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Agent

重塑企業未來的引擎

Agent無疑是近年來最受矚目的技術熱點之一。Gartner發布的《2025年十大技術趨勢》報告中，”Agentic AI”被列為首位。明略魔方Pro數據顯示，3月7日，全球通用型Agent Manus的發布，再一次將Agent推上熱搜。近日，GTC 2025 開幕演講上，黃仁勛亦指出，Agentic AI 正是我們現在所處的時代，AI正在經歷一個新的拐點，變得越來越智能，應用越來越廣泛。

圖源：魔方Pro——明略科技旗下秒針系統社媒營銷洞察AI助手

在HR的日常工作中，“選用育留”中的“選”是最為繁瑣且重要的環節。隨著市場需求的快速變化，企業對崗位與候選人能力模型的要求也在不斷更新。面對業務部門的緊急用人需求，HR需要快速、精準地找到合適的候選人，一方面要向內看，借助企業沉淀的知識，找到科學的抓手；另一方面還要向外求，及時關注人才市場動態，從而鎖定當前最匹配的人才。

然而，在招聘環節中，HR經常會遇到以下痛點：

Agent的核心價值在于其自動化和動態適應能力。通過感知環境、記憶過程和執行任務，自動化執行繁瑣的辦公流程，加速決策驅動型洞察的生成，同時基于大模型，快速適應不同應用場景。

這種能力，正是HR在招聘工作中所急需的。

明略HR團隊的Agent探索

相比讓AI幫你訂機票，在企業級場景中，Agent遠不止于簡單的任務自動化，而是需要和企業的業務流程、數據和知識深度融合，才能真正發揮其潛力。

一個合格的企業級Agent，必須具備以下三個基本條件：

? 強大的大模型中臺支持

? 與真實工作流緊密結合

? 完備的數據及權限管理后臺

在小明企業級大模型平臺的賦能下，明略科技的HR團隊率先踏上了自研Agent之旅。

通過整理大量多維度信息，構建HR知識庫，并編寫調試Prompt等一系列動作，經過兩周的時間，一個涵蓋招聘到入職全流程的初版Agent應運而生，包括職位描述生成、面試官助手、試用期管理等多種功能。在后續的迭代過程中，通過將集成的3合1工作流，拆分為各自獨立的Agent，Agent的反應速度得到進一步提升，HR在處理日常重復性繁瑣工作時，也更加得心應手。

搭建Agent后，HR團隊在招聘環節的多個場景，實現了以下效果：

?? 簡歷分析：Agent可以將簡歷與崗位需求進行深度分析，生成詳盡的匹配度分析報告，涵蓋教育背景、工作經驗、專業技能以及穩定性等多個維度，提煉候選人亮點標簽。系統還能根據簡歷內容、分析結果及職位要求，自動生成相關面試題。支持在各大主流招聘平臺中集成使用，直接在招聘系統中自動抓取候選人簡歷及對應職位信息，進行快速批量匹配分析。

? 職位描述生成：業務部門輸入需求后，Agent可以結合企業歷史職位庫、職位要求知識庫，生成全面、準確、符合企業規范的JD，并發送給HR，省去對齊需求和重新梳理的步驟。

? 面試官助手：基于企業內置的面試要求、文化價值觀、人才傾向等知識庫，通過分析求職者簡歷和職位要求，Agent可以智能生成有針對性的面試題，幫助面試官精準提煉候選人關鍵能力，減少準備時間，提高面試效率和人才識別準確度。

? 試用期管理助手：Agent可以根據JD給出試用期目標建議、撰寫并修改試用期目標，對管理者如何進行目標review并給出溝通建議。關于試用期的各種問題，管理者可以通過Agent第一時間獲取專業建議。

? 人力政策咨詢：針對員工對福利政策、規章制度等方面的日常咨詢，AI人力政策咨詢助手，能夠根據企業的人力政策文檔，智能解答員工問題，提高HR工作效率，同時確保員工及時獲得準確信息。

在Agent的支持下，以往需要依靠大型系統才能解決的問題，現在非技術背景的HR團隊，也能通過自主研發Agent，以輕量化的方式高效應用于高頻業務場景。此次Agent初探，HR部門在職位描述（JD）撰寫、政策咨詢、試用期管理等場景中，整體效率提升了20%。

值得一提的是，作為企業級平臺，完備的數據及權限管理后臺相當于可靠的后方保障部隊，支撐著團隊協作與管理決策的有序開展。HR Agent所依托的小明企業級大模型平臺，支持企業組織架構對接，保持員工實時同步；支持一鍵導入、批量邀請成員；企業級角色權限管理，滿足功能/頁面/數據等全顆粒度；運營數據看板，讓員工使用情況一目了然。

谷歌云在《2025年人工智能商業趨勢報告》中援引權威調研發現，在AI的輔助下，員工的工作效率平均提升15%。目前約10%的企業已開始使用AI智能體，高達82%的企業計劃在未來三年內將智能體整合到工作流中。Agent重塑企業已是未來大勢所趨。

隨著AI技術的快速迭代，Agent將逐漸從1.0邁向2.0時代。Agent 1.0更多地依賴于人類的輸入和指導，可以在特定領域通過與人類的交互提高效率和創造力。Agent 2.0將更具自主性，能夠根據人類給定的目標或任務，獨立進行規劃、執行和反思，不僅能夠提供建議，還能直接提供任務成果，在更大限度上實現人類“零”干預。未來，Agent將以企業知識庫為原點，沿著單點Agent向多Agent協同的路徑發展，加速進入復雜數據場景。