Case 04 · 确认后写入
自然语言创建线索，先草稿后入库
写入 CRM 是高风险动作。NB-agent 不是让 AI 悄悄写数据，而是先把销售的话抽成结构化草稿，展示给用户确认，再由后端白名单工具写入 Zoho Leads。
AI 负责整理，写入必须确认
这个页面适合给客户讲清楚“我们能写 CRM，但不是无限写”。字段抽取、缺失字段提示、草稿暂存、确认写入，每一步都在控制风险。
字段抽取
从自然语言里提取公司、联系人、手机、邮箱、来源、行业、需求等字段。
缺失提醒
必要字段不完整时，先让销售补充，不把半截线索直接写进 CRM。
草稿暂存
系统生成待确认草稿，并明确提示“尚未写入 CRM”。
确认写入
用户回复确认后，才调用 Zoho Leads 创建接口，并返回记录结果。
后台动作
01识别创建意图
只有明确创建线索的表达才进入写入流程。
02抽取字段
生成结构化草稿，并标出缺失字段、可选字段和来源信息。
03等待确认
草稿存在 pending 状态，未确认前不调用 CRM 写入接口。
04白名单写入
确认后通过受控后端工具写入 Zoho Leads，不允许模型自由调用接口。
为什么适合做销售效率案例
销售在展会、微信、电话后经常懒得录 CRM。这个案例把录入变成一句话，但保留了草稿确认，既快也能解释风险控制。
演示边界
- 该能力不是标准只读功能，需客户明确授权并重新开通写入 scope。
- 默认只覆盖 Leads 创建，不等于支持任意模块写入。
- 批量导入、去重策略、字段校验和审批流可另行设计报价。