Как масштабировать AI-поиск с помощью AI-агентов

Ручной ресерч делает компании беднее и снижает их прибыльность.

И вот почему:

1. Это утомительная и однообразная работа, которую никто не любит
2. Ресерч отнимает много времени, а время, как известно, — деньги
3. Качество и объём собранной информации зависят от того, кто выполняет работу

Это знакомо каждому. Мы все тратим слишком много времени на поиск информации в Google, хотя нанимались совсем не для этого. (По данным McKinsey, на поиск информации уходит 19% рабочего времени^[4].)

Здесь на помощь приходят AI Research Agents: они позволяют масштабировать AI-поиск в таблицах. В этом руководстве разобраны все ключевые аспекты — от базовых принципов до практических сценариев, которые можно внедрить уже сегодня.

📌 Кратко для тех, кто спешит

Масштабирование AI-поиска избавляет от однообразного ресерча и ручного переноса данных в таблицы. AI Research Agent от Datablist запускает ваш промпт для каждой выбранной строки, ищет информацию в интернете и записывает ответы в заданные столбцы.

Начните с названий и сайтов компаний, укажите необходимые факты и URL источников, а затем проверьте небольшую выборку, прежде чем расширять обработку. Для регулярных обновлений используйте Auto-Run по расписанию. Всегда проверяйте источники: результаты AI могут быть неполными или ошибочными.

Что вы узнаете из статьи

• Как устроен AI Research Agent и на каких принципах он работает
• Как использовать AI Research Agent для лидогенерации
• Возможности и ограничения AI Research Agent

Как работают AI Research Agents

Чтобы лучше понять, какую пользу даёт масштабирование AI-поиска, сначала разберёмся, что такое AI Research Agents. Для этого кратко сравним AI-поиск с традиционным поиском.

Традиционный поиск

Именно так годами работали Google, Bing и другие поисковые системы. Этот подход был и остаётся полезным. Проблема лишь в том, что поисковые системы не понимают, чего именно вы хотите, поскольку опираются на:

1. Ключевые слова
2. Поисковое намерение
3. Сочетания ключевых слов

Они не анализируют вашу конечную цель, а лишь пытаются подобрать совпадения^[1].

AI-поиск

Именно к этому сейчас переходят все. Представьте AI-поиск как разговор с человеком, который пытается найти ответ, заранее ему неизвестный.

Раньше AI мог просто выдумать ответ; теперь он выполняет поиск — и справляется с этим довольно хорошо, потому что умеет:

1. Анализировать смысл запроса
2. Понимать вашу цель
3. Рассматривать задачу с разных сторон

Главное преимущество AI-поиска в том, что вам не приходится самостоятельно искать, анализировать и копировать информацию: AI просматривает тысячи статей, исследований и страниц продуктов, а затем извлекает нужные вам сведения.

Примеры AI-поисковиков

• Claude
• Perplexity
• Google AI Mode
• ChatGPT Search

Иными словами, с AI-поиском вам не нужно:

• Формулировать множество запросов
• Искать подходящие страницы
• Открывать десятки вкладок
• Извлекать информацию вручную
• Самостоятельно просматривать веб-страницы

Но при всех преимуществах AI-поиска вы всё ещё ограничены одним чат-ботом и одним запросом за раз.

Преимущества AI Research Agents в Datablist

Представьте, что вам нужно выяснить:

• Когда была основана Anthropic AI
• Кто её основал
• Какой продукт компания выпустила последним
• Как пользователи Reddit отреагировали на этот запуск

При использовании обычной поисковой системы пришлось бы:

1. Выполнить несколько поисковых запросов
2. Открыть множество вкладок
3. Прочитать статьи
4. Вручную перенести всю информацию в таблицу

Для одной компании это заняло бы не менее пяти минут. А если такую информацию нужно собрать для 100 компаний, получится 500 минут, или примерно 8,3 часа ресерча.

При использовании AI-поиска в чат-боте пришлось бы:

1. Ввести запрос
2. Дождаться ответа
3. Скопировать информацию в таблицу

При наличии хорошего промпта это займёт около трёх минут. Но для 100 запросов потребуется 300 минут, то есть пять часов ресерча.

С AI Research Agent от Datablist один и тот же промпт запускается для выбранных строк, а заданные результаты автоматически записываются в коллекцию. Сначала проверьте небольшую выборку и только потом расширяйте обработку.

Это возможно, потому что AI Research Agents от Datablist:

1. Запускают AI-поиск непосредственно в таблице
2. Устраняют необходимость вручную копировать данные
3. Не заставляют каждый раз начинать работу с нуля, как чат-боты

Всё это возможно благодаря тому, что AI Research Agents от Datablist созданы специально для масштабирования AI-поиска.

