展会结束那天，桌上通常会多出一摞名片。
回程路上大家都说：“这些客户要赶紧跟。”可真正回到公司，照片在手机里，备注在本子上，客户需求留在不同人的记忆里。等线索终于进表格，最有兴趣的买家可能已经收到了别人的第二封邮件。
这次我没有先让 AI 批量写 60 封开发信，而是先在当前工作区按 Accio Work 的方式搭了一张“48 小时跟进作战图”。
工具、CSV、任务表和页面都真实生成；60 条客户资料是程序生成的脱敏测试数据，不代表真实展会成交结果。
第一步不是打分，是把现场信息装进同一行
我先统一了九个字段：公司、地区、联系人角色、兴趣产品、预计数量、上市时间、是否索样、是否索报价、现场备注完整度。
这些字段不够漂亮，却比一句“客户很感兴趣”有用。
例如，一个买家明确问了 5000 件屏障面霜、准备 30 至 60 天内上市，还留下样品地址；另一个人只拿走目录，连目标市场都没说。两个人都交换了名片，但下一步显然不能一样。
给 Agent 的核心指令也不是“选出最好的客户”，而是：
根据已经记录的需求、时间和动作信号，把每条线索放进一个可执行的下一步；资料不足时先补资料，不得猜测采购意向。
60 条线索被拆成三条路，而不是一张排行榜
实际运行后，60 条测试线索被拆成三组：18 条“马上推进”，24 条“持续培育”，18 条“先补资料”。
“马上推进”的客户已经给出需求、时间，或者主动索样、索报价，安排在 6 至 18 小时内个性化联系；“持续培育”的方向明确，但上市时间还在 3 至 6 个月以后，先发送对应产品方案并约好下一次沟通；“先补资料”的线索缺少角色、市场或数量，先做补录，不直接群发开发信。
这个结果让我改了一个旧习惯：展会后最该抢的不是“第一封邮件发送率”，而是让每条线索尽快进入正确的动作。
分组还不够，我继续把任务分给 3 名销售
我按地区把线索分给 3 名销售：欧洲、中东、北美各 20 条。每条任务都带负责人、截止时间、首个动作和下一次触达方向。
最后生成了两份 CSV：一份保存 60 条标准化线索，一份只保留执行任务。销售打开任务表，不会看到一句模糊的“尽快跟进”，而是看到：联系谁、为什么现在联系、先发什么、还缺什么。
脚本也做了 5 项校验：总数是否为 60、ID 是否重复、每条是否有负责人和动作、马上推进是否都在 24 小时内、三条路径是否都有数据。5 项全部通过。
真正费时间的，不是写邮件，而是补回展会现场的上下文
跑完以后，我发现最难自动化的地方不在文案，而在输入。
如果现场只记“有兴趣”，Agent 无法知道客户是采购负责人还是路过的助理，也不知道他对哪款产品、哪个市场、什么时间真正有兴趣。数据缺口不会因为换了更强的模型就消失。
所以我会把这套流程往前推一步：展台扫码或录名片时，就要求至少补齐角色、产品、市场和下一步。Accio Work 再负责标准化、分路、分人和生成任务；具体承诺、报价和样品条件仍由销售确认。
这次最鲜明的结论是：展会后的黄金 48 小时，不该用来群发 60 封相似邮件，而应该先把 60 段零散记忆变成 60 个明确动作。
如果你明天带着一摞名片回公司，最想让 Agent 先替你做的是整理、分组，还是生成第一轮跟进？
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