Case 05 · 线索备注写入
把沟通内容整理到对应线索
销售跟客户聊完后，最容易漏掉的是跟进备注。NB-agent 可以把口语化反馈整理成可读备注，并写到匹配到的 Zoho Leads 记录里。
把口语内容变成 CRM 可读备注
线索备注写入不是泛化的“AI 改 CRM”。系统会先匹配用户权限内的线索，再把内容整理成结构化备注，当前边界聚焦 Leads Notes。
先匹配线索
按公司名、联系人、上下文或最近查询记录匹配线索，找不到就要求补充。
整理表达
把口语记录整理成背景、需求、风险、下一步四块内容。
写入 Notes
通过后端白名单工具写入线索备注，不支持模型自由选择模块。
范围收窄
不默认覆盖客户、联系人、商机批量修改或删除，后续按审批扩展。
后台动作
01解析备注对象
从上下文或用户输入中识别要写入的线索对象。
02匹配权限内记录
只在当前用户可访问的 Zoho Leads 中查找候选。
03整理备注内容
压缩口语信息，保留需求、风险、时间点和下一步动作。
04写入并回执
后端写入 Notes 后返回结果，方便销售知道 CRM 已更新。
为什么这是好用而不是炫技
真正省时间的不是“AI 能聊天”，而是把聊天之后本来会被漏掉的结构化信息放回 CRM，让后续跟进有据可查。
演示边界
- 需要客户授权写入相关 scope。
- 当前重点是 Leads Notes，不默认写客户、联系人或商机备注。
- 如匹配到多个候选，系统应先让用户选择，不能直接写第一条。