Разница действительно существенна, потому что:

1. Агент воспринимает каждую строку таблицы как отдельный запрос, не смешивая контекст
2. Он подставляет свойства каждой строки в настроенный промпт
3. Помимо LLM, AI-агент использует дополнительные инструменты для выполнения задачи

📘 AI-поиск в чат-ботах и Datablist

AI-поиск в Claude или ChatGPT не слишком отличается от Datablist: все эти решения обладают более широкими возможностями, чем обычная LLM.

Главное различие в том, что AI Research Agents от Datablist могут выполнять одну исследовательскую задачу для целого списка записей, тогда как чат-боты обрабатывают лишь один запрос за раз.

AI Research Agent от Datablist — универсальный инструмент

В Datablist AI Research Agent — это не просто поисковый инструмент, а многофункциональная система для масштабирования AI-поиска. Представьте Claude, Perplexity или ChatGPT, который работает прямо в вашей таблице и:

1. Ищет в Google и Google News
2. Посещает веб-страницы
3. Переходит между страницами пагинации
4. Выполняет многоэтапные задачи
5. Отправляет API-запросы
6. Извлекает информацию
7. …

Но главное — агент сам определяет, какие инструменты использовать на каждом этапе с учётом вашего промпта. Именно это делает AI Research Agent от Datablist оптимальным инструментом для AI-поиска по спискам.

Это как собственный специалист по ресерчу — только быстрее, точнее и стабильнее.

AI Processors и AI Research Agent: в чём разница

Чтобы ещё лучше понять принцип работы AI Research Agents, сравним их с противоположным подходом — AI processor.

AI Processors

Почти каждый хотя бы раз использовал AI-расширение для Excel или Google Sheets. Это базовые приложения, которые обращаются к API языковой модели и работают в контролируемой среде — например, внутри таблицы Excel.

Как следует из названия, такие системы обрабатывают данные. Они рассчитаны на работу с уже имеющейся информацией и не выходят за пределы своей среды. Чаще всего их используют для:

1. Преобразования данных
2. Очистки данных
3. Редактирования данных

AI Research Agents

В отличие от AI processors, такие исследовательские агенты, как в Datablist, представляют собой автономные системы с заданными ограничениями. Они созданы для взаимодействия с внешним миром^[3]. Такие агенты тоже используют LLM, но дополняют её другими инструментами, благодаря чему могут:

• Искать информацию в интернете
• Выполнять многоэтапные задачи
• Собирать сведения из разных источников
• И многое другое

💡 Всё просто

AI Research Agents выполняют масштабный ресерч и добавляют внешние данные, а AI processors помогают работать с информацией, которая у вас уже есть.

Зачем нужен AI Research Agent

Многие осознают ценность AI Research Agent лишь после первого использования. Поэтому рассмотрим важность масштабирования AI-поиска на примере самого популярного сценария — создания списков для лидогенерации.

Проблема лидогенерации

В лидогенерации чаще всего возникают две проблемы:

1. Слишком мало ответов
2. Слишком высокая конкуренция

Все хотят получать лиды, все запускают холодный Outbound, но многие не понимают: важнее всего релевантность, а не неловкая персонализация. Добиться релевантности с помощью типовых данных невозможно. В результате:

↳ Вы используете только B2B-базы и простые скраперы

↳↳ Получаете те же данные, что и все остальные

↳↳↳ Конкурируете за один и тот же пул потенциальных клиентов

↳↳↳↳ И используете ту же информацию, что и конкуренты

При таком подходе ваше сообщение изначально будет нерелевантным.

Решение: масштабирование AI-поиска

Решить проблему можно, когда понятна её причина. Теперь разберём, как сделать сообщение более релевантным, чтобы:

1. Получать больше ответов
2. Выделиться среди конкурентов

Решение простое: устранить нерелевантность. Как именно?

↳ Масштабировать AI-поиск

↳↳ Получать действительно значимые данные

↳↳↳ Выделяться во входящих сообщениях потенциального клиента

Многие уже понимают это и вручную изучают потенциальных клиентов, составляя гиперперсонализированные сообщения. Но ту же работу можно выполнять проще и быстрее.

Как масштабировать ресерч потенциальных клиентов

Задумайтесь: ваши потенциальные клиенты, как и мои, не настолько уникальны и не слишком сильно отличаются друг от друга. Всё потому, что для квалификации мы всегда ищем одни и те же характеристики и точки данных — этот процесс также называют определением ICP.

