摘要
很多人以為 AI 業務開發就是「幫我寫一封陌生信」。真正有價值的 Hermes Agent 工作流，應該是從 SaaS 網站理解產品、建立 ICP、每天合規蒐集名單、持續檢討名單品質，再分批產出可人工審核的雙語商開信與 Day3 / Day7 追蹤信。
資料時間：2026-06-13。 本文是營收流程設計，不構成法律建議，也不保證特定寄信量、回覆率或成交結果。陌生開發須遵守所在地法規、平台政策、收件者退訂要求與寄信服務商限制。
目錄
1. 不要把商開自動化想得太簡單
SaaS 商業開發最浪費時間的地方，不是寫信，而是寫給錯的人、講錯痛點、把名單塞滿 CRM 後沒有人跟進。
Hermes Agent 的價值不是替你亂寄更多信，而是讓整個商開流程變成可每天改進的系統。
2. 第一步：讓 Agent 讀懂 SaaS，而不是只摘要首頁
一個好的 Hermes 商開流程，會先要求 Agent 產出四份文件：
| 文件 | 用途 |
|---|---|
| 產品能力摘要 | 產品解決什麼問題、核心功能、可被替代的舊流程 |
| ICP 初稿 | 最可能有需求的產業、職稱、公司規模、觸發事件 |
| 禁寄名單規則 | 不碰敏感族群、不碰不合適地區、不碰明確拒絕行銷的來源 |
| 信件角度庫 | 依角色、痛點、產業產出不同切入角度 |
這一步不稀奇，ChatGPT 也能做。但 Hermes 的差異在於後續可以把這些判斷變成記憶與技能，每天修正。
3. 第二步：每天產出合規名單與品質回饋
真正成熟的名單蒐集，不應該繞過 robots.txt、網站條款或登入牆，也不應該用來源不明的個資清單。
比較穩健的做法是：
- 只使用公開、允許使用或已授權的資料來源。
- 優先尋找公司層級訊號，而不是濫抓個人信箱。
- 記錄來源 URL、取得時間、判斷理由。
- 每天抽樣人工審核，回饋「好名單 / 垃圾名單」原因。
- 讓 Agent 把錯誤判斷沉澱成排除規則。
這就是 Hermes 的強項：初期你會反覆對焦，後期它應該能根據回饋主動調整 ICP 與名單品質。
4. 第三步：雙語開發信與追蹤節奏
一套可用的商開節奏通常不是一封信，而是一組序列：
| 時間 | 任務 | Agent 產出 |
|---|---|---|
| Day 0 | 第一封信 | 短、具體、連到對方情境，必要時中英雙語 |
| Day 3 | 第一次追蹤 | 補一個更清楚的痛點或案例角度 |
| Day 7 | 第二次追蹤 | 給一個退出選項，避免騷擾感 |
| 回覆後 | 分流 | 依興趣、拒絕、轉介、要求資料自動分類 |
重點不是每天固定寄 100 封就一定有效，而是每一批寄出前都要檢查收件者、內容、退訂方式、寄信限制與域名健康。
5. 人類仍要批准哪些事
Hermes 可以幫你準備，但不該無限制代表你對外承諾。
必須人工批准的項目：
- 第一批名單來源與篩選規則。
- 對外承諾、價格、保證、案例與客戶名稱。
- 大量寄信前的寄送量與節奏。
- 退訂、拒絕、投訴與敏感回覆處理。
真正好的商開 Agent，不是把你變成垃圾郵件工廠，而是幫你把「找對人、說對話、持續改進」變成日常系統。
參考來源
- FTC CAN-SPAM Act compliance guide
- Gmail email sender guidelines
- Google Workspace Gmail sending limits
- NIST AI Risk Management Framework
- Hermes Agent Documentation