LY
候选人 L.Y.LLM 应用 / RAG · 4 年技能覆盖 8/10 · 广州
94
RECRUITMENT AGENT01
让 AI 接管重复流程，
让 HR 专注人才判断
招聘 Agent 不是一个“自动筛简历工具”，而是一套贯穿岗位需求、人才寻源、候选人沟通、面试协同与人才资产沉淀的智能招聘工作流。
当前职位
高级 AI 应用工程师
126已获取18高匹配6待面试
CZ
候选人 C.Z.Agent / 工作流 · 3 年技能覆盖 7/10 · 深圳
89
WH
候选人 W.H.Python / NLP · 5 年技能覆盖 7/10 · 佛山
86
94%综合匹配
匹配依据
核心技能92
项目经验96
岗位稳定性84
AI 建议
具备完整 Agent 项目交付经验，建议优先进入技术面试，并重点验证复杂工作流调试能力。
面试协同 Agent3 个可用时间段已匹配面试官日程
WHY RECRUITMENT AGENT招聘真正低效的原因，
招聘真正低效的原因，
通常不是缺少简历
问题往往出现在需求表达不清、渠道信息分散、筛选标准不一致、沟通反馈滞后，以及候选人数据无法持续复用。
01
岗位需求难以标准化
招聘经理、HR 与面试官对“合适人才”的理解不同，JD 无法准确表达真实业务需要。
Agent 输出：结构化岗位画像与筛选规则02
渠道多，但信息不连贯
简历、社交平台、人才库和内部推荐分散在不同入口，重复整理消耗大量时间。
Agent 输出：统一候选人档案与去重合并03
候选人沟通容易断层
邀约、提醒、反馈与跟进依赖人工执行，高峰期容易遗漏，候选人体验不稳定。
Agent 输出：个性化沟通草稿与节奏提醒04
招聘结束，数据也随之沉没
候选人的技能、意向和互动历史没有形成可搜索、可复用、可更新的人才资产。
Agent 输出：动态人才库与长期运营标签END-TO-END WORKFLOW一条流程，连接从岗位需求
一条流程，连接从岗位需求
到人才入职的六个关键环节
招聘 Agent 不替代 HR 作出最终人才判断，而是把信息收集、规则执行和协同提醒做得更快、更完整、更可追踪。
STEP 01 · JOB PROFILE
把模糊的招聘需求，转化为可执行的岗位画像
Agent 通过职位信息、业务目标、团队结构和历史招聘数据，梳理职责边界、能力要求、优先级与淘汰条件，形成统一筛选标准。
- 解析招聘需求与历史 JD
- 生成必备项、加分项和风险项
- 输出面试维度与验证问题
人工确认点招聘负责人确认岗位画像后，才进入寻源和筛选。
岗位画像生成器AI 已分析 5 份资料
目标岗位高级 AI 应用工程师Agent / RAG / 业务系统集成
MULTI-AGENT COLLABORATION不是一个机器人，
不是一个机器人，
而是一支分工明确的 AI 招聘团队
每个 Agent 负责一个明确环节，由招聘流程编排器统一管理。关键动作保留人工审核、人工接管和全过程记录。
招聘流程编排中心状态管理 · 权限控制 · 任务协同
岗位画像 Agent需求解析与标准生成
人才寻源 Agent渠道检索与人才发现
筛选评估 Agent简历解析与证据匹配
沟通触达 Agent邀约草稿与跟进节奏
面试协同 Agent排期、提醒与反馈汇总
人才运营 Agent标签更新与人才库唤醒
智能寻源
基于岗位画像组合搜索条件，从多个渠道发现候选人，并进行去重、补全和初步排序。
输出：候选人池与来源证据可解释筛选
不是只给一个分数，而是展示技能、项目、行业、稳定性和岗位要求之间的对应关系。
输出：匹配报告与风险提示个性化沟通
结合候选人背景与岗位卖点生成邀约、提醒和跟进草稿，发送前可由 HR 审核。
输出：沟通草稿与跟进计划面试协同
对接面试官日程，生成面试提纲、汇总反馈，并提醒未完成评价的关键节点。
