第一批用Agent的HR，已经实现招聘自由

Agent无疑是近年来最受瞩目的技术热点之一。Gartner发布的《2025年十大技术趋势》报告中，"Agentic AI"被列为首位。明略魔方Pro数据显示，3月7日，全球通用型Agent Manus的发布，再一次将Agent推上热搜。近日，GTC 2025 开幕演讲上，黄仁勋亦指出，Agentic AI 正是我们现在所处的时代，AI正在经历一个新的拐点，变得越来越智能，应用越来越广泛。

图源：魔方Pro——明略科技旗下秒针系统社媒营销洞察AI助手

在HR的日常工作中，“选用育留”中的“选”是最为繁琐且重要的环节。随着市场需求的快速变化，企业对岗位与候选人能力模型的要求也在不断更新。面对业务部门的紧急用人需求，HR需要快速、精准地找到合适的候选人，一方面要向内看，借助企业沉淀的知识，找到科学的抓手；另一方面还要向外求，及时关注人才市场动态，从而锁定当前最匹配的人才。

然而，在招聘环节中，HR经常会遇到以下痛点：

Agent的核心价值在于其自动化和动态适应能力。通过感知环境、记忆过程和执行任务，自动化执行繁琐的办公流程，加速决策驱动型洞察的生成，同时基于大模型，快速适应不同应用场景。

这种能力，正是HR在招聘工作中所急需的。

相比让AI帮你订机票，在企业级场景中，Agent远不止于简单的任务自动化，而是需要和企业的业务流程、数据和知识深度融合，才能真正发挥其潜力。

一个合格的企业级Agent，必须具备以下三个基本条件：

➢ 强大的大模型中台支持

➢ 与真实工作流紧密结合

➢ 完备的数据及权限管理后台

在小明企业级大模型平台的赋能下，明略科技的HR团队率先踏上了自研Agent之旅。

通过整理大量多维度信息，构建HR知识库，并编写调试Prompt等一系列动作，经过两周的时间，一个涵盖招聘到入职全流程的初版Agent应运而生，包括职位描述生成、面试官助手、试用期管理等多种功能。在后续的迭代过程中，通过将集成的3合1工作流，拆分为各自独立的Agent，Agent的反应速度得到进一步提升，HR在处理日常重复性繁琐工作时，也更加得心应手。

搭建Agent后，HR团队在招聘环节的多个场景，实现了以下效果：

➢ 简历分析：Agent可以将简历与岗位需求进行深度分析，生成详尽的匹配度分析报告，涵盖教育背景、工作经验、专业技能以及稳定性等多个维度，提炼候选人亮点标签。系统还能根据简历内容、分析结果及职位要求，自动生成相关面试题。支持在各大主流招聘平台中集成使用，直接在招聘系统中自动抓取候选人简历及对应职位信息，进行快速批量匹配分析。

➢ 职位描述生成：业务部门输入需求后，Agent可以结合企业历史职位库、职位要求知识库，生成全面、准确、符合企业规范的JD，并发送给HR，省去对齐需求和重新梳理的步骤。

➢ 面试官助手：基于企业内置的面试要求、文化价值观、人才倾向等知识库，通过分析求职者简历和职位要求，Agent可以智能生成有针对性的面试题，帮助面试官精准提炼候选人关键能力，减少准备时间，提高面试效率和人才识别准确度。

➢ 试用期管理助手：Agent可以根据JD给出试用期目标建议、撰写并修改试用期目标，对管理者如何进行目标review并给出沟通建议。关于试用期的各种问题，管理者可以通过Agent第一时间获取专业建议。

➢ 人力政策咨询：针对员工对福利政策、规章制度等方面的日常咨询，AI人力政策咨询助手，能够根据企业的人力政策文档，智能解答员工问题，提高HR工作效率，同时确保员工及时获得准确信息。

在Agent的支持下，以往需要依靠大型系统才能解决的问题，现在非技术背景的HR团队，也能通过自主研发Agent，以轻量化的方式高效应用于高频业务场景。此次Agent初探，HR部门在职位描述（JD）撰写、政策咨询、试用期管理等场景中，整体效率提升了20%。

值得一提的是，作为企业级平台，完备的数据及权限管理后台相当于可靠的后方保障部队，支撑着团队协作与管理决策的有序开展。HR Agent所依托的小明企业级大模型平台，支持企业组织架构对接，保持员工实时同步；支持一键导入、批量邀请成员；企业级角色权限管理，满足功能/页面/数据等全颗粒度；运营数据看板，让员工使用情况一目了然。

谷歌云在《2025年人工智能商业趋势报告》中援引权威调研发现，在AI的辅助下，员工的工作效率平均提升15%。目前约10%的企业已开始使用AI智能体，高达82%的企业计划在未来三年内将智能体整合到工作流中。Agent重塑企业已是未来大势所趋。

随着AI技术的快速迭代，Agent将逐渐从1.0迈向2.0时代。Agent 1.0更多地依赖于人类的输入和指导，可以在特定领域通过与人类的交互提高效率和创造力。Agent 2.0将更具自主性，能够根据人类给定的目标或任务，独立进行规划、执行和反思，不仅能够提供建议，还能直接提供任务成果，在更大限度上实现人类“零”干预。未来，Agent将以企业知识库为原点，沿着单点Agent向多Agent协同的路径发展，加速进入复杂数据场景。