51CTO_我利用Langchain和langgraph开发了一个AI招聘官

最新推荐文章于 2025-12-15 12:08:33 发布

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#langchain #人工智能 #AI招聘 #大模型 #LLM #Langchain #Langgraph

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我利用Langchain和langgraph开发了一个AI招聘官

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https://docs.dingtalk.com/i/nodes/bva6QBXJwanm4znGuRN5kv5YWn4qY5Pr

用 AI 打造“超级招聘官”—— AI Recruit Agent 全解析

在 AI 急速赋能企业的当下，招聘体系也迎来了智能化升级。传统流程中，HR 需要手动筛选大量简历、比对岗位需求、整理报告，不仅耗时耗力，还容易错过优秀候选人。为解决此问题，我利用Langchain和langgraph开发了一个AI招聘官智能体 AI Recruit Agent，它让AI当上了招聘官：从简历下载、AI 提取结构化信息、匹配分析，到 Markdown / HTML 报告输出，全流程自动化，让 HR 真正把时间用在“选人”而不是“找人”上。

项目价值：让 HR 聚焦“人”，而非重复劳动

效率倍增

Playwright 自动从智联招聘等招聘平台批量下载简历，避免“手工点击”的繁琐操作；
异步并发调用大模型，同时分析多份简历，大幅降低等待时间；
自动生成结构化报告，HR 无需再手动整理 Excel / Word。

AI 驱动的精准匹配

利用 DashScope qwen3-max大模型提取候选人教育、经历、技能、总结等关键信息；
再次调用大模型对照岗位要求输出匹配度、优势、待完善项、推荐意见；
默认推荐规则：匹配度 ≥ 80 且推荐意见包含“推荐/面试”等正向关键词，可以自定义调节。

化解“专业理解不足”的痛点

很多非技术背景的 HR 很难真正读懂技术类简历，“技能名称看不懂、项目亮点抓不住”是行业通病，容易错过优秀候选人；
AI Recruit Agent 利用领域知识和标准化评分，输出的“优势/待完善项”直接参照岗位需求，帮助 HR 快速把关；
这样 HR 可以把更多时间投入到候选人沟通与团队协作，而不是纠结技术细节。

邮件数量庞大，筛选效率

HR每日需处理数百至数千封简历投递邮件，手动筛选耗时耗力，易遗漏优质候选人。

可追溯、可调优的分析链路

所有 LLM 输出都通过 Pydantic 校验，保证结构化数据可靠；
记录完整性能数据，方便定位瓶颈；
支持 JSON、Markdown、HTML 多种格式输出，便于 API、邮件、Wiki 等多场景对接。

视频演示

请至钉钉文档查看附件《AI招聘官.mp4》

AI招聘官处理简历非常快

快速处理：一次性并发分析多份简历，几十秒即可完成全流程（基于18份简历得出的）

核心流程：一条命令搞定“下载 → 分析 → 报告”

流程示意（简化版）：

下载简历：Playwright 自动打开智联招聘后台 → 输入岗位关键词 → 批量下载 PDF；
AI 分析：异步协程对每份简历执行
- load_pdf → 提取文本
- extract_candidate_info → 大模型抽取结构化信息
- analyze_candidate → 大模型匹配评分+优劣势分析
生成报告：Markdown / HTML 双格式保存，可直接发布分享。