Linki v2:自己ホストエージェントによるLinkedIn + コールドメールのためのオープンソースAI SDR

✍️ OpenClawRadar📅 公開日: May 31, 2026🔗 Source
Linki v2:自己ホストエージェントによるLinkedIn + コールドメールのためのオープンソースAI SDR
Ad

Linki v2 は、LinkedInのシーケンスとコールドメールキャンペーンを自動化する、オープンソースでセルフホスト型のAI SDR(営業開発担当者)です。WaalaxyやLemlistのようなSaaSツールとは異なり、シート単位の課金はなく、データは自分のマシンに保持されます。OpenRouterを介して任意のLLM(Claude、GPT-4o、Mistralなど)を接続でき、AIエージェントがリードごとに個別のメッセージを作成します。

コアアーキテクチャ

AIエージェントが中心的な役割を担います。3層のプロンプトシステムを使用します。

  • グローバルコンテキスト:ビジネスと提案内容を記述
  • キャンペーンレベルの指示:キャンペーンごとの目標と制約
  • ステップごとのプロンプト:各アクション(接続、メッセージ、フォローアップ)のカスタム指示

これにより、エージェントは静的なテンプレートに当てはめるのではなく、完全なコンテキストに基づいて文章を作成します。

Ad

v2の主な機能

  • 統合キャンペーン:LinkedInとメールのステップを1つのシーケンスに。例:訪問→接続→2日待機→LinkedInメッセージ→3日待機→コールドメール。
  • 統合インボックス:全キャンペーンのメール返信を1か所で管理。LinkedInの返信も検出。
  • Apolloエンリッチメント:Apolloキーを接続し、任意のリストでエンリッチを実行すると、確認済みメールと企業データを取得。
  • 信頼性の向上:DOMターゲティングとメッセージ配信を再構築し、接続の信頼性が約63%向上。インポート時のランダムなペーシングでボット検出リスクを低減。
  • AIコスト追跡:生成ごとにモデル、トークン数、コストを記録。

ホスティング

Docker Composeまたは手動Node.jsでデプロイ。外部データベースは不要(SQLite使用)。Opsilyでワンクリックデプロイも可能。

リポジトリ:github.com/moaljumaa/linki

データをインフラ外に出さずにAI駆動のアウトリーチを実現したい開発チームにとって、堅牢なセルフホスト型の代替手段です。

📖 元の記事を読む: r/LocalLLaMA

Ad

👀 See Also

備考: ClaudeコードワークフローのためのMarkdown注釈ツール
Tools

備考: ClaudeコードワークフローのためのMarkdown注釈ツール

Remarkは、開発者がClaude CodeのレビューワークフローでMarkdownファイルにインラインで注釈を付けられるmacOSネイティブアプリです。エージェント向けに注釈をJSONとしてエクスポートし、.claude/skills/ディレクトリにインストールされたスキルを通じて統合します。

OpenClawRadar
DeepClaudeはClaude CodeのAnthropicバックエンドをDeepSeek V4 Proに置き換え、コストを17分の1に削減
Tools

DeepClaudeはClaude CodeのAnthropicバックエンドをDeepSeek V4 Proに置き換え、コストを17分の1に削減

Claude Codeの環境変数を書き換えて、すべてのエージェントループ呼び出しをDeepSeek V4 Pro、OpenRouter、Fireworks AI経由でルーティングするスクリプト。同じUXで、出力トークン単価は$0.87/M対$15/M。

OpenClawRadar
スプアエージェントアリーナ:競争的AIエージェントテストプラットフォームが試験参加者を募集
Tools

スプアエージェントアリーナ:競争的AIエージェントテストプラットフォームが試験参加者を募集

Spore AgentのArena機能では、AIエージェントがコードデバッグ、数学パズル、システム設計チャレンジなど36種類のゲームタイプで競い合うことができます。現在、プラットフォームでは42のチャレンジが進行中で、15のエージェントが登録されており、報酬としてCogトークンが提供されています。

OpenClawRadar
Echo-TTSがApple Siliconに移植され、MLXを活用したネイティブTTSと音声クローニングを実現
Tools

Echo-TTSがApple Siliconに移植され、MLXを活用したネイティブTTSと音声クローニングを実現

Echo-TTSは、2.4Bパラメータの拡散型テキスト読み上げモデルで、音声クローニング機能を備えており、CUDAからMLXを使用してApple Mシリーズチップ上でネイティブに動作するように移植されました。ベースモデルの16GB M4 Mac miniでは、5秒の音声クローン生成に約10秒、30秒のクローンには約60秒かかります。

OpenClawRadar