Те же данные, по которым мы определяем ICP, обычно помогают составить релевантное сообщение. Поэтому если получать их с помощью собственного ресерча, а не из готовых баз, преимущество будет на вашей стороне.

Если у вас есть список из тысяч компаний для Outbound-кампании, лучший вариант — масштабировать AI-поиск и массово собирать точную, релевантную информацию.

Конечно, масштабированный AI-поиск полезен не только при создании списков лидов. В следующем разделе рассмотрим другие варианты его применения.

Для чего использовать AI Research Agent

Возможности применения AI Research Agent практически безграничны: его можно использовать для любых задач, которые решает AI-поиск, но в большом масштабе. Начнём с наиболее распространённых и эффективных сценариев.

P.S. В Datablist также доступны готовые шаблоны, упрощающие начало работы.

• Контекстный поиск доменов: иногда одного названия компании недостаточно, чтобы найти её сайт. Названия вроде Apollo LLC или Pioneer GmbH могут принадлежать тысячам организаций. Добавьте контекст — например, отрасль или местоположение, — и AI Research Agent выполнит точечный поиск, чтобы определить правильный домен, как это сделал бы человек.
• Скрапинг кейсов: AI Research Agent может посетить сайты из списка, найти страницы с кейсами или портфолио и извлечь имена клиентов, сведения о проектах и другую информацию.
• Извлечение данных о товарах Amazon: если у вас есть список товаров Amazon, AI Research Agent от Datablist может извлечь подробную информацию о каждом из них.

Без масштабированного AI-поиска на выполнение этих задач ушли бы часы. Если вы хотите использовать AI Research Agent в одном из этих сценариев, ознакомьтесь с соответствующими инструкциями:

1. Как найти домен по названию компании
2. Как собирать кейсы с сайтов
3. Как извлекать данные о товарах Amazon

Нестандартные сценарии наших клиентов

Помимо готовых шаблонов, клиенты используют AI Research Agent для самых разных исследовательских задач. Единственное реальное ограничение — ваше воображение. Вот несколько интересных примеров:

• Поиск последних научных работ: ссылки на самые свежие исследования и публикации определённой компании или научной организации.
• Поиск сотрудников, не указанных в LinkedIn: участники команды находятся через сайты компаний, пресс-релизы, списки спикеров конференций и другие источники.
• Выявление CEO, впервые занявших эту должность: изучение карьерного пути руководителя, чтобы понять, впервые ли он работает в роли CEO.
• Определение структуры собственности больницы: выяснение того, находится ли медицинское учреждение в частной или государственной собственности.
• Отслеживание свежих упоминаний в СМИ: поиск недавних публикаций о компании в новостях, пресс-релизах и отраслевых изданиях.

Теперь, когда мы рассмотрели практические сценарии, перейдём к конкретным возможностям и ограничениям AI Research Agent.

💡 Всё ограничивается лишь воображением

Примеры из этой статьи — лишь малая часть возможностей AI Research Agent. Если у вас есть идея, мы поможем составить промпт для её реализации.

Возможности и ограничения AI Research Agent

Чтобы эффективно использовать инструмент, важно понимать, что он умеет, а что нет. Ниже — наглядный обзор возможностей и ограничений AI Research Agent от Datablist.

Если вам нужно сравнить платформы, руководство по альтернативам Claygent поможет отделить документированные рабочие процессы от результатов тестовой выборки и сравнить стоимость принятых ответов.

Что умеет AI Research Agent

AI Research Agent от Datablist создан для воспроизведения и автоматизации работы специалиста по ресерчу. Например, он может:

1. Масштабировать AI-поиск: выполнять пользовательские исследовательские запросы по целым таблицам.
2. Оценивать качество информации: агент определяет релевантность найденных сведений, отсекает лишнее и концентрируется на важном.
3. Предоставлять оценку уверенности: для каждого результата AI Research Agent от Datablist указывает оценку от 0 до 100. Это помогает быстро определить самые надёжные результаты, что особенно полезно в сложных исследованиях.
4. Выполнять многоэтапные задачи: агенту можно задать сложную цель из нескольких шагов — например: «Найди страницу вакансий, проверь позиции в маркетинге, извлеки названия должностей и кратко перескажи описания».
5. Понимать контекст: агент не просто сопоставляет ключевые слова. Он учитывает предоставленный контекст, различает компании с похожими названиями и находит информацию, которая не сформулирована напрямую.
6. Извлекать конкретные данные: можно попросить агента получить определённую информацию со страницы — например, миссию компании из раздела «О нас» или характеристики товара на Amazon.
7. Формировать ответы под задачу: вместо необработанных данных агент может объединить найденную информацию и ответить на конкретный вопрос, например: «Есть ли у этой компании производственное предприятие в Германии?»

