标人物，并自动化完成初步联络。但AI的高效是否会让猎头行业面临失业危机？实际体验后发现，AI虽能显著提升找人效率，短期仍需人工介入校验，猎头的核心价值暂难被替代。
Lessie的“闭环革命”：从需求到联络的四步标准化
与传统搜索引擎或单一数据库不同，Lessie的核心是打造“找人”闭环服务，通过“识别需求（Identify）-汇总多源数据（Source）-智能筛选（Review）-建立初步联络（Connect）”四步流程，实现从模糊需求到精准触达的全链路覆盖。其对自然语言需求的理解力与专业度颇具亮点：若提出“找报道过AI初创公司的主流科技媒体技术记者”，它会主动追问“涉及哪些媒体平台”“发表文章数量”“平均阅读量”等细节；补充“阅读量10万+”“发表过长文报道”等条件后，十分钟内便能筛选出The Verge、Wired等知名媒体的候选人，并附上LinkedIn主页链接。
在专业领域与小众需求的测试中，Lessie的跨领域能力同样亮眼。寻找“近两年有论文或专利的稀有金属回收科研人员”时，它能先梳理领域研究趋势，再匹配科研人员信息，最终给出含邮箱、所在地的7人名单；要求“东欧地区Shopify年销百万美元以上的宠物用品跨境电商负责人”，也能精准筛选出15位符合条件的企业主或COO。相比传统“查论文-找机构-搜邮箱”的半小时/人效率，Lessie的批量筛选与自动生成个性化联络邮件功能，堪称“降维打击”。
AI的边界：精准度与区域数据的短板
尽管效率惊人，Lessie的候选人名单并非完美无缺，人工校验仍是必要环节。在稀有金属回收研究员的筛选中，一位标注为“国家实验室资深科学家”的候选人，实际研究方向为水生生态与渔业生物学，仅因涉及“稀有金属排放对鱼类影响”便被误判；搜索“东南亚20万粉丝以上的宠物类博主”时，首轮仅找到1位非专业生活流博主，二次筛选后18人中也仅6位合格。据产品经理反馈，这与东南亚数据训练不足、小语种处理能力有限导致的模型“幻觉”有关。
可见，Lessie的短板集中在三方面：一是小众专业领域的需求匹配易出现偏差，对跨学科研究方向的界定不够精准；二是小语种地区与新兴市场的数据积累不足，多条件筛选稳定性欠佳；三是缺乏对候选人“软性特质”的判断，如合作意愿、沟通风格等，而这些恰恰是后续建立有效链接的关键。
猎头不会失业：AI是工具，而非替代者
Lessie的出现，本质是将“找人”中信息搜集、初步筛选等重复性工作自动化，大幅降低了前期成本，但它无法替代猎头的核心价值。首先，猎头的核心竞争力并非“找人”，而是“识人”与“撮合”——通过深度沟通理解企业需求与候选人职业诉求，判断双方文化契合度、能力匹配度，这些基于经验与同理心的“软性评估”，是当前AI难以企及的。其次，对于高端人才或涉密岗位，猎头的人脉网络、信任背书与隐私保护能力，比AI的公开数据检索更具优势。再者，在Lessie存在短板的小众领域与新兴市场，猎头的行业洞察与本地化资源，能弥补AI数据不足的缺陷。
正如Lessie更像是“智能电话簿”，它为猎头提供了高效的工具，让其从繁琐的信息整理中解放出来，专注于更高价值的人才评估与关系撮合。对于企业而言，Lessie可作为“量大管饱”的初步筛选工具，而猎头则负责后续的精准匹配与深度服务。二者并非对立，而是形成“AI+人力”的协同模式——AI提升效率，猎头保障质量，共同推动“人岗匹配”更高效、更精准。
作者：天富注册登录平台
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