对话申哲先：领英很低效，我想用 AI 做一个全新的职场社交平台

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文章摘要

Networking在欧美职场文化中被视为一种主动、策略性的关系构建，是年轻人获取职业机会的重要途径。传统LinkedIn平台仅解决了个人信息的展示问题，却未能有效实现精准匹配，导致大量无效连接。Articuler.ai创始人申哲先提出，职业社交的核心痛点在于「双向匹配效率低下」，现有平台将用户压缩为标签化数据的做法损失了多维信息，而AI技术能通过语义理解实现更精准的向量化匹配。

新型职业社交平台的关键突破在于四个环节：匹配、建联、准备和维护。Articuler.ai通过整合LinkedIn、Twitter等公开数据，结合Search Agent抓取的动态信息，将用户转化为高维度向量数据。其AI系统不仅能生成个性化cold email，还能分析用户隐性的交互偏好——例如用户从15个推荐人中仅选择联系4人，这种行为数据会持续优化匹配算法。测试数据显示，该模式使cold email回复率从6%提升至12%-15%。

职业社交的线上化进程存在明显断层。虽然个人身份信息已完成互联网化，但关系链的深度整合仍属空白。LinkedIn的局限性在于其单向展示机制和B端导向的商业模式，而Articuler.ai试图构建「原子网络」，通过沉淀用户真实交互数据形成闭环。例如系统能根据投资机构最新动态，智能提醒用户重启潜在对话。

目标用户聚焦于两类高密度群体：年轻白领和北美创投圈。前者需要职业发展资源，后者缺乏高效的投融资对接渠道。平台特别强调「用户密度优于规模」，确保供需双方能形成有效互动。与LinkedIn不同，该产品放弃内容社区路线，专注成为跨平台信息的聚合器，通过捕捉用户在各类平台的职业动态强化匹配精准度。

技术实现上，平台采用多Agent协作框架：生成Agent起草内容，审查Agent按行业标准评分，优化Agent最终输出。这种架构能适应销售、融资等不同场景的需求差异。向量数据库的语义匹配能力被证明能发现传统关键词搜索无法捕捉的关联，例如通过企业近期采购行为预判潜在商机。随着交互数据积累，系统将逐步构建独特的「白领关系图谱」，这可能重塑职业社交的底层逻辑。