我自称每月花200美元用Clay而破产，于是自己造了个替代品。

Reddit r/ArtificialInteligence 产品
clay-alternative ai-agents research-tool enrichment lead-research startup

摘要

作者构建了Frax.ai，一个AI智能体，通过阅读数百个网站来大规模进行真正的研究，从而取代Clay的数据丰富工作流，解决了丰富工具与实际研究需求不匹配的问题。

首先，我要说Clay确实是个很棒的产品，而且我并没有真的破产。这不是一篇抨击文章。但几个月下来，我每月支付200美元，却把一半时间花在管理积分使用和瀑布式数据丰富上，而不是做我真正需要的事情。我需要的不是数据丰富。数据丰富给你一个职位、公司规模、LinkedIn链接。我真正想要的是*调研*——我想让某个东西对着300家咖啡店的列表，读取每家网站，找出每家店在努力解决什么问题，然后告诉我该对他们说什么。这和使用数据丰富工具解决的问题不同。不是“在电子表格里填空”，而是“去互联网上阅读并思考”。于是我开始构建能完成这个任务的智能体。给它们一个列表，一个问题，它们就会去阅读数百个网站，然后带回真正的发现——引导式调研、市场调研，等等。不是个性化的开场白，而是大规模的实际研究。虽然还早且粗糙，但它已经取代了我之前付费的工作流程。如果有人也在为同样的问题苦恼，我很乐意分享我对Clay适用与不适用的场景的一些心得。它叫做[Frax.ai](http://Frax.ai)
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