用 AI Research Agent 规模化 AI Search（省时神器）

手动做调研，会让公司一直停在低效和不赚钱的状态。

原因很简单：

1. 这是枯燥、重复、没人喜欢做的活
2. 调研非常耗时，而我们都知道：时间就是钱
3. 如果靠人工做，信息的质量和数量会因人而异

这件事我们都经历过。我们在 Google 上“挖信息”花的时间实在太多了，但这根本不是我们想把精力投入的地方。（McKinsey 提到，知识工作者有 19% 的时间用在搜索和收集信息上^[4]）

这就是 AI Research Agent 的用武之地：它帮你在表格里把 AI search 规模化。这篇指南会把你需要知道的内容一次讲清楚——从核心概念到今天就能落地的实际用法。

📌 给赶时间的人：快速总结

这篇文章讲的是：如何用 AI Agents 在表格里规模化 AI search。如果你没时间细看，先看这段：

**问题：**手动做 AI search 很耗时，而且无法规模化。你要为很多家公司逐个搜索，会浪费大量工作时间。

**为什么这是个问题：**传统搜索每次查询约 ≈ 5 分钟（100 次查询约 8.3 小时）；AI chatbot 每次查询约 ≈ 3 分钟（100 次查询约 5 小时）；两者都需要不断复制粘贴。

**解决方案：**像 Datablist 的 AI Research Agent 这种工具，可以在表格里规模化 AI search，把 100 个调研任务从“几小时”压缩到“15 分钟以内”。

**你会学到什么：**AI search 的关键概念、AI Research Agent 与 chatbot 的区别、常见用例，以及规模化 AI search 的功能与限制。

**为什么用 Datablist 来规模化 AI search：**3 个核心优势

1. 能在表格上同时跑 AI search，支持最多 10 万行记录
2. 自动把结果回填到你的列表里，彻底告别手动 copy-paste
3. 不只靠 LLM，还会结合多种工具（web scraping、API 调用、分页等）完成更复杂的调研任务

本文将覆盖的内容

• 理解 AI Research Agent 与核心概念
• AI Research Agent 在 Lead Generation 中能做什么
• AI Research Agent 的功能与限制概览

AI Research Agent 是什么？一文讲透

要真正理解规模化 AI search 能带来什么收益，我们得先理解 AI research agents。为了更直观，我们先把 AI search 和传统搜索做个快速对比。

传统搜索

这就是 Google、Bing 等搜索引擎多年来一直在做的事。它过去有用，现在也依然有用。问题在于：搜索引擎并不真正“懂”你想要什么，因为它主要依赖：

1. 关键词
2. 关键词意图
3. 关键词组合

它不会分析你的目标，更不会替你思考；它只是在做“匹配”^[1]。

AI search（AI 搜索）

**现在大家基本都在做这件事。**你可以把 AI search 想象成：你在和一个人对话，而对方正在帮你找他原本不知道的答案。

**过去，AI 往往会直接编一个答案；**现在它会去“找”，而且找得还挺好，因为它能：

1. 分析你的语气与意图
2. 理解你的目标
3. 换不同角度尝试

AI search 最爽的一点是：你不需要自己去找、去看、再复制粘贴。AI 会访问大量文章、论文、产品页，然后把你需要的信息提取出来。

AI 搜索引擎示例

• Claude
• Perpelexity
• Google AI Mode
• ChatGPT search

总结一下：用了 AI search，你通常不需要再：

• 重复做很多次查询
• 自己筛选相关页面
• 打开一堆标签页
• 手动提取信息
• 来回访问网页

但 AI search 再好，你还是被限制在“一个 chatbot 一次只能搜一个问题”。

Datablist 的 AI Research Agent：规模化的价值

假设你要查：

• Anthropic AI 是什么时候成立的
• 谁创办的
• 最新产品是什么
• Reddit 上大家对这次发布的反应如何

如果用传统搜索引擎，你得：

1. 做多次搜索
2. 打开好几个标签页
3. 读文章/网页
4. 再把信息手动复制到表格里

单一公司至少 5 分钟。现在如果你要对 100 家公司做同样的调研，就是 500 分钟 ≈ 8.3 小时。

如果用 chatbot 做 AI search，你通常要：

1. 输入 query
2. 等它回答
3. 把结果复制粘贴进表格

如果 prompt 写得不错，这个流程大约 3 分钟一次。可你要做 100 次，就是 300 分钟 = 5 小时。

用 Datablist 的 AI Research Agent，这件事大概 15 分钟就能跑完：

• 5 分钟写清晰有效的 prompt
• 10 分钟让 AI Research Agent 执行任务

等于你省下 485 分钟 ≈ 8 小时的手动调研^[2]

