ChatGPT 中的 Workspace agents：潛在客戶開發 agent
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示範用 ChatGPT 建立 workspace agent「Spark」，自動研究 lead 並寄出 outreach 信件
- 00:01 Matthew 打造了 Spark，這是一個 workspace agent，協助 SMB 銷售團隊更快處理新的 inbound leads
- 01:04 示範情境：假設 AGI company 的 Mark Reed 在 contact sales 頁面提問，詢問 ChatGPT Business 與 ChatGPT Enterprise 的差異
- 01:35 Spark 只是其中一例，銷售團隊可以打造各種 workspace agent 來提供更好的客戶體驗
💡 你可以怎麼用：挑一個你每週都在重複的流程（例如回覆官網詢問表單），用一段話寫清楚五件事：收到什麼、要查什麼、依什麼標準判斷、要寄什麼、什麼時候提醒。寫好後交給 ChatGPT 建 agent，再看它列的計畫對不對。
看全部 17 條重點
🧑🏫 這支影片示範怎麼在 ChatGPT 裡用一段白話指令，做出一個幫業務自動跑流程的 AI 助手「Spark」。它會研究新客戶、評分、寄第一封信、擬追蹤信、排提醒。值得看的原因是整個過程不用寫程式，而且流程是業務每天都在做的事，很好對照自己的工作。
- 00:01 Matthew 打造了 Spark，這是一個 workspace agent，協助 SMB 銷售團隊更快處理新的 inbound leads↳ Matthew 做了 Spark，一個 workspace agent（在 ChatGPT 裡建立、能替團隊跑固定流程的 AI 助手）。它幫 SMB（中小企業）業務團隊，更快處理 inbound lead（主動上門詢問的潛在客戶）。
- 00:01 Spark 會用個人化訊息聯繫 lead，目的是讓團隊預約到更多會議↳ Spark 不寄制式罐頭信，而是依每位客戶的狀況寫個人化內容。目標很實際：讓業務約到更多會議。
- 00:01 影片用一個常見的銷售工作流程示範 Spark 如何運作↳ 影片沒挑特殊案例，而是用業務最常見的日常流程來示範：新客戶進來、研究、聯繫、追蹤。這樣比較容易對照自己的工作。
- 00:01 用自然語言下指令，要求 agent 研究每個新 lead，並依團隊的 qualification criteria 評分↳ 不用寫程式，直接用平常說話的方式交代：每來一個新客戶就先研究，再依 qualification criteria（團隊判斷客戶值不值得優先跟的標準）打分數。
- 00:01 同一段指令也要求 agent 寄出第一封 outreach email 並草擬 follow-up↳ 同一段指令也交代了下一步：寄出第一封 outreach email（主動聯繫的開場信），並先擬好 follow-up（對方沒回時用的追蹤信）。
- 00:01 指令還要求 agent 排定提醒，避免漏掉下一次聯繫↳ 指令裡還要求它設提醒，時間到了就提示該再聯繫。這樣客戶不會因為大家太忙而被晾著。
- 00:01 在 ChatGPT 寫好 prompt 後，agent 會先草擬計畫，把需求轉成執行流程所需的步驟、工具與設定↳ 寫好 prompt（你用文字寫給 AI 的需求）後，它不會馬上動手，而是先列計畫，把一句需求拆成步驟、要用的工具和要做的設定。
- 00:32 ChatGPT 會即時建構 agent，同時讓使用者隨時知道它正在進行哪些步驟↳ 建構過程是即時的，畫面會顯示它正在做哪一步。你不用乾等，也能隨時掌握進度。
- 00:32 建構時先掛上流程需要的工具，例如 Gmail 和 web search，接著開始撰寫 instructions↳ 它先接上流程要用的工具，例如 Gmail 和 web search（上網搜尋），再寫 instructions（給 agent 的工作說明，規定它怎麼做事）。
- 00:32 如果需要使用者提供更多資訊，agent 會主動告知↳ 如果資訊不夠，它會主動問你，不會自己亂猜。所以過程中你可能要回答它幾個問題。