Как и у любого инструмента, у AI Research Agent есть ограничения. Зная о них, вы сможете сформировать реалистичные ожидания и выстроить эффективные процессы.

1. Собирать данные после авторизации: агент не может получить доступ к информации, защищённой логином и паролем. К ней относятся закрытые профили в социальных сетях, форумы только для участников и внутренние панели компаний.
2. Получать доступ к отдельным сайтам: некоторые сайты используют надёжную защиту от автоматизированных инструментов и скраперов. Агенту доступна подавляющая часть открытого интернета, но небольшое число хорошо защищённых сайтов может его заблокировать.
3. Гарантировать стопроцентную точность: AI Research Agent показывает высокую точность и предоставляет оценку уверенности, но остаётся AI-системой. Иногда он может неверно интерпретировать информацию или упустить нюансы, особенно если задача требует более пяти-шести этапов.
4. Взаимодействовать с формами и CAPTCHA: агент не заполняет веб-формы, не отправляет данные и не решает CAPTCHA. Он предназначен для чтения и извлечения информации, а не для интерактивной работы с сайтами.

Теперь AI-поиск можно масштабировать прямо в таблице — так зачем продолжать искать вручную?

Ручной ресерч создаёт узкое место, снижает продуктивность и приводит к нестабильным результатам.

AI Research Agents решают эту проблему, переводя сбор данных на автопилот. Если нужная информация не требует глубокого анализа и обязательной ручной проверки в каждом случае, вероятно, стоит использовать AI-агента и масштабировать ресерч.

AI Research Agents, способные выполнять сложные многоэтапные задачи, помогут вам:

• Получать значимые данные: запускать AI-поиск для тысяч строк
• Экономить сотни часов: автоматизировать работу, которая раньше занимала недели
• Персонализировать Outbound: собирать уникальные данные, благодаря которым ваши сообщения сложно игнорировать
• Создавать более качественные списки лидов: квалифицировать потенциальных клиентов по критериям, которых нет ни в одной базе
• Извлекать данные откуда угодно: собирать информацию со списка сайтов с помощью естественного языка, без кода

Ваши конкуренты не спят, наши — тоже, и мы не собираемся отставать.

Инструменты уже доступны — теперь всё зависит от того, кто воспользуется ими лучше!

Частые вопросы о масштабировании AI-поиска

Сложно ли пользоваться AI Research Agent?

Вовсе нет. На таких платформах, как Datablist, не нужны специальные навыки — достаточно описать желаемый результат. Мы также предлагаем готовые шаблоны для распространённых задач, например поиска кейсов или контекстного поиска доменов. Для нестандартной задачи достаточно написать простой промпт на естественном языке.

Может ли AI Research Agent находить контакты?

Нет. AI Research Agent предназначен для веб-ресерча и извлечения данных с сайтов. Для поиска email-адресов и телефонных номеров Datablist предлагает специализированные enrichment-инструменты, включая Waterfall Email Finder, который последовательно обращается к нескольким поставщикам данных, чтобы обеспечить максимальное покрытие.

Чем AI Research Agent отличается от ChatGPT?

Оба решения используют большие языковые модели, но выполняют разные функции. ChatGPT — это разговорный AI, который отвечает на вопросы, опираясь на обучающие данные. AI Research Agent — функциональный инструмент, способный активно работать с открытым интернетом, посещать конкретные сайты и извлекать новую информацию в реальном времени для выполнения задачи.

Что такое AI Research Agent?

AI Research Agent — это автономная система, которая понимает поставленную цель, ищет информацию в интернете и выполняет многоэтапный ресерч, чтобы находить, извлекать и обобщать сведения. В отличие от простого веб-скрапера, агент понимает контекст и адаптирует свой подход к сложной задаче.

Как написать хороший промпт для AI Research Agent?

Лучшие промпты конкретны, понятны и содержат контекст. Используйте простую структуру:

1. Сформулируйте цель: чётко укажите, что должен найти агент.
2. Добавьте контекст: задайте отправную точку, например сайт компании.
3. Установите ограничения: объясните, что нужно и чего не нужно делать. Например: «Укажи только название проекта, без вступлений и пояснений».
4. Определите формат результата: точно укажите, в каком виде нужны данные.

Как запустить AI-поиск по списку?

