這是Bright Data AI Web Access Hackathon的投稿內容
ZOQ Agent：通用人工智慧驅動的外部和智慧型系統🎯
我建造了什麼
ZOQ Agent 可在 60 秒內將任何查詢轉換為可操作的外展。只需告訴它您想要什麼並提供您的背景 - 它就會找到合適的人，即時研究他們，並編寫超個性化的訊息。
核心能力：通用查詢→智慧外展管道，適用於銷售、招募、合作、回饋收集等。
實際範例：
-
🚀銷售：「尋找班加羅爾的 AI 新創公司創辦人」→發現潛在客戶→撰寫個人化的冷電子郵件，提及他們最近的融資/產品發布
-
💼招聘：「在 YC 公司尋找高級 React 開發人員」→辨識候選人→撰寫招聘訊息，並參考其具體專案
-
🤝合作夥伴關係：「尋找建置開發者工具的 CTO」→找到決策者→根據他們的技術堆疊建立合作提案
-
📊回饋：「尋找 AI 代理產品使用者」→發現早期採用者→撰寫回饋請求，並提及其特定用例
示範
🔗現場演示| 🔗 GitHub 存儲庫| 🎥演示影片
實際執行流程：
-
查詢：“尋找 2024 年籌集資金的 AI 新創公司創始人 - 推廣我們的銷售自動化工具”
-
發現：跨多個來源搜尋，找到 3 位匹配的創始人
-
豐富內容：抓取 LinkedIn 個人資料、公司網站以及有關其融資的最新新聞
-
電子郵件產生：建立個人化電子郵件，例如：
Hey [Name],
Congrats on the $2M Series A for [Company]! Saw your interview about scaling challenges.
At ZOQ, we automate the entire sales pipeline - exactly what you need while scaling from 5 to 50 customers.
We helped [Similar Company] book $50K pipeline in 6 weeks, all automated.
Worth a 15-min chat about handling your sales while you focus on product?
Best,
[User]效能：45 秒內產生 3 封超個人化電子郵件，個人化準確率超過 90%。
我如何使用 Bright Data 的基礎設施
ZOQ Agent 在複雜的多代理編排中利用了所有 4 個 Bright Data MCP 功能：
🔍發現：多源情報收集
-
工具：Bright Data MCP 的
search_engine -
用途：每個查詢執行 8-10 次並行搜尋，以在 Google、LinkedIn、公司資料庫中尋找潛在客戶
-
智慧查詢：AI產生多樣化的搜尋策略（基於位置、基於角色、基於公司、基於行業）
🌐存取：複雜的網站導航
-
工具：
web_data_linkedin_person_profile、web_data_linkedin_company_profile -
已解決的挑戰：存取需要身份驗證和複雜導航的 LinkedIn 個人資料和公司頁面
-
結果：成功從受保護的專業網路中提取個人資料資料
📊提取：結構化即時資料
-
工具：
scrape_as_markdown用於公司網站，search_engine用於新聞/資金資料 -
提取的資料：最近的活動、融資輪調、產品發布、團隊變動、痛點、技術棧
-
結構：AI 將原始網路資料轉換為帶有電子郵件訊號、個人化鉤子和機會洞察的結構化 JSON
⚡ Interact ：動態內容處理
-
隱式使用：Bright Data 工具處理 JavaScript 密集型網站、動態載入和反機器人措施
-
處理的網站：LinkedIn（複雜身份驗證）、現代公司網站（SPA 框架）、新聞網站（動態內容）
-
結果：從現代 Web 應用程式中提取傳統抓取無法處理的可靠資料
多代理架構：
使用者查詢 → 規劃代理程式 → 發現代理程式 (search_engine)
→ 豐富代理商（LinkedIn + 網站抓取）
→ 電子郵件撰寫代理商 → 個人化結果
代理操作面板
帶有個人化電子郵件的潛在客戶卡
每個代理人都基於 AI 決策智慧地使用 Bright Data 工具，從而建立完全自主的研究和推廣系統。
性能改進
即時網路資料存取將人工智慧效能從通用轉變為超個人化：
在 Bright Data 之前（傳統 AI）：
❌通用電子郵件範本：
"Hi [Name], I hope this email finds you well.
I wanted to reach out about our product..."
- **Personalization**: 20% (name/company only)
- **Response Rate**: ~2-3%
- **Research Time**: Manual, hours per prospect
- **Data Freshness**: Outdated, static information使用 Bright Data（ZOQ 代理）後：
✅ 超個人化電子郵件：
"Hey Alex, Congrats on Buildspace S5 Demo Day last week!
DashChat's text-to-SQL interface is brilliant.
Building + validating + finding users solo is brutal - I've been there.
At ZOQ, we automate your entire user acquisition while you iterate on product.
We helped techcorp book $90K pipeline in 6 weeks.
Worth a chat about getting you 50+ beta testers this month?"
可衡量的改進：
-
個人化準確度：90％+（提及具體的近期活動）
-
研究速度：45秒 vs 2小時以上的手排研究
-
資料新鮮度：即時（資金公告、產品發布、最新貼文）
-
語境相關性：AI 參考特定的痛點、近期事件、公司新聞
-
可擴展性：每天 100+ 個潛在客戶 vs 5-10 個手動研究
即時資料優勢範例：
-
融資新聞：“恭喜貴公司昨天宣布獲得 200 萬美元 A 輪融資”
-
產品發布：“你的 ProductHunt 產品發布本週排名第三”
-
團隊更新：“注意到您正在招募 5 名工程師 - 快速擴張！”
-
產業活動：“在 TechCrunch Disrupt 上關於人工智慧自動化的精彩演講”
投資報酬率影響：
-
節省時間：研究時間減少 95%（2 小時 → 45 秒）
-
回應率：個人化掛鉤提高 3 倍
-
管道品質：透過相關、及時的推廣實現更高的轉換率
-
可擴展性：同樣的努力可以帶來 20 倍以上的潛在客戶
關鍵區別：傳統 AI 依賴靜態訓練資料，但 ZOQ Agent 可以存取新鮮的上下文訊息，讓潛在客戶認為「他們確實研究過我」而不是「這顯然是自動化的」。
Bright Data 可靠的即時網路存取將通用人工智慧轉變為智慧的情境自動化，從而推動真正的業務成果。
給Bright Data MCP repo一些關愛！ 🌟
原文出處：https://dev.to/tamizhme/zoq-agent-universal-ai-powered-outreach-intelligence-system-4e1c
1) --- 會變成分隔線（上一行必須是空白）
2) # 會變成一級標題
3) ## 會變成二級標題
4) ### 會變成三級標題
5) **粗體文字**會顯示粗體文字
6) ```當第一行與最後一行會顯示程式碼
7) 請搜尋 Markdown 語法，了解各種格式