ai-lead-gen-agent は何をしますか？
エージェンティックAIパイプライン — リードを獲得し、LLMでスコアリングし、コールドメールを生成します。ローカルまたはAWS Lambda + Step Functions上で実行可能です。
概要
このエージェントは、以下のステップで構成される自動化パイプラインを提供します：
- リード獲得: 指定されたソース（例：Webスクレイピング、API）から潜在的なリード情報を収集します。
- LLMスコアリング: 収集したリードをLLM（例：GPT-4、Claude）で分析し、適合度や優先順位をスコアリングします。
- コールドメール生成: スコアの高いリードに対して、パーソナライズされたコールドメールを自動生成します。
- デプロイオプション: ローカル環境での実行、またはAWS Lambda + Step Functionsを使用したサーバーレスアーキテクチャでの実行をサポートします。
前提条件
- Python 3.9以上
- OpenAI APIキーまたはAnthropic APIキー（使用するLLMによる）
- AWSアカウント（クラウドデプロイの場合）
- 必要なPythonパッケージ：
requests,boto3,openai,anthropicなど
インストール
# リポジトリをクローン
git clone https://github.com/Magesh-Sundaravel/ai-lead-gen-agent.git
cd ai-lead-gen-agent
# 依存パッケージをインストール
pip install -r requirements.txt
設定
環境変数または .env ファイルで設定します：
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
ANTHROPIC_API_KEY=your_anthropic_api_key
LEAD_SOURCE_URL=https://example.com/leads
AWS_REGION=us-east-1
使用方法
ローカル実行
python main.py --mode local --source leads.csv
AWS Lambda + Step Functions での実行
- AWS CLIで認証設定を行います。
- デプロイスクリプトを実行：
./deploy.sh
これにより、Lambda関数とStep Functionsステートマシンが自動的に作成されます。
アーキテクチャ
graph TD
A[リード獲得] --> B[LLMスコアリング]
B --> C[メール生成]
C --> D[出力: メールドラフト]
カスタマイズ
config.yamlを編集することで、スコアリング基準やメールテンプレートを変更できます。- 新しいリードソースを追加するには、
sources/ディレクトリに新しいモジュールを追加してください。
ライセンス
MIT