这之所以能做到，是因为 Datablist 的 AI Research Agent：

1. 能在表格上跑 AI search
2. 把 copy-paste 这一步直接干掉（自动回填）
3. 不会像 chatbot 一样每次都要“重新开始”

本质上，Datablist 的 AI Research Agent 是为规模化 AI search 设计的。

差别非常大，原因是：

1. 它把表格里的每一行当作一个全新的 query，节省上下文记忆
2. 它可以对同一类问题用同一套 prompt 反复执行，保证准确性与一致性
3. 除了 LLM，它还有多种工具可用，能完成更复杂的调研链路

📘 Chatbots 里的 AI search vs Datablist

Claude、ChatGPT 这类 chatbot 的 AI search 能力和 Datablist 的差距其实不在“聪不聪明”，因为它们都不只是传统 LLM。

真正的关键差异是：Datablist 的 AI Research Agent 能把同一个调研任务跑在最多 10 万行记录的列表上；而 chatbot 仍然一次只能做一个搜索。

Datablist 的 AI Research Agent = 瑞士军刀

在 Datablist 里，AI Research Agent 不只是搜索工具；它更像一台多功能机器，专门用来规模化 AI search。你可以把它理解成：让 Claude/Perplexity/ChatGPT “住进你的表格”，然后它能：

1. 搜索 Google 和 Google News
2. 访问网页
3. 做分页（pagination）
4. 执行多步骤任务
5. 进行 API 调用
6. 提取信息
7. ……

更关键的是：它会根据你的 prompt 判断每一步该用什么工具，这也是 Datablist 的 AI Research Agent 特别适合在列表上做 AI search 的原因。

效果就像有一个人类研究员，只是更快、更准、更一致。

AI Processors vs AI Research Agent：别搞混

为了让你更清楚 AI Research Agent 的定位，我再用一个对照概念解释：AI processor。

AI Processors

很多人都用过 Excel 或 Google Sheets 上的 AI 插件。这类工具通常是在受控环境里调用 LLM API（比如你的表格）。

顾名思义，它更像“处理器”，主要优化的是：在不离开表格的前提下处理你已有的数据。常见用途是：

1. 数据转换
2. 数据清洗
3. 数据编辑

AI Research Agents

和 AI processor 不同，Datablist 这类 AI research agent 是带约束的自治系统（autonomous system），设计目标是与外部世界交互^[3]。它同样用 LLM，但会搭配更多工具，因此可以：

• 浏览互联网
• 执行多步骤任务
• 从不同来源采集信息
• ……更多

💡 一句话讲明白

AI Research Agent：负责“去外部世界做调研，把数据带回来”（而且能规模化）。

AI processor：负责“在你已有的数据里做加工处理”。

为什么你需要 AI Research Agent

很多人第一次用 AI Research Agent 才意识到它有多重要。所以我用目前最常见的场景来解释：用它来构建 lead generation 的列表。

真实问题

在 lead generation 里，大多数人都会遇到两个问题：

1. 回复率太低
2. 竞争太激烈

原因是：大家都想要 leads，大家都在做 cold outreach。很多人没意识到：真正决定回复率的是相关性（relevance），不是尴尬的“伪个性化”。而相关性无法靠通用数据实现，这意味着：

↳ 当你只用 B2B 数据库 + 基础 scraper

↳↳ 你拿到的是“所有人都拿到的一样的数据”

