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La maquina de ventas construida sobre Hermes: de una frase a un correo frio verificado

Julian Goldie muestra una maquina de captacion de clientes que sustituye cinco herramientas pegadas con cinta por un solo panel: escribes una frase, el sistema encuentra direcciones, puntua la confianza, filtra por encaje y redacta un mensaje distinto para cada nombre. Debajo hay un agente de codigo abierto con la memoria guardada en archivos de texto plano.

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Lupa de conceptos

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El correo frio sigue haciendose a mano: montar una lista, adivinar las direcciones, esperar que sean correctas y despues dedicarle horas. La frase de apertura de Julian Goldie lo dice exactamente asi, la mayoria sigue pegando con cinta cinco herramientas distintas para encontrar a las personas correctas. Su respuesta es una maquina pilotada desde una sola pantalla , donde escribes una frase y ella encuentra, verifica y escribe a las personas que describiste.

La demostracion es corta y convincente. Escribe una linea en la interfaz, agencias de SEO interesadas en link building, y pulsa buscar y enriquecer. La salida contiene nombres de dominio reales, direcciones de correo reales, tamano de empresa y descripciones breves, todo ordenado en tres grupos : nuevo, enriquecido y valido. Asi que la demostracion no es un motor rellenando una tabla, es una maquina que busca y filtra direcciones por ti.

La máquina se ejecuta dentro de un panel que el presentador llama Agent OS, y debajo está Hermes Agent, un proyecto de código abierto de Nous Research: distribuido bajo licencia MIT, sin atarse a un único modelo y capaz de conservar memoria entre sesiones. La documentación de hermes-agent.nousresearch.com dice que esa memoria cabe en dos archivos de texto plano con un presupuesto de caracteres estricto, y su página de habilidades las describe como archivos aparte con revelación progresiva. El repositorio github.com/NousResearch/hermes-agent confirma la licencia y la independencia del modelo. La afirmación del cerebro no es marketing, es una arquitectura que se puede inspeccionar.

Una frase, o una lista que ya tienes

Hay dos puertas de entrada. Si ya tienes una lista la pegas y el enriquecimiento continua desde ahi. Si partes de cero te ahorras filtros, hojas de calculo y adivinar el formato del correo, y simplemente describes en ingles corriente a quien buscas. Agencias, tiendas en linea, servicios locales o coaches, la logica es la misma y solo cambian las palabras.

La busqueda y la verificacion pasan por Hunter. Segun las paginas de ayuda de Hunter, la herramienta deduce una direccion a partir de un dominio o encuentra una a partir de un nombre y un dominio, asigna a cada direccion una puntuacion de confianza y ejecuta una verificacion gratuita antes de devolver el resultado. El verificador revisa el formato, descarta direcciones desechables y de webmail, y contacta con el servidor de correo sin enviar nada para confirmar que existe un buzon real. El limite esta en esas mismas paginas: en los dominios accept-all la verificacion no puede llegar a ser concluyente, por eso se recomiendan las direcciones de alta confianza y se filtran las variantes de nombre inventadas.

Del filtro a la respuesta: puntuacion, redaccion, estado

Despues de la verificacion llega una segunda capa: cada candidato recibe una puntuacion de encaje sobre cien, y lo que queda por debajo del umbral se descarta en lugar de guardarse. Luego se redacta una apertura personal y un mensaje corto para cada nombre y empresa. El panel muestra nuevo, enriquecido, valido, contactado y respondido como estados separados, asi que saber donde esta la campaña se lee de un vistazo. El texto generado sigue sujeto a aprobacion humana antes de salir.

Lo que costaban de verdad las cinco pestanas

El método antiguo con el que lo compara el presentador es familiar: una pestaña para buscar contactos, otra para verificar, otra para escribir, otra para enviar. Se van las horas y la mayor parte del tiempo se contacta con gente que nunca encajaba. Goldie dice que hizo ese trabajo él mismo en los primeros años de su agencia. seogoldieagency.com fecha la empresa en 2018 y describe un equipo de setenta personas haciendo link building para clientes SaaS y de comercio electrónico; juliangoldie.com detalla el método, prospectar sitios que puedan enlazar y después contactarles por correo frío. Así que la comparación no es exagerada, es la observación de alguien que hace el mismo oficio.

Su razon para preferir el panel frente a un simple terminal es un argumento aparte. Escribir comandos no deja ningun rastro duradero del flujo, asi que al volver no ves que se hizo. Podrias escribir un archivo de habilidad, pero se vuelve desordenado y luego cuesta entenderlo. En el panel ves a quien se contacto y cuando, cuantos mensajes salieron, que hace cada ajuste; una campana se puede pausar y los registros irrelevantes se pueden borrar. La diferencia real no es un interfaz mas bonito, es que el sistema se puede revertir.

