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見込み客は、複数のソースにわたって痕跡を残します。たとえば、創業者が「Xには何を使うべきか？」とr/SaaSで尋ねたり、彼らの製品がHacker Newsで発表されたりします。Stack Overflowの質問が急増し、GitHubのリポジトリが2,400スターを超えることもあります。これらの信号は単独ではノイズですが、ソース間で相関があると、購入準備が整った見込み客を示します。Strands AgentsとAmazon Bedrock AgentCoreを使用したマルチエージェントシステムは、この社会的知能をスケールで自動化できます。

Thrad.aiは、AIのための広告インフラを構築しており、LLM内での有料広告を導入しています。彼らのプラットフォームは、チャットインターフェースが広告を通じて収益化できるようにし、ブランドがそれに広告を出せるようにします。彼らは特に信号が豊富なバージョンの問題に直面しました。これらのパターンを手動で追跡することはスケールしませんし、一般的なアプローチではメールを開く価値がある文脈が欠けています。Thrad.aiの営業チームは、1通のアウトリーチメールを書く前に、6つのソースを通じて各リードを調査するのに30〜45分を費やしました。

単一のAIエージェントではこの問題を解決できません。信号の多様性が広すぎ、ソースのAPIが多様で、分析が一つのモデルでうまく処理できるほど単純ではありません。マルチエージェントのオーケストレーションを使用すると、各ソースを専門のエージェントに割り当て、結果を融合させる専用の分析エージェントを通じてクロスソースのパターンを見つけることができます。

この投稿では、Thrad.aiがStrands AgentsとAmazon Bedrock AgentCoreを使用して、見込み客の発見からパーソナライズされたメール生成までのパイプラインを自動化するマルチエージェントシステムを展開した方法を示します。投稿では、レイテンシ、コスト、メールの質に関するベンチマークを用いて、2つのオーケストレーションパターン（SwarmとGraph）を比較します。また、システムが見込み客をスコアリングする方法や、意図分類、時間的減衰、運用展開のためのガバナンスコントロールについても学ぶことができます。これらのパターンは、競争情報、候補者のソーシング、市場調査に応用できます。関連するリポジトリも利用可能で、手順に従うのに役立ちます。