Agente AI per lead generation: trova e scrive
Agente AI per lead generation: trova aziende tramite API e scrive un contatto personalizzato, con approvazione umana prima dell'invio.
Una pipeline di agenti AI per la lead generation collega due API: un'API di dati aziendali trova i prospect con il relativo contesto, mentre un'API email genera un messaggio personalizzato. L'agente orchestra entrambi i passaggi e una persona approva prima dell'invio. Si ottiene scalabilità con controllo, non invio di massa autonomo.
Come funziona la pipeline in due fasi?
La pipeline è divisa in due parti. Nella prima, l'agente trova le aziende: un POST all'API di dati aziendali con città e parole chiave restituisce in JSON nome, sito, email deduplicate, recensioni, categoria e contatti. Nella seconda, l'agente passa questo contesto a un'API email che genera un messaggio personalizzato per ogni destinatario.
biz collect copre la prima parte, ricerca e arricchimento; il prodotto complementare AutoEmail (autoemail.dev) copre la seconda, generando un messaggio per destinatario dal relativo contesto. Entrambi espongono API REST complete, così un agente può orchestrare l'intera catena.
Perché una persona rimane nel processo?
La modalità predefinita human_in_the_loop prepara ogni messaggio come bozza. L'endpoint di approvazione non è accessibile all'agente: una persona deve approvare prima dell'invio. È una scelta intenzionale, perché il contatto a freddo personalizzato è regolato da GDPR, UK GDPR e LPD svizzera e richiede una base giuridica adeguata e una chiara possibilità di opposizione.
Da dove viene la personalizzazione?
La vera personalizzazione nasce dal contesto reale, non da semplici variabili inserite in un modello. L'agente passa alla generazione i campi effettivi, come una recensione positiva, la categoria o un contatto identificato. Resta un limite trasparente: le email provengono solo dallo scraping dei siti, non dai dati della mappa. L'esempio seguente è chiaramente indicato come modello illustrativo.
- biz collect: POST /api/v1/search con wait:true per trovare e arricchire.
- AutoEmail: POST /outreach/batch in modalità di generazione, un messaggio per destinatario.
- Approvazione umana prima di ogni invio.
| Fase | Prodotto | Chiamata API | Risultato |
|---|---|---|---|
| Trova + arricchisci | biz collect | POST /api/v1/search | Aziende in JSON |
| Personalizza | AutoEmail | POST /outreach/batch | Bozza per destinatario |
| Approva | Persona | Endpoint di approvazione | Invio dopo la revisione |
Domande frequenti
L'agente AI invia email in autonomia?
Non nella modalità predefinita. human_in_the_loop prepara ogni messaggio come bozza e l'endpoint di approvazione non è accessibile all'agente. Una persona approva prima dell'invio.
Da dove viene il contesto di personalizzazione?
Dai campi arricchiti da biz collect, come recensione, categoria e contatto. Le email provengono solo dallo scraping del sito, non dalla Places API.
I due prodotti sono davvero collegati da API?
Sì. biz collect restituisce record arricchiti in JSON tramite POST /api/v1/search; AutoEmail li riceve tramite POST /outreach/batch in modalità generate, con un contesto per destinatario.
Il contatto a freddo personalizzato è compatibile con il GDPR?
Può esserlo con una base giuridica adeguata, una chiara possibilità di opposizione, dati aziendali pubblici e approvazione umana. La pipeline è progettata per supportare proprio questi controlli.
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