Для AI-поиска по списку используйте такой инструмент, как AI Research Agent от Datablist, который запускает поиск уровня ChatGPT для строк таблицы. Загрузите данные и напишите промпт с описанием нужной информации — агент автоматически выполнит один и тот же исследовательский запрос для каждой строки. Это устраняет ручное копирование и позволяет масштабировать поиск уровня Perplexity на тысячи записей одновременно.

Можно ли масштабировать AI-поиск?

Да. Масштабировать AI-поиск можно с помощью AI Research Agents от Datablist, которые работают непосредственно в таблице. Вам больше не придётся выполнять запросы в чат-ботах по одному: агенты запускают один и тот же контекстный исследовательский запрос для целых списков объёмом до 100 000 записей. Часы ручного поиска в ChatGPT превращаются в минуты автоматизированного и последовательного ресерча.

Как запустить поиск уровня Perplexity в таблице?

Чтобы запустить поиск уровня Perplexity в таблице, используйте AI Research Agent от Datablist. Он автоматически просматривает интернет, посещает сайты и извлекает информацию для каждой строки. Просто загрузите данные и составьте понятный промпт с описанием того, что нужно найти. Агент обработает каждую строку как отдельный контекстный запрос и выдаст последовательные результаты без ручного вмешательства.

Источники

• [1] Сравнительный анализ показывает, что традиционные поисковые системы в значительной степени полагаются на сопоставление ключевых слов и плохо понимают сложные намерения пользователей, тогда как AI-поиск использует машинное обучение и учитывает контекст

• [2] Рабочий документ NBER «Shifting Work Patterns with Generative AI» демонстрирует существенный рост продуктивности и экономию времени после внедрения генеративного AI: выводы основаны на шестимесячном полевом эксперименте с участием более 7 000 специалистов

• [3] Исследование ArXiv «Agent Q: Advanced Reasoning and Learning for Autonomous AI Agents» показывает, как AI-агенты выполняют многоэтапные рассуждения и самостоятельно принимают решения в интерактивных средах, выходя за рамки традиционных статичных AI-систем

• [4] По оценке McKinsey Global Institute, специалисты умственного труда тратят около 19% времени на поиск и сбор информации

Как запускать ресерч в таблице по расписанию

Для Auto-Run необходима коллекция, синхронизированная с облаком, а ваш тариф должен поддерживать автоматизацию. При регулярном ресерче компаний создайте по одной строке на каждую компанию и добавьте такие свойства, как Company, Website и Country. Используйте сайт и страну в качестве контекста, чтобы снизить риск путаницы между компаниями с одинаковыми названиями.

1. Настройте AI Research Agent для коллекции и задайте конкретный исследовательский вопрос — например, попросите найти последний публично анонсированный продукт компании.
2. Определите поля для результата, даты публикации и URL источника. Попросите оставлять поле пустым, если подтверждающих данных нет, а не додумывать ответ.
3. Запустите агент для небольшой выборки и откройте URL источников, чтобы проверить результаты перед расширением обработки.
4. Настройте Auto-Run по расписанию: укажите частоту, часовой пояс, фильтры и явное правило обработки существующих результатов. Чтобы обновлять данные, необходимо разрешить замену соответствующих старых значений: заполнение только пустых полей не обновит имеющиеся сведения.
5. После каждого запуска проверяйте ошибки, отсутствие источников и устаревшие результаты. Оценка уверенности модели не заменяет проверку подтверждающих материалов.

Для поиска анонсов продуктов используйте этот промпт со свойствами Company, Website и Country:

В разделе Expected Outputs добавьте Finding и Publication Date с типом Text, а Source URL — с типом Url. Сопоставьте каждый результат с отдельным свойством коллекции. Тип Text сохраняет дату в исходном написании, чтобы вы могли проверить неоднозначные форматы перед преобразованием.

При тестировании откройте каждый найденный анонс и сопоставьте название продукта и дату со значениями в соответствующих полях. Если на главной странице нет даты, поле даты публикации должно остаться пустым. Обнаружение одного анонса не доказывает, что более свежей недоступной страницы не существует.

Правила триггеров и обработки результатов приведены в справке по Auto-Run. Запланированный ресерч обновляет сопоставленные свойства: не рассчитывайте, что система сохранит неизменяемую историю всех предыдущих ответов. Если вам нужен аудиторский след, сохраняйте датированные экспорты или настройте отдельный процесс ведения истории.

Универсального времени выполнения пакета не существует. На него влияют доступность сайтов, количество этапов исследования, выбранная модель и доступные кредиты. Перед планированием крупного регулярного запуска протестируйте репрезентативную выборку.