↳↳↳ 你在同一池子里跟所有人抢同一批 prospects

↳↳↳↳ 你用的就是大家都在用的数据

这样一来，你的消息默认就是“不相关”的。

解决思路

解决问题通常从理解原因开始。既然原因讲清楚了，那我们直接说怎么让你的信息更相关，从而：

1. 拿到更多回复
2. 从竞争中跳出来

方法其实很简单：先把“不相关”这个问题修掉。怎么修？

↳ 规模化 AI search

↳↳ 拿到真正有用的数据

↳↳↳ 在收件箱里变得更突出

很多人已经意识到这点，所以他们会人工调研 prospect，然后手写 hyper-personalized 文案。但 其实可以更轻松、更快。

规模化 Prospect Research

**换个角度想：**你的 prospects 其实没那么“独特”，我的也一样。因为我们筛选和判断一个 prospect 时，看的往往是同一组数据点——也就是用来做 ICP definition 的那些特征。

而能定义 ICP 的数据点，通常也是你写出“相关文案”的数据点。所以只要这些数据来自定制化调研，而不是数据库，你就赢了。

如果你手上有成千上万家公司要触达，最该做的就是：把 AI search 规模化，批量找到相关且准确的信息。

**当然，**规模化 AI search 不只对 lead list building 有用；下面这部分会给你更多灵感。

AI Research Agent 能用来做什么？

AI Research Agent 的用途几乎没有上限：本质上，你能用它做所有 AI search 能做的事——只不过是规模化。先从最常见、最有效的用例讲起。

P.S. Datablist 也提供一些预置模板，让你可以尽快上手。

• **带上下文的域名搜索（Contextual Domain Search）：**有时只有公司名根本找不到正确官网。比如 “Apollo LLC” 或 “Pioneer GmbH” 这种名字，可能对应成千上万家公司。你给出行业、城市等上下文后，AI Research Agent 就能像人一样进行更精准的定位，找出正确 domain。
• **批量抓取 Case Studies：**AI Research Agent 可以批量访问公司官网，找到 case studies / portfolio 页面，提取客户名、项目细节等关键信息。
• **提取 Amazon 商品详情：**如果你有一组 Amazon 商品列表，可以用 Datablist 的 AI Research Agent 把商品详情批量提取出来。

上面这些事，如果不能规模化 AI search，靠人工做都会非常耗时。如果你想落地这些用例，这里有对应的 how-to：

1. How to find domains from a company name
2. How to scrape case studies
3. How to extract products from Amazon

来自客户的自定义用法

除了模板，我们的客户也会用 AI Research Agent 做各种定制化调研任务。真正的限制只有想象力。下面这些用法我很喜欢：

• **发现最新研究论文：**找到某公司或研究机构最新发布的论文/出版物链接。
• **找到 LinkedIn 上没有列出的员工：**通过官网、新闻稿、会议讲者列表等渠道发现团队成员。
• **识别“首次担任 CEO”的管理者：**调研其职业路径，判断是不是第一次当 CEO。
• **判断医院的所有权结构：**确认医疗机构是私立还是公立/上市体系。
• **追踪近期新闻提及：**判断公司最近是否出现在新闻报道、press release 或行业媒体中。

实际应用看完了，我们切换到更“产品化”的部分：AI Research Agent 的功能与限制。

💡 限制只有想象力

文中的例子只是 AI Research Agent 能力的一小部分。如果你有想法，我们也可以帮你一起把 prompt 打磨出来。

AI Research Agent 功能与限制全解析

知道一个工具“能做什么”和“做不了什么”，才能真正用好它。下面用最直接的方式，讲清 Datablist 的 AI Research Agent 的能力边界。

它能做什么

Datablist 的 AI Research Agent 目标是复刻并自动化人类研究员的工作。比如它可以：

1. **规模化运行 AI Search：**对整张表执行自定义调研 query。
2. **评估信息质量：**它会判断找到的信息是否相关，过滤噪音，只保留有价值内容。
3. **提供置信度分数：**每条结果都会给 0-100 的 confidence score，帮你快速识别哪些结论更可靠（尤其适合复杂调研）。
4. **执行多步骤任务：**你可以给它一个需要多步完成的目标，比如“找到 careers 页面，筛选 marketing 岗位，提取职位名称，再总结 JD”。
5. **理解上下文：**它不只是关键词匹配；它能理解你提供的上下文，从而区分同名公司，或找到网页里没有直接写明但能推断的信息。
6. **提取指定字段：**你可以让它从网页中抽取非常具体的信息，比如 About Us 里的 mission statement，或 Amazon 商品页的某个参数。
7. **输出面向业务的问题答案：**不仅返回原始数据，它还能综合信息回答直接问题，比如“这家公司在德国是否有 manufacturing plant？”

任何工具都有边界。了解限制，才能建立合理预期，并设计更顺的 workflow。

1. **无法抓取登录后的内容：**凡是需要用户名密码的内容，它都访问不了，比如私密社媒资料、会员论坛、公司内部后台。
2. **少数网站可能无法访问：**部分网站有很强的反自动化机制，会阻挡 scraper/自动化工具。AI Research Agent 能覆盖绝大多数公开网页，但确实可能被少量“防护很强”的站点拦住。
3. **无法保证 100% 准确：**它整体准确度很高，也提供置信度分数，但毕竟还是 AI；当任务链路超过 5-6 步时，偶尔可能误读信息或漏掉细微点。
4. **无法与表单或 CAPTCHA 交互：**它不能填写表单、提交数据，也无法解决 CAPTCHA。它擅长“读与提取”，不做交互式网页操作。

