一、项目背景

某 B2B 企业的销售线索来自十几个渠道：官网表单、展会扫码、广告投放、渠道转介绍、老客户转介，格式五花八门。销售团队每天收到一堆线索，但质量参差——大量重复（同一公司多人填报）、无效（测试填的假号码）、低意向（随便点了一下）。过去靠销售助理人工清洗、人工打分，每天处理几百条就到极限，且"商机评分"全靠销售经理拍脑袋："这个看着像大客户"。结果高价值线索因为表单填得潦草被埋没，销售精力花在无效线索上，跟进无优先级、转化说不清。

我们当时判断，核心矛盾是"线索没被结构化、商机没被量化"。这个项目里，我们采用私有化 AI 底座承载多智能体协同，把"清洗—补全—评分—派单"做成一条自动化链路。底座确定后，真正的难点是怎么让多个智能体各管一段又衔接顺畅，且评分可解释、可复核。

二、落地场景

第一类场景是多源线索清洗去重。不同渠道的线索进入后，由"清洗 Agent"做格式归一、手机号/邮箱校验、实体解析，把"同一公司的三条线索"合并成一条带多来源标记的主记录，剔除明显无效项。

第二类场景是线索补全与实体归一。清洗后由"补全 Agent"调企业知识库/工商公开信息做补全（行业、规模、地区），把散落的线索字段归一到一个统一客户视图，供后续评分使用。

第三类场景是商机评分与分级。评分 Agent 基于补全后的特征（行业匹配度、公司规模、互动频次、来源质量）给出 0–100 分与 A/B/C 分级，并给出"为什么是这个分"的可解释理由，而非黑箱数字。

第四类场景是自动派单与跟进建议。分级后系统按规则把 A 级线索优先派给资深销售，并附跟进建议（如"该客户近 7 天访问定价页 3 次，建议今日联系"），形成闭环。

落地过程中我们还补了一块常被忽略的能力：清洗质量回看。每条被过滤的"无效线索"都留痕，销售可抽检"是不是误杀"，避免自动化把真线索当垃圾丢掉。

三、关键技术挑战与解决思路

第一个挑战是多源线索清洗去重。难点在"同一公司不同写法"的实体解析（如"新普软件"与"深圳市新普软件有限公司"）。我们用公司名归一 + 域名/电话匹配做模糊聚类。下面是清洗与评分的脱敏配置片段。

# 线索清洗与评分（已脱敏）
cleanse:
  dedupe_keys: [phone_norm, email_domain, company_alias]
  invalid_rules:
    - type: "test_phone"      # 明显测试号
    - type: "empty_contact"   # 无联系方式
score:
  features: [industry_fit, firm_size, engage_freq, source_quality]
  tiers: {A: ">=80", B: "60-79", C: "<60"}
  explain: true                # 输出可解释理由

第二个挑战是线索补全与实体归一。补全 Agent 调知识库时严格受权限约束，只补公开/授权信息，敏感字段不出域；归一后主记录保留多来源标记，方便追溯"这条线索最初从哪来"。

第三个挑战是商机评分建模与可解释。我们没有追求"分数最准"，而是优先"分数可解释"——每个分数都附关键贡献特征，销售经理能据此复核，也方便我们发现"某特征权重失真"并校准。

四、效果数据

改造前后，我们拉通了四组口径一致的脱敏示意指标：

上表为脱敏示意值，用于说明趋势而非审计口径；转化受行业波动影响，此处取季度均值。

五、可复用经验总结

第一，清洗先于评分。我们早期想直接上"智能评分"，结果评分喂的是脏数据，分数毫无意义。先把去重、补全、归一做扎实，评分才有地基。脏数据上的模型再花哨也是空中楼阁。

第二，评分要可解释可复核。商机评分一旦黑箱，销售就不信、不跟。每个分数附关键特征理由，既让销售服气，也让我们能发现权重失真及时校准。

第三，派单要闭环。评分的价值不在"打出分"，而在"分完有人跟"。A 级优先派资深销售 + 跟进建议，把分数变成了动作，转化才真正提升。

第四，自动化要留抽检口。清洗 Agent 过滤的"无效线索"必须可回看，防止误杀真线索。我们设了抽检机制后，发现过几类被错杀的边缘场景，反向优化了无效规则。

案例片段（已脱敏）：一次展会后涌入约 1200 条线索，其中约 210 条是同一批参展商的重复填报（公司名写法不一）。清洗 Agent 通过公司别名归一 + 电话匹配，将其合并为约 60 条主记录，并标记多来源；人工抽检 50 条合并结果，准确率约 96%，仅 2 条因集团母子关系被过度合并，回看机制及时修正。

案例片段（已脱敏）：一条表单仅填了公司名和"想了解方案"、无电话的线索，旧流程会沉底。补全 Agent 归一出该公司为某细分行业头部、规模匹配，评分 Agent 给出 A 级并附"行业高度匹配、规模达标"理由，系统优先派资深销售，4 小时内联系、当周成单。该线索若按旧人工口径（无电话=低质）会被直接忽略。

结语

线索清洗与商机评分的本质，是把"感觉"变成"数据"。我们做这类项目最大的感受是：AI 在这里不是用来炫技，而是把销售每天重复做的"整理、查资料、判价值"这件事自动化，让人专心去跟进和服务客户。多 Agent 协同的好处是各管一段、清扫与评分互不干扰，每一段都可独立观测和回看。当一条线索能完整地走过清洗—补全—评分—派单四步而每个步骤都可追溯时，团队对线索池的信任才会真正建立起来。