Memoria compartida y eleccion de modelo

La verdadera promesa de Agent OS no es el panel sino la memoria compartida . En palabras del presentador es una caja fuerte observable de archivos de texto plano. Cuando la maquina aprende quienes te funcionan, o cuando cambias el estilo de escritura, ese conocimiento no desaparece; el agente de contenido y el de investigacion leen los mismos archivos. El lado del modelo tambien esta abierto: el trabajo complejo va a un modelo potente, el trabajo repetitivo a uno gratis o local, y se cambia de uno a otro con un solo comando. La independencia de Hermes respecto al modelo no es una ventaja competitiva aqui, es control de coste.

Para quien funciona

Los seis pasos se resumen aqui: describir, buscar, verificar, puntuar, escribir de forma personal y enviar desde tu propia bandeja. La instalacion no se presenta como mas compleja de lo que es: abrir la aplicacion, meter la clave API en los ajustes y conectar una direccion de correo. El presentador insiste en que no es tecnico y que aun asi lo construyo, y responde al miedo mas frecuente: existe un paso de aprobacion y no se envia nada sin que lo autorices. La segunda advertencia es tecnica, recomienda usar una direccion de correo dedicada al envio, separada del correo personal.

La seccion de cierre es una llamada comercial que no debilita la tesis, solo recuerda la escala. La maquina se acaba de construir, el presentador la describe abiertamente como experimental y dice que usarla es realmente agradable. La oferta no se limita sin embargo a la maquina: una hoja de ruta de treinta dias, instrucciones para copiar, cuatro llamadas de coaching por semana y una comunidad de mas de cuatro mil miembros trabajando en lo mismo. El valor aqui esta tanto en la capa de soporte como en la herramienta.

Visualization: nodesdaily AI
CapaQue resuelve
EntradaUna frase o una lista existente, sin filtros
VerificacionPuntuacion de confianza y control de entrega
FiltroPuntuacion de encaje sobre 100 descarta lo bajo

Momentos clave

  1. El problema: cinco herramientas distintas
  2. El objetivo descrito en una linea
  3. Ejecucion de la busqueda y el enriquecimiento
  4. El hallazgo de direcciones a traves de Hunter
  5. Puntuacion de confianza y verificacion previa al envio
  6. Una puntuacion de encaje sobre cien
  7. El coste en pestanas y horas del metodo antiguo
  8. No un modelo encajonado, sino un panel
  9. Aprobacion humana antes de enviar nada
  10. La admision de que el sistema sigue siendo experimental

Comentario de la IA

"Lo valioso del video no es la promocion del producto sino tres decisiones de arquitectura: la memoria duradera vive en un archivo, la eleccion del modelo queda en manos del usuario y el envio pasa por aprobacion humana. Con esas tres bien puestas, el correo frio deja de ser una pila de pestanas para volverse un proceso repetible."

Evaluación de la IA

La afirmacion mas fuerte del video es que el coste real de la automatizacion es el contexto, no los tokens. Panel, memoria y eleccion de modelo solo funcionan juntos, y es justo ese conjunto el que resuelve el problema de las cinco herramientas. En contra, no aparece ninguna promesa de conversion: el video dice que se encuentran direcciones, nunca cuantas respuestas volvieron. Asi que la metrica que se muestra es el tiempo empleado, no una tasa de respuesta.

La crítica técnica pertenece a la capa de verificación. El video acierta al decir que verificar reduce los rebotes, pero en dominios accept-all y en servicios de correo desechable la verificación no puede ser concluyente, un límite escrito en las propias páginas de ayuda de la herramienta. Lo mismo ocurre con el volumen: enviar cientos de mensajes al día desde un buzón recién creado, sin dominio de envío separado ni calentamiento, acaba en spam en pocos días. La base de conocimiento de Apollo habla de alrededor de cincuenta mensajes por buzón y día, con SPF, DKIM y DMARC, y su guía de deliverability merece leerse antes de activar cualquier secuencia automática.

El lado legal pesa mas. En Estados Unidos la guia de la FTC enumera lo obligatorio: no usar cabeceras ni remitente engañosos, identificar el mensaje como publicidad, incluir una direccion fisica valida y atender las peticiones de baja en diez dias habiles. En Europa el trabajo se apoya en la prueba de interes legitimo que describe la ICO, formada por finalidad, necesidad y equilibrio, y escrita antes de empezar el tratamiento. A que empresa escribes es por tanto el punto mas debil de todo el sistema.

Mi conclusion practica: sistemas asi aceleran la investigacion y la prospeccion, no deciden. Empezaria por un unico nicho y un unico dominio de envio, mantendria la aprobacion humana en el bucle, mediria cada semana los sin respuesta y escribiria una sola vez la evaluacion de interes legitimo para guardarla. Para quien quiere llevar su propia agencia con sus propias herramientas es util; para quien busca una excusa para enviar en masa, el paso de verificacion no detiene nada.

Fuentes

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hermes · agente · correo frio · automatizacion · codigo abierto · memoria

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