10 个用于冷外呼的 AI Agent（附构建方法）

为冷外呼搭建的 10 个 AI agent……（以及怎么搭） 2026 年 7 月 23 日 · 5 分钟阅读 · 查看原文 ↗ AI Claude B2B Linkedin 一个 agentic 模型拿到一项任务，会自己一步步把步骤走完。 这意味着你可以为外呼的每一个阶段都造一个专门的工人，每一个都以每条线索零点几分钱（不到一分钱）的成本运行。 下面是十个，以及每一个怎么搭…… 筛选与数据 agent： 1. 筛选器（the qualifier）。 逐条读取每个 profile 和公司，对照你的 icp 打上保留或剔除的标签，并给出书面理由。 怎么搭：把你的 icp 规则和排除条件放进 system prompt，每次调用传入一条线索，让它返回一个带理由的结构化结论。 在任何其他东西碰这份名单之前，先让它跑完整份名单。 批量阅读那些剔除原因，因为当 4,000 条线索因为同一个原因被砍掉时，说明你的 icp 太松了。 2. 补全器（the enricher）。 拿到一个公司名，返回决策人、他们的邮箱、职位以及相关细节。 怎么搭：给它公司域名，让它阅读网站和公开来源，然后把字段输出成干净的一行。 让它对邮箱返回一个置信度标记，这样你就知道哪些需要核验。给这个任务设一个预算上限。 3. 清洗器（the cleaner）。 清理凌乱的公司名，修复损坏的字段，并对已经联系过的人去重。 怎么搭：传入原始 csv 和你已经联系过的名单，定义干净的输出格式，让它返回一个修正过、去重后的文件。 这是运行成本最低的 agent，而且它能防止堆满关键词的垃圾内容混进合并字段（merge field）。 4. 建单人（the list builder）。 拿到一个 icp 描述，从公开来源拼出一份定向名单。 怎么搭：给它 icp 和要拉取的来源，意思是招聘信息流、备案文件、目录和地图。 让它抓取并结构化，然后输出去重后的名单。在你信任它之前，让筛选器跑一遍它的输出。 研究与写作 agent： 5. 客户研究员（the account researcher）。 阅读一家公司的网站、新闻和备案文件，返回可以拿来开场的具体问题。 怎么搭：传入域名，定义什么样的开场白是可用的，让它输出两句话，你可以直接丢进消息里。 把融资页面和招聘页面都喂给它，因为这两处都会泄露当前的重点。 6. 开场白写手（the opener writer）。 写每封消息的第一句，要和潜在客户的某个真实情况挂钩。 怎么搭：传入补全后的 profile，给它三到五个已经奏效的开场白示例，让它返回一句 15 字以内的话。 要它点出一个信号，而不是说一句恭维话。 7. 信号抓取器（the signal scraper）。 为每家公司拉取一条实时的购买信号，意思是一轮融资、一次招聘、一次发布，或一份合同。 怎么搭：把它指向融资通讯、招聘板和备案文件，让它输出最新的一条信号并附上日期。 日期很重要，因为本周的信号价值是上个季度的十倍。 运营 agent： 8. 回复处理器（the reply handler）。 读取来信，分类意图，并用你的口吻起草回复。 怎么搭：定义意图桶（intent buckets），意思是感兴趣、问价、找错人了、以及暂不考虑。 设定你的语气，传入每封回复，让它返回一份草稿加一个标签。 第一周先人工审它的草稿，通过和拒绝，这样它就能学会你实际上是怎么卖的。 9. 送达率监控器（the deliverability monitor）。 监控每个邮箱的退回、回复和垃圾邮件指标，标记任何在恶化的东西。 怎么搭：喂给它每日发送统计数据，设定阈值，意思是接受率低于 20% 或退回激增，让它输出一份需要暂停的邮箱名单。 让它按计划运行，这样一个坏邮箱当天就能被抓住。 10. 跟进 agent（the follow up agent）。 决定谁该得到跟进、什么时候跟进、用什么角度。 怎么搭：传入线程历史和节奏规则，让它输出下一条消息和发送日期。 每个线程最多两次跟进，每一次都带一个新角度，这样就不会有人在一条没人回的线程里被顶第四次。 怎么搭并串联它们： 每个 agent 只是一个工人，所以让它们值得搭的是整条流水线。 按这个顺序一个一个地搭，这样每一个都能被上一个喂进干净数据： 建单人和信号抓取器拉取原始线索 筛选器剔除不匹配的 补全器和清洗器准备好幸存者 客户研究员和开场白写手准备好消息 一旦开始发送，回复处理器、跟进 agent 和监控器就投入运行 用 claude code 或者通过 api 使用一个 agentic 模型，并给每个 agent 只安排一个任务。 一个想干三件事的 agent，三件事都做得比三个各干一件事的 agent 差。 两条护栏适用于它们所有： 给每个任务设预算上限，这样循环就不会失控烧钱 每封邮件在到达一个域名之前都要核验 在信任每个 agent 之前，先用 100 条线索做一次冒烟测试。 检查输出形态、准确率和每条线索的成本，然后把它接进流水线并放大规模。 - din 我们为月收入 $10k 及以上的 B2B 企业运营冷外呼系统（linkedin + email）…… 已经服务过 30 个不同行业里的 140 多家公司（大多数在 60-90 天内拿到 ROI） 私信我，我们聊聊 也读读这篇文章获取更多价值： https://x.com/DinScales26/status/2062960719247643068 标签：# X # AI # Claude # B2B # Linkedin # Thread # Guide 相关文章 如何绕过 linkedin sales navigator 的限制、每次搜索抓取 5 万条线索…… 跑一次 sales nav 搜索，看到"2,500+ results"，导出来，你就有了你的市场。 Linkedin B2B Claude AI