在 MarTech、CRM 和 SaaS 场景中，你的用户一直在与“不完整信息”作斗争。
对于产品经理来说，一个空字段不仅仅是缺失的数据，而是摩擦点。每当用户需要新开一个标签页去 Google 潜在客户营收、查看竞争对手定价，或验证线索的技术栈时，他们其实是在离开你的产品。
在 AI 时代，应用内富化不再只是“惊喜功能（delighter）”，而是基础预期。进入门槛已经大幅降低。只要数据存在于公共网页上，你的产品就应该能够将其抓取回来。
那为什么不是所有人都已经在这么做？
“活数据”的三大障碍
大多数产品团队都会落入以下三类之一，而每一类的差距都可以通过现代 AI 与网页访问来弥补。
1）功能缺口（什么都不做）
很多工具根本不提供富化功能，它们只是等待用户输入的空容器。
产品风险：这是最危险的姿态。既然 AI 已经把搜索和抽取变成了“商品化能力”，空容器时代正在走向终结。
如果你不提供数据，总会有竞争对手来提供。用户会选择那个“替他们做作业”的工具。
2）供应商陷阱（购买静态数据）
那些确实提供富化的团队，往往是通过接入第三方数据供应商或固定数据集来解决的。
产品现实：精心整理的数据集（包括 Bright Data Datasets）在所需数据源覆盖完善、数据新鲜度满足你 SLA 时非常有价值，它们可以为定义清晰的领域快速带来价值。
产品风险：单位经济性和数据覆盖率往往会变成约束——尤其是在面向长尾实体、细分市场或变化非常快的属性时。Agentic 工作流（agentic = 由 AI 驱动的闭环：规划 → 搜索 → 抽取 → 验证 → 写回）正是为解决这些挑战而生：最佳数据源往往无法预先完全锁定，而今天正确的东西明天可能就会变化。制胜策略是在合适的场景下使用整理好的数据集，同时部署 Agent，在用户需要时自动发现、获取并引用新的或更新后的数据源。
3）自建陷阱（内部爬取）
更有野心的团队会尝试在内部构建富化功能，并让工程团队搭建爬虫。
产品现实：Bright Data 在网页访问、发现与归档方面的基础设施，可以帮助你维持稳定的数据访问并将中断降到最低。
产品风险：只有访问能力并不能解决富化问题，你仍然需要逻辑来抽取并结构化信息。没有 agentic 层的爬虫往往会演变成脆弱的“点状解决方案”。它们经常表现得像“黑盒”，既不存储引用，也没有置信度评分，从而削弱信任。只有将 agentic 逻辑、抽取提示词或解析器以及可观测性结合起来，才能真正把“访问能力”转化为用户可靠的产品功能。
范式转变：把“连网 Agent”做成产品特性
答案不是去买更多静态列表，也不是维护一堆各自为战的定制爬虫，而是把网页搜索与抽取当作一层 API 驱动的基础设施，让你的产品按需调用。
通过在这一层接入 AI Agent，你可以为用户提供“自动填充”之类的体验，且几乎无感。Agent 的行为就像一个研究员：它读取表格中的一行，理解意图，搜索实时网页，定位并抓取相关页面，抽取所需数据并返回结果——同时附上引用来源和时间戳。
这种方式正在改变用户预期：
- 营销工具：产品现在可以为任意上传的域名自动填充分群数据，例如技术栈详情、最新动态等。
- CRM：字段不再是静态的；当潜在客户跳槽，或公司公布融资消息时，CRM 会自动更新相关字段。
- 零售分析：仪表盘现在可以几乎零人工干预地持续监控竞争对手定价和库存水平，提供近乎实时的洞察。
高层工作原理
从你自己的数据库或托管环境中的一张表开始，例如 Snowflake、Amazon S3、Databricks、Postgres，或你偏好的技术栈。
Agent 会决定如何在真实世界中标识每一行，将你的产品意图翻译为搜索查询，发现权威来源，并可以为准确性重新排序搜索结果。然后它会抓取选中的网页，抽取所需字段，附上来源 URL 和时间戳，并将值写回到你的表中。
如果结果存在歧义，Agent 会先发起追问，再重复流程。你来定义数据新鲜度 SLA，并据此安排刷新频率。