- 00:32 準備完成後，就能建立 agent 並讓它開始工作↳ 所有準備都完成後，按下建立，agent 就正式上線，開始替你工作。
- 01:04 示範情境：假設 AGI company 的 Mark Reed 在 contact sales 頁面提問，詢問 ChatGPT Business 與 ChatGPT Enterprise 的差異↳ 示範假設一位客戶：AGI company 的 Mark Reed 在 contact sales（聯絡業務）頁面留言，問 ChatGPT Business 和 Enterprise 兩種方案差在哪。
- 01:04 Mark Reed 的提問也包括銷售團隊可以怎麼使用 ChatGPT↳ 他也問了銷售團隊可以怎麼用 ChatGPT。這種帶著具體問題上門的詢問，正是 Spark 要接手研究和聯繫的典型客戶。
- 01:04 這個 agent 是依排程執行的，平常會在背景自動接收表單提交；影片改成現場展示執行過程↳ 平常它照排程自動執行，表單一進來就在背景處理，不用有人盯著。影片為了讓大家看清楚，才改成現場跑一次。
- 01:04 agent 會彙整 lead 資料、評估帳戶，然後啟動 outreach 流程↳ 它的處理分三步：先整理這位客戶的資料，再評估這家公司值不值得跟進，最後才開始聯繫流程。
- 01:04 執行結果：第一封信已寄出，follow-up 已在 Gmail 中備妥，提醒也已在背景排定↳ 結果：第一封信已寄出，追蹤信已在 Gmail 裡備好，下次聯繫的提醒也在背景排好了。
- 01:35 Spark 只是其中一例，銷售團隊可以打造各種 workspace agent 來提供更好的客戶體驗↳ Spark 只是其中一例。重點在做法：把團隊重複的流程交給 agent，業務能更快回應，客戶體驗也跟著變好。
📘 術語
workspace agent（工作區代理）：可在 ChatGPT 中建立的 agent，例如 Spark 能幫銷售團隊處理 lead 並執行工作流程
SMB（中小企業）：字幕未解釋，僅提到 Spark 服務的是 SMB 銷售團隊
inbound lead（主動進線的潛在客戶）：字幕未解釋；影片例子是在 contact sales 頁面提交問題的聯絡人
qualification criteria（資格評估標準）：團隊用來給每個新 lead 評分的標準
outreach email（開發信）：agent 寄給 lead 的第一封聯繫信
follow-up（後續追蹤信）：由 agent 草擬，並在 Gmail 中備妥待寄
prompt（提示詞）：在 ChatGPT 中用自然語言寫下的需求，agent 會據此草擬計畫
instructions（指示）：掛上工具後，ChatGPT 為 agent 撰寫的內容
web search（網路搜尋）：建構 agent 時掛上的工具之一
SMB（中小企業）：字幕未解釋，僅提到 Spark 服務的是 SMB 銷售團隊
inbound lead（主動進線的潛在客戶）：字幕未解釋；影片例子是在 contact sales 頁面提交問題的聯絡人
qualification criteria（資格評估標準）：團隊用來給每個新 lead 評分的標準
outreach email（開發信）：agent 寄給 lead 的第一封聯繫信
follow-up（後續追蹤信）：由 agent 草擬，並在 Gmail 中備妥待寄
prompt（提示詞）：在 ChatGPT 中用自然語言寫下的需求，agent 會據此草擬計畫
instructions（指示）：掛上工具後，ChatGPT 為 agent 撰寫的內容
web search（網路搜尋）：建構 agent 時掛上的工具之一
✏️ 小考一題
ChatGPT 建構 Spark 時，一開始掛上的工具舉例是哪些？
A. Google Drive 和 web searchB. Slack 和 Google CalendarC. Salesforce 和 GmailD. Gmail 和 web search看答案
答案：D。[00:32] 字幕提到 agent 先掛上流程需要的工具，例如 Gmail 和 web search，然後才開始撰寫 instructions
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