自猎网AI Agent招聘求职产品与自猎AI面试官智能体在京发布,智能求职招聘时代正式开启

7月24日,AI招聘平台自猎网在北京举办 AI Agent招聘求职产品发布会。发布会以 “破壁——看见更大的可能”为主题,聚焦人工智能技术在招聘领域的深度应用,旨在通过科技创新推动行业变革,解决 “招聘难” 与 “求职难” 的结构性矛盾,助力实现更高效、更公平的人才资源配置,以科技赋能企业、HR 和人才,提升招聘求职效率与人才评估的科学性、全面性,推动社会企业效率迭代升级。​

新华网副总裁杨庆兵,自猎科技创始人、董事长彭讲建,自猎科技发展顾问曾良,自猎科技运营中心总经理张海鹏,自猎科技政府事务部总经理许华丰,原上海孚腾资本董事总经理国有资本风险投资基金总经理麦格理基金中国区主管胡迎晨,万达文旅集团人力行政中心总经理林涛,联想消费战略与整合营销部总经理骆金星等嘉宾出席活动,共同见证招聘求职行业智能化变革的重要时刻。

行业痛点待解,科技赋能重构招聘生态​

发布会上,自猎科技创始人彭讲建以行业调研数据揭示传统招聘模式的局限:“传统招聘中,企业 HR 平均需筛选1000份简历才能找到1个合适人选,每天耗费 4 小时处理人才信息。自1997 年互联网招聘兴起近30年来,行业仍停留在‘关键词 + 标签’匹配、HR 手动筛选阶段,技术未能真正服务于人才价值匹配。”​

针对这一困局,自猎网发布创新的招聘求职 AI Agent 产品,其自研的 L4 级别人工智能全程伺应式招聘求职流程,整合多模态感知、智能决策、自动化工作流等前沿技术,实现从岗位发布到人才录用的全流程智能化。​

AI面试官成亮点,技术突破兼顾人文关怀​

作为发布会核心亮点,自猎 AI 面试官在面试场景实现多项突破。在效率层面,支持高并发面试,单次面试时间控制在30-60分钟,可使企业招聘效率提升 2 倍以上;在科学评估方面,基于521个算法维度生成《AI 面试评测报告》,涵盖专业技能、软性素质、价值观匹配等内容,确保评估客观可溯源;在人性化设计上,通过算法实现自然语言交互和情感共鸣,模拟真实面试场景以提升候选人体验。​

“AI面试官不仅是HR的工具,更是招聘求职公平的推动者。” 彭讲建强调,希望通过技术消除偏见,让人才评估回归能力本质,实现客观平权。

商业创新融合社会价值,免费模式助力行业普惠​

自猎科技创始人、董事长彭讲建在发布会上宣布三项重要承诺:对所有求职者终身免费,并同步向人才智能匹配推荐工作机会;为中小微企业提供免费的传统招聘模式服务,助力其解决招聘需求;推出高性价比的智能招聘 “年度套餐”,整合多项功能且无隐形收费,成本较传统平台降低60%以上。​

彭讲建呼吁构建更透明的招聘求职生态:“人才是社会发展的重要资源,招聘服务应回归公共服务属性。”​

凝聚合力共发展,以AI科技赋能人才价值​

发布会现场,自猎科技向10余家合作伙伴颁发授权书,携手推进各地招聘行业智能化服务升级。

与会专家表示,自猎网的创新模式标志着招聘求职行业从 “信息化” 向 “智能化” 跃迁,其技术应用与普惠理念对促进就业公平、优化人力资源配置具有积极意义。“AI Agent + 招聘” 的深度融合,或将成为数字经济时代的新基建。

“人才不是成本,而是最大的资产。”自猎网秉持这一理念,将持续探索人工智能与招聘场景的结合,推动 “人机协同” 成为行业新标准。本次发布会的成果,不仅展现了中国科技企业的创新能力,更为解决社会就业结构性难题提供了新思路。

### 字节跳动 AI TRE 模型及相关技术介绍 字节跳动旗下的 **Trae** 是一款集成了人工智能的开发 IDE 工具,旨在通过智能化手段提高开发者的工作效率[^1]。然而需要注意的是,“TRE”作为单独提及的技术名称,在当前已知的信息中并未被明确标注为独立于 Trae 的具体模型或框架。 #### 关键特性概述 Trae 提供的功能涵盖了智能问答、代码自动补全以及基于 AgentAI 自动编程能力。这些功能依赖于先进的自然语言处理技术和机器学习算法,能够显著减少手动编码的时间成本并优化开发流程。 #### 技术背景分析 虽然具体的 “TRE” 模型未有直接描述,但从其应用效果来看,该工具背后可能融合了多种前沿的人工智能技术,包括但不限于以下方面: - **深度学习神经络架构**: 利用 Transformer 或其他变体结构实现高效的语义理解生成任务。 - **强化学习 (Reinforcement Learning)**: 在自动化编程过程中,利用 RL 方法不断调整策略以适应不同场景下的最优解法。 - **大规模预训练模型**: 基础上采用类似于 GPT 或 BERT 的大型语言模型进行微调,从而具备强大的上下文感知能力和跨领域迁移能力。 此外,考虑到 Spring Boot 类加载过程等相关面试问题提到的内容[^3],可以推测此类技术支持还涉及传统软件工程原理同现代 AI 技术的有效结合。 对于希望深入了解此主题的研究者或者从业者来说,建议关注官方文档更新和技术博客发布动态获取最新进展信息。 ```python # 示例 Python 脚本模拟简单的 AI 功能演示 def ai_code_completion(input_text): # 这里仅作示意用途 keywords = ["import", "class", "def"] if any(keyword in input_text for keyword in keywords): return f"Suggested completion based on {input_text}" else: return "No suggestions available" print(ai_code_completion("import pandas as pd")) # 输出示例完成提示 ```
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