既然在表格里规模化 AI search 已经可行了，为什么还要继续手动搜？

手动调研会成为瓶颈：吞噬生产力，还带来不一致的结果。

AI Research Agents 解决的就是这个问题：让你的数据采集进入自动驾驶模式。所以，只要你需要的信息不是那种“每次都必须人类核验的高度细腻判断”，那你大概率都应该用 AI Agent 来做规模化调研。

当 AI Research Agents 能执行复杂的多步骤任务时，你就能：

• **拿到真正有价值的数据：**在成千上万行数据上规模化 AI search
• **节省成百上千小时：**把过去要做几周的人工工作自动化
• **Personalization：**采集独特数据点，让你的 outreach 很难被忽略
• **构建更好的 Lead Lists：**用数据库给不了的标准去 qualify prospects
• **从任何地方提取数据：**用自然语言批量抓取网站信息，而不是写代码

你的竞争对手不睡觉，我们的竞争对手也不睡觉，我们也不睡

工具都在那儿了；接下来拼的就是谁用得更好。

Scaling AI Search 常见问题（FAQ）

使用 AI Research Agent 会很难吗？

一点也不难。用 Datablist 这类平台，你不需要任何特殊技能，只要能把“你想要什么”描述清楚即可。我们也提供常见用例的预置模板，比如查 case studies 或做 contextual domain search。对于自定义任务，你只需要写一个简单、口语化的 prompt，把需求讲明白。

AI Research Agent 能帮我找联系方式吗？

不能。AI Research Agent 主要用于网页调研和从网站提取数据。如果你要找 email、手机号这类 contact information，Datablist 提供专门的 enrichment 工具，比如 Waterfall Email Finder（会把多个数据供应商串联起来，以最大化覆盖率）。

AI Research Agent 和 ChatGPT 有什么不同？

两者都用大语言模型，但用途不同。ChatGPT 是对话式 AI，主要基于训练数据回答问题；AI Research Agent 是功能型工具，能够主动浏览实时互联网、访问具体网站，并在当下提取最新信息来完成任务。

AI Research Agent 到底是什么？

AI Research Agent 是一种自治系统：它能理解目标、浏览互联网，并执行多步骤调研来查找、提取和综合信息。它不同于简单 web scraper 的地方在于：它能理解上下文，并根据目标动态调整策略。

怎么写一个好的 AI Research Agent prompt？

最有效的 prompt 往往清晰、具体、并提供上下文。你可以用下面这个简单框架：

1. **说明目标：**清楚告诉它要找什么。
2. **提供上下文：**给起点，比如公司官网链接。
3. **设置约束：**告诉它要做什么、不要做什么（例如“只输出项目名称，不要开场白或解释”）。
4. **定义输出格式：**明确你希望数据以什么格式回填。

怎么在列表上执行 AI search？

要在列表上做 AI search，你需要像 Datablist 这样的 AI Research Agent，它能把类似 ChatGPT 的搜索能力跑在表格上。你把数据上传，写一个 prompt 说明要找什么，agent 就会对每一行自动执行同一个调研 query。这样就不需要手动复制粘贴，也能把类似 Perplexity 的搜索规模化到成千上万条记录。

有没有办法把 AI search 规模化？

有。用 Datablist 的 AI Research Agents 就可以在表格里规模化 AI search。你不再需要在 chatbot 里一次搜一个问题，因为这些 agents 能把同一个“带上下文的调研 query”跑在整张列表上，最多支持 10 万条记录。原本要花好几小时手动做的 ChatGPT 搜索，现在可以变成几分钟、并且结果更一致的自动化调研。

如何在表格里跑 Perplexity-Like Search？

你可以用 Datablist 的 AI Research Agent 在表格里实现 Perplexity-like search：它会浏览互联网、访问网页，并对每一行数据自动提取所需信息。你只需要提供数据，以及一个清晰的 prompt 描述要找什么。agent 会把每一行当作独立的上下文搜索，输出一致结果，无需人工干预。

Citations

• [1] Comparative analysis showing traditional search engines rely heavily on keyword matching and struggle with understanding nuanced human intent, while AI-powered search leverages machine learning for smarter, context-aware results

• [2] NBER Working Paper on "Shifting Work Patterns with Generative AI" demonstrates significant productivity improvements and time savings when knowledge workers adopt generative AI tools across a 6-month field experiment with over 7,000 workers

• [3] ArXiv research paper "Agent Q: Advanced Reasoning and Learning for Autonomous AI Agents" demonstrates how AI agents perform multi-step reasoning and autonomous decision-making within interactive environments, going beyond traditional static AI systems

• [4] McKinsey Global Institute estimates that knowledge workers spend about 19% of their time searching for and gathering information