线上招聘直播有哪些形式呢?

在疫情反复的形势下,线下招聘似乎变得越来越难了,因此,线上直播就成为了企业招聘的常态。那么线上招聘直播又有哪些形式呢?下面我们一起来看看。

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1、企业自行直播招聘

企业在做招聘直播的时候,其实可以到一些公域流量直播平台当中去做直播,如果选择在传统招聘平台当中做直播的话,跟以前的招聘方式其实也没太大区别。

为什么要到公域平台上做直播呢?很简单,你可以把它当作一场宣传企业文化的直播,不仅仅能够找到心仪的人才,也能在这些平台中在众多的用户心中留下印象。

2、通过地方政府或公益性的招聘平台做直播

这些招聘直播一般有官方背书,得到的关注和认可度会更高。而且在疫情形势之下,政府为解决社会就业问题更是提供了非常强大的支持,企业与其合作也会是一个不错的选择。

注意:不过无论是哪种形式下的招聘直播,企业也不要一味说公司如何如何好,正所谓百闻不如一见,主播不妨把直播镜头放到企业内部环境中,让求职者看看真实的企业环境和工作氛围,能够接受的求职者留下来的几率也能大大提高。

在疫情形势下,企业做招聘直播不仅仅避免疫情,还可以节省更多成本并招纳更多的优秀人才,不局限于地区。

<think>好的,用户想了解如何用Crew AI连接Unity百度千帆AI App Builder。首先,我需要确认这两个平台的基本情况它们各自的API能力。 百度千帆AI App Builder提供了哪些API?用户可能需要先查阅官方文档,看看是否有RESTful API接口,以及如何申请API Key。接着是Unity部分,Unity通常使用C#进行开发,需要处理HTTP请求,可能需要用到Unity的UnityWebRequest类。 然后,Crew AI的角色是什么?Crew AI可能是一个中间件或代理,用于协调不同AI模型之间的协作。需要确定Crew AI是否支持调用外部API,比如能否触发向百度千帆发送请求,并处理返回结果。 接下来,步骤可能包括:在百度千帆创建应用,获取API密钥;在Unity中设置HTTP客户端,处理请求响应;配置Crew AI作为中间层,管理通信逻辑。还要考虑异步通信、数据格式转换(如JSON)、错误处理等问题。 可能的难点在于身份验证、数据解析实时通信。需要确保Unity能安全地存储API密钥,处理网络延迟,以及正确解析从百度千帆返回的数据,比如自然语言处理结果,再在Unity场景中应用这些结果。 另外,用户可能需要具体的代码示例,比如在Unity中发送POST请求到Crew AI的服务,再由Crew AI转发到百度千帆API。或者,Crew AI是否提供直接的集成方式,简化流程。 还需要检查是否有现有的插件或SDK,比如百度是否提供Unity的SDK,或者Crew AI是否有百度千帆集成的文档。如果现有资源有限,可能需要自定义解决方案。 最后,测试调试步骤也很重要,确保各环节连通,处理可能的异常情况,如网络中断、API限制等。可能需要分阶段实现,先验证单个组件再整合。</think>以下是将Crew AI、Unity百度千帆AI App Builder连接的实现思路技术要点,分步骤说明: --- ### **步骤1:环境准备** 1. **百度千帆侧** - 创建应用并获取API KeySecret Key - 确认所需AI能力接口(如:`/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/completions`) - 安装Python SDK:`pip install qianfan` 2. **Unity侧** - 创建3D/2D项目 - 准备网络通信模块:使用`UnityEngine.Networking`处理HTTP请求 3. **Crew AI侧** - 安装框架:`pip install crewai` - 构建Agent工作流,规划任务处理逻辑 --- ### **步骤2:核心通信架构** ```mermaid graph LR A[Unity客户端] -->|发送JSON请求| B(Crew AI中间层) B -->|调用API| C[百度千帆AI服务] C -->|返回AI结果| B B -->|处理数据| A ``` --- ### **步骤3:Crew AI中间层实现(Python示例)** ```python from crewai import Agent, Task, Process from qianfan import ChatCompletion # 初始化百度千帆客户端 qianfan_client = ChatCompletion(ak="YOUR_API_KEY", sk="YOUR_SECRET_KEY") # 创建处理Agent translator_agent = Agent( role='API协调员', goal='处理Unity千帆的通信', backstory="专门负责数据格式转换接口调用", verbose=True ) # 定义任务处理流程 def handle_unity_request(query: str) -> str: task = Task( description=f"处理Unity请求: {query}", agent=translator_agent, expected_output="格式化后的JSON响应" ) result = task.execute() # 调用千帆API resp = qianfan_client.do( model="ERNIE-Bot-4", messages=[{"role": "user", "content": result}] ) return resp['result'] ``` --- ### **步骤4:Unity客户端实现(C#示例)** ```csharp using UnityEngine; using System.Collections; using UnityEngine.Networking; public class AIConnector : MonoBehaviour { public string crewAIEndpoint = "http://localhost:5000/process"; IEnumerator SendRequest(string userInput) { // 构建请求体 var data = new { query = userInput, timestamp = System.DateTime.UtcNow.ToString("o") }; string json = JsonUtility.ToJson(data); // 发送POST请求 using(UnityWebRequest request = new UnityWebRequest(crewAIEndpoint, "POST")) { byte[] bodyRaw = System.Text.Encoding.UTF8.GetBytes(json); request.uploadHandler = new UploadHandlerRaw(bodyRaw); request.downloadHandler = new DownloadHandlerBuffer(); request.SetRequestHeader("Content-Type", "application/json"); yield return request.SendWebRequest(); if (request.result == UnityWebRequest.Result.Success) { HandleAIResponse(request.downloadHandler.text); } else { Debug.LogError($"请求失败: {request.error}"); } } } void HandleAIResponse(string response) { // 解析JSON并更新游戏状态 var result = JsonUtility.FromJson<AIResponse>(response); Debug.Log($"收到AI响应: {result.answer}"); } } [System.Serializable] public class AIResponse { public string answer; public float confidence; } ``` --- ### **步骤5:关键问题处理** 1. **数据安全** - 使用HTTPS加密通信 - 在Unity中通过`PlayerPrefs`加密存储凭证 - 设置QPS限流(千帆默认5QPS) 2. **异步通信** ```csharp // Unity中启动协程 void Start() { StartCoroutine(SendRequest("如何打败BOSS?")); } ``` 3. **协议设计建议格式** ```json { "metadata": { "game_version": "1.2.3", "scene_id": "dungeon_01" }, "query_type": "npc_dialog", "content": "玩家选择了对话选项B" } ``` --- ### **扩展可能性** 1. **实时游戏AI** - 将千帆的NLP能力用于NPC智能对话 - 通过`ERNIE-ViLG`生成游戏剧情文本 2. **数据分析** - 使用`千帆ModelBuilder`训练游戏行为预测模型 - 集成到Crew AI的任务分配系统 3. **性能优化** - 在Crew AI层添加Redis缓存 - 使用Protocol Buffers替代JSON --- ### **调试建议** 1. 先用Postman测试接口连通性 2. 在Unity中开启`Development Build`查看网络日志 3. 使用千帆的在线调试工具验证响应格式 实际部署时需注意千帆API的计费策略(按token计费)Unity的跨平台网络兼容性问题。
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