System ciągłego pozyskiwania leadów dla B2B SaaS
Codzienna multi-source enrichment 40 000+ kont, sygnały intencji, mapowanie decydentów. Bez ręki na sterze od Q2 2024.
Agent celowany na zadanie, który przeszukuje raporty, prasę, social i źródła wewnętrzne — produkuje ustrukturyzowane briefingi codziennie przed 7 rano czasu wschodniego.
Klient — boutique equity research firm z 14 analitykami i portfelem 220 spółek — spędzał każdy poranek (5:00–8:30 ET) na ręcznym zbieraniu danych z raportów (SEC EDGAR), prasy, transkryptów konferencji, kanałów social i baz wewnętrznych. Zanim rynki otwierały, każdy analityk musiał mieć briefing na swoich 12–18 spółek.
Próba zastąpienia tego ChatGPT skończyła się chaosem — model konfabulował, mylił spółki, nie miał dostępu do raportów w PDF, halucynował liczby. Klient potrzebował systemu, który dostarcza fakty, nie esej.
Zbudowaliśmy agenta z trzema warstwami: tool layer (12 narzędzi: pobieranie z SEC, ekstrakcja PDF, wyszukiwanie prasy, scraping Twitter/X, lookup w bazie historycznej, kalkulacje finansowe), reasoning layer (Claude jako planner — który dla każdej spółki dobiera narzędzia i ich kolejność), oraz output layer (structured JSON, walidowany schema-first, renderowany jako Markdown briefing).
Każdy briefing przechodzi walidację: czy każda liczba ma cytat źródłowy, czy każde stwierdzenie ma datę, czy nie ma sprzeczności wewnętrznych. Failed validations trafiają do queue dla analityka — z konkretnym wskazaniem co poszło nie tak.
Ewaluacja: zbudowaliśmy z klientem zbiór 280 historycznych briefingów (oceny S/A/B/C/F), agent musi osiągnąć średnio >A- przed każdą zmianą produkcyjną. Trzy iteracje promptu i narzędzi przed pierwszym deploymentem.
Briefingi gotowe codziennie do 6:40 ET. 220 spółek pokrytych, average jakość briefingu (assessed by clients weekly) między A- a A. Halucynacje (assessed strictly): 0.4% claims, każda wychwytywana przez walidację.
Analitycy zaoszczędzili średnio 72% czasu poprzednio spędzanego na zbieraniu danych. Ten czas idzie w analizę, kontakty z klientami i mniej oczywiste insighty.
Koszt operacyjny: ~3 200 USD/mies (głównie Anthropic API). Klient zwolnił dwie pozycje junior associate research, których wcześniej szukał — oszczędność miesięczna ~22 000 USD.
Codzienna multi-source enrichment 40 000+ kont, sygnały intencji, mapowanie decydentów. Bez ręki na sterze od Q2 2024.
Odporny scraping z anti-bot routingiem, normalizacja SKU i webhooki o zmianie ceny w 5 minut, wpięte w silnik repricingu klienta.
47 kont marek, cztery platformy, jedna konsola operatora. Harmonogramowanie, engagement, analityka i human-in-the-loop review zbudowane end-to-end.
Jeśli rozpoznajesz fragmenty tego case study u siebie — napisz. Zwykle widzimy w pierwszym callu, czy to skala godzin tygodniowo, czy infrastruktura na miesiące.