Retriever は、ブラウザ拡張機能として動作するエージェント型データセットエンリッチメントを発表しました。これにより、従来はサーバーサイドのツールではアクセスできなかったログイン後のページ上で、直接データの豊富化が可能になります。例えば、500名の参加者がいるLumaイベントページを開き、「これらの参加者のLinkedInプロフィールと仕事用メールを補完し、理想的な顧客像に基づいてスコアリングし、トップ10にアプローチして」と指示するだけで、Retriever が自動的に全ての処理を実行します。
この機能の核心は、Retriever がページからデータを抽出し、事前に索引化された人物・企業・連絡先データセットとマッチングさせ、不足情報をライブスクレイピングで補完する点にあります。内部では、rtrvr.enrich メソッドを利用して Bright Data のデータセットマーケットプレイスと連携し、LinkedInの人材、企業、連絡先データセットに対する即時ルックアップや、Crunchbase、Zillowなどのライブスクレイピングを実行します。全ての有償呼び出しは事前にクレジット見積りとユーザー承認を経てから実行され、例えば500件のLinkedInプロフィール補完は約125クレジット（1.25ドル）で完了します。
Retriever の特長は、生成されたJavaScriptパイプラインが完全に透過的で、ユーザーはそのコードを監査・編集し、後日のリストに再利用できることです。また、長時間の処理は非同期的に行われ、ブラウザを占有しません。従来のエンリッチツールに必要なダッシュボードやテンプレートギャラリー、セールスチームのコストを排除し、シート単位ではなくレコード単位の課金を実現しました。
この機能は「ログイン後のページ向けClay」とも呼ばれ、現在拡張機能のラボ設定から有効化できます。ユーザーは参加者リストやスプレッドシートを開き、指示を与えるだけで利用できます。詳細なデータセット一覧やフィルター構文、価格はドキュメントに記載されています。