输出：面试安排与反馈摘要人才库运营
将候选人的技能、意向、沟通记录和阶段结果转化为可检索的动态人才档案。
输出：人才标签与唤醒名单招聘数据分析
追踪渠道质量、流程耗时、岗位漏斗与转化节点，帮助团队持续优化招聘策略。
输出：招聘漏斗与优化建议SCENARIOS适合从高频、重复、
适合从高频、重复、
规则相对明确的招聘场景开始
先选择一个能够快速验证价值的场景，再逐步接入更多岗位、渠道、人才库和内部系统。
TECH HIRING技术人才招聘
技能要求复杂，简历表达差异大
将技术栈、项目深度、业务理解和交付经验拆分为可验证维度，帮助招聘团队建立一致的筛选逻辑。
- AI / 软件 / 数据岗位
- 技术项目证据提取
- 结构化技术面试提纲
VOLUME HIRING规模化招聘
候选人多、沟通量大、流程易拥堵
批量处理候选人资料、自动生成沟通草稿和提醒任务，让 HR 把精力集中在重点候选人。
- 连锁门店与运营岗位
- 集中校招与实习生招聘
- 批量邀约与状态跟进
TALENT POOL人才库再运营
历史候选人很多，却很难再次利用
重新识别人才库中的技能、意向和可触达状态，在出现新岗位时快速生成适配名单。
- 历史简历清洗与标签化
- 沉睡人才自动唤醒
- 候选人关系长期维护
HUMAN + AIAI 提升执行效率，
AI 提升执行效率，
最终人才决策仍由人负责
招聘涉及个人信息、公平性与组织判断。系统应明确自动化边界，并确保关键动作有依据、可审核、可撤回。
环节AI 负责HR / 用人经理负责
岗位定义
解析资料、提出画像建议
确认标准与岗位优先级
候选人筛选
证据提取、匹配与风险提示
复核候选人并决定是否推进
候选人沟通
生成草稿、提醒和节奏建议
确认对外内容与特殊沟通
最终录用
汇总面试信息与决策依据
作出录用决定并承担责任
IMPLEMENTATION从一个岗位试点，
从一个岗位试点，
逐步形成企业招聘智能底座
根据企业现有招聘系统、人才渠道、数据质量和合规要求，选择合适的接入深度与部署方式。
明确试点岗位与关键指标
梳理流程、数据来源、权限角色和当前痛点。
沉淀岗位画像与筛选标准
与 HR、用人经理共同确认规则与人工审核点。
连接渠道、人才库与日程系统
按需接入 ATS、邮箱、日历、知识库或内部系统。
基于真实招聘过程持续迭代
评估结果、收集反馈，优化提示词、规则与工作流。
数据入口岗位需求候选人简历人才库招聘渠道
→鲲界招聘智能底座大模型路由知识与规则Agent 工作流权限与审计
→业务输出候选人列表沟通任务面试协同招聘分析
START WITH ONE ROLE
先选择一个真实岗位，
先选择一个真实岗位，
验证招聘 Agent 的业务价值
带上岗位需求、现有招聘流程与候选人数据情况，我们可以一起判断适合从哪个环节开始，以及哪些动作应保留人工审核。
岗位验证流程评估方案沟通
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产品招聘 Agent · 智能招聘工作流岗位画像、人才寻源、筛选、沟通、面试与人才库
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公司广州鲲界科技有限公司企业 AI 转型与数字员工解决方案
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联系电话133 1627 6343项目咨询与真实岗位验证
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办公地址保利克洛维广场B座1603到访前请预约确认
涉及候选人数据与招聘流程时，将在正式沟通后确认权限、隐私与协作边界。