针对使用 Snowflake DB 的产品：你可以通过 external function 或 Snowpark procedure 发起调用，通过 stage 与 Snowpipe 推送结果，并使用 Tasks 定时调度刷新。
对 S3、Databricks 或 Postgres 也是同一套“读写模式”，只是通过你的编排系统来实现。
落地方式：本质上只是一次表操作
作为基础设施层，这种方式可以直接连接到你现有的数据平台。
- Source 源：你的数据存放在 Snowflake、Amazon S3、Databricks、Postgres 或其他任意环境中
- Action 动作：通过 external function 或一个简单的 API 调用来触发 Agent。
- Result 结果：Agent 将富化后的数据连同来源 URL 和时间戳一起写回到你的表中。
针对使用 Snowflake DB 的产品：你可以直接通过 external function 或 Snowpark procedure 发起流程，通过 Snowpipe 推送结果，并使用 Tasks 定时调度刷新。这些架构组件已经存在，你只需要提供富化逻辑。
产品需求：如何把“信任”写进规格
在撰写 PRD 时，不要只停留在“把空填满”。要把信任和新鲜度放在优先级更高的位置。
- 透明度：始终将抽取到的值与其来源 URL 一起展示。任何数据点都不应在没有可验证来源的情况下出现。
- 可配置的新鲜度：允许用户为每一列单独设置更新频率（每日、每周或按需）。
- 可观测性：像对待可用性与延迟那样，严肃地跟踪和监控匹配率、填充率、数据新鲜度延迟以及单行富化成本等指标。
为什么现在适合在你的市场落地？
这一模式适用于任何行业、任何表格。
营销：Go-to-market 团队正在把AI 数据富化当作默认配置。新线索和新账号在导入时，域名、员工规模、技术栈、社交存在等字段就已预先填好。这种即刻富化可以改善线索分配，从第一天开始实现个性化触达，并因为关键列一开始就比较完整而提升转化率。
零售：商家开始把价格、库存和评价视为“动态活数据”。SKU 会根据当前市场价格、库存信号甚至图片质量评分进行更新。随着对竞争对手与渠道的可见性提升，关于毛利、品类和补货的决策会变得更快、更少风险。
金融：风控团队以固定节奏为实体持续富化管理层变动、负面新闻以及其他风险指标。KYC 与资产组合监控可以更早、更快地完成，人工审核时间得以缩短，而审计人员也可以通过附在每个数值上的引用与时间戳获取清晰的数据血缘。
案例研究：了解 Raylu 如何利用 AI 搜索与抽取来富化创投数据集。
高成功率与企业级就绪的最佳实践
优先做到“定义清晰”
为每一个信号做精确定义，明确如何在真实世界中识别每一行。优先选择唯一且稳定的标识符，比如域名、SKU 或地址。
并发与吞吐
在合理限流的前提下并行发起请求。对批次进行智能分组，以保持低延迟和可预测的成本。
可靠性
使用能够处理重度 JavaScript 网站和反爬虫机制的强韧网页访问能力。实现带退避策略的重试，并保持幂等性。
来源透明与可解释性
存储来源 URL、时间戳、抽取器或提示词版本以及置信度评分。每一个单元格都应该是可审计的。
质量与评估
跟踪匹配率、填充率、准确率（相对于黄金标准集）以及新鲜度延迟等指标。只有在这些指标提升时才推广变更。了解更多关于 数据质量指标的内容。
成本控制
对高频使用的数据源进行缓存和归档。在不需要实时性的场景复用快照。设置停止条件以防止“失控循环”。同时考虑各种降低数据采集成本的策略。
运营
为每一个可富化列指定 Owner 和 SLA。记录每一次运行日志。为失败与质量回退设置告警。让刷新节奏与业务节奏保持一致。回顾并落实数据采集最佳实践与数据管道架构。
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