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OpenJobs AI 是一个自主AI招聘代理,为招聘者自动化候选人寻找、筛选、沟通和面试安排,提升招聘效率。

Maker 说

今年我几乎每周都在跟人聊同一个话题的不同版本。

有时候是创始人,有时候是人才负责人,有时候是既要交付产品又要扩张团队的运营人员。细节各不相同——一个挂了四个月的工程师岗位,一个第三周就崩了的销售招聘,一个终于答应入职却又失联的高级PM。但底层逻辑永远一样:预算到位,岗位开放,目标人选存在、可触达、甚至已经在漏斗里,可就是招不进来。

这不是招聘专员的问题,而是每个想扩张的团队都在经历的痛点。这也是现代商业中极少数你预算无限、需求紧迫、目标人选就在一条消息之外,却依然会失败的场景。

我认识的所有招聘专员、招聘经理、创始人心里都有一份秘密清单:那个三周后才回复的高级工程师,那时团队已经放弃;那个本该完美的PM,在第14天左右失联,没人有时间去追;那个终于答应电话面试却直接放鸽子的总监,你永远不知道原因。这份清单藏在脑子里,没人会聊,只当是"做生意的成本"。

我花了十多年从不同角度围绕这个问题打转——先是在大型招聘平台内部,后来与上千家企业团队和招聘机构合作,试图让招聘真正有效。我始终放不下的是那份沉默的清单。因为它不是成本,而是一个系统在某个从未被工具修复的地方彻底坏掉了。

每一波招聘技术都解决了漏斗前端的问题:找到更多人、更快找到、更好评分。然后残酷的中段就被扔回给一个人——坐在桌前,一封一封地写邮件。那些半途而废的对话、逐渐冷淡的候选人、没人挽回的放鸽子。这才是大部分实际工作发生的地方,也是大部分工作死掉的地方。

没人修复过它。不是因为它不重要,而是因为直到最近,修复它的技术还不存在。

现在它存在了。智能体——不是单个模型,而是一组协调工作的智能体——可以跟候选人进行持续数周的真实对话。捕捉语气,察觉犹豫,在对方冷淡时重新激活。不是顶级招聘专员巅峰状态的水平,而是一个稳定、专注的招聘专员,处理每一段对话,永不疲倦,永不失去耐心。

MIRA就是由此诞生的。四个智能体分担工作:一个把模糊的职位描述变成真实的搜索策略,一个找到合适的人选,一个负责对话,一个同时监控所有候选人并标记那些即将流失的。

交付物不是一份名单,而是那个没有溜走的人。

更大的图景是:招聘是任何真正想增长的公司最重要的流程,也是设计得最明显针对一个已不存在世界的流程——在那个世界里,瓶颈是找到人,而不是与他们互动。当智能体开始与其他智能体协作完成实际工作时,缺失的层不是另一个数据库,而是一个真正理解人的系统:能找到合适的人、进行真实对话、并把他们带进房间的系统。

这就是我们在构建的层。

如果那些私人清单让你感同身受,我很想听听你的故事。无论你是眼睁睁看着一个季度因为招不到合适的人而溜走的创始人,是扛着空位压力的招聘经理,还是盯着那些你希望保持联系的名字的招聘专员——尤其是那些你通常不会讲出来的故事。那些才是我一直在学习的。

热门评论

PH 用户
Mira 如何处理量化或生物科技这类小众岗位?还是说大部分只是噪音?
PH 用户
积分机制是怎么运作的?FAQ 里好像没覆盖这个细节。
PH 用户
恭喜 Product Hunt 上线。用"自主"而不是"辅助"来定位是对的。我不需要副驾驶,我要的是智能体直接干活,有面试要参加时通知我就行。
PH 用户
各位加油!很酷的产品!
PH 用户
恭喜!能不能让我把更多公司HR背景信息喂给openjobs,让它匹配得更准,而不仅仅是针对某个岗位的JD?除了技能匹配,你们怎么处理文化/口味匹配?
PH 用户
好奇数据来源。你们是从LinkedIn、GitHub还是自己的数据库里pull数据?
热门产品Rajiv Ayyangar2026-05-11原文

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