Retriever 最新推出的代理式数据集丰富功能，彻底改变了以往从会议或活动名单中挖掘潜在客户的方式。用户只需要打开一个包含 500 位参会者的 Luma 活动页面，输入一条简单的指令：“丰富这些嘉宾的 LinkedIn 资料和工作邮箱，根据我的理想客户画像评分，并联系排名前 10 的嘉宾。”Retriever 便会自动从页面中提取所有参会者信息，匹配其预索引的人物、公司和联系数据集，填充 LinkedIn 资料和工作邮箱，进行契合度评分，并自动发送连接请求和邮件。整个过程无需导出 CSV、映射列或购买信用包。
这一功能的独特之处在于它完全在浏览器中运行。传统的丰富工具位于服务器端，无法访问需要登录才能看到的页面。而 Retriever 作为浏览器扩展，可以利用用户当前的登录状态，直接操作如 Luma、Sales Navigator 或会员目录等站内列表。它还会生成一个详细的 JavaScript 计划来执行丰富操作，用户可以查看、编辑并保存该计划，以便在未来的名单上重复使用，无需重复支付规划费用。
技术层面，Retriever 使用其 rtrvr.enrich 方法，该方法连接到 Bright Data 的数据集市场。支持即时查询 LinkedIn 人物、邮箱和公司数据集，也支持从 Crunchbase、Zillow 等网站实时抓取。每次付费调用前都会先估算成本并请求用户批准，例如丰富 500 个 LinkedIn 资料大约需要 125 积分（1.25 美元），零匹配则零成本。对于异步任务，如长时间运行的抓取，系统会返回一个快照 ID，允许其他免费工作继续进行，完成后再收取费用。
这种新型丰富方式被比作“面向登录后页面的 Clay”——传统工具无法触及的领域。除了批量丰富，Retriever 还能在需要时打开源页面进行验证，或通过链接实时网页搜索和页面提取来补充缺失的信息。目前该功能已上线，用户可在扩展的实验室设置中启用，并查看完整的数据集列表和定价。