智能需求沟通和完善
Agent 先进行目标澄清，再自动追问能力要求、优先级和业务限制，将岗位目标转化为可执行的招聘任务。
- 语音对话提取关键约束
- 自动补全缺失岗位信息
- 生成标准化需求摘要
已明确关键项18
待确认项3
智能职位澄清
用户可以和AI语音对话沟通需求；无须人工配置，AI自动完成职位模型和寻访构建的配置；并智能分析招聘渠道和市场人才分布，同时根据招聘数据持续自我迭代。
马上开通
4x
需求澄清效率提升
92%
标准化岗位定义覆盖
24/7
持续策略监测与迭代
职位模型与筛选标准生成
基于历史筛选数据与岗位上下文自动建模，20+维度精确刻画岗位需求，支持结构化+非结构化双重标准定义准确判断人才适岗。
- 能力维度自动拆解
- 维度权重智能分配
- 统一评价口径输出
人才线索2,847
匹配通过156
94
刘女士
高级软件工程师
安排面试
84
张先生
全栈开发工程师
可考虑推进
市场分析与行情洞察
自动汇总渠道回传数据记录和市场供需变化，动态分析职位寻访效率，智能优化迭代寻访策略。
- 渠道搜索复盘分析
- 市场人才特征分析
- 寻访策略动态优化
本周新增可触达人才1,247
初筛通过率31.6%
策
策略包：后端工程岗位 Q1
三轮触达 · 自动优化中
运行中
数据复盘与优化
每一轮执行都沉淀为结构化过程数据，自动识别瓶颈与偏差，驱动下一轮模型与策略更新。
- 过程指标实时追踪
- 异常决策自动预警
- 优化建议自动生成
本周复盘岗位36
异常岗位预警7
招呼回复率下降
建议：调整招呼触达时间及优化薪资范围
人选过筛率过高
建议：进一步卡死寻访条件
案例评价
某行业头部科技企业将职位澄清接入核心岗位招聘后，需求对齐和模型有效性显著提升。
需求确认时长
<15分钟
岗位需求完备率
+73%
首轮筛选通过率
53%
每岗位配置时间节省
>10小时
“职位澄清模块把‘需求确认’从沟通成本变成了可复用资产。每轮招聘都在变快，也在变准。”
某科技企业招聘负责人常见问题
创建职位后，即可通过独立小程序发起职位澄清对话；后续的配置、执行与优化由探也平台上的 AI 主动推进并持续完成。整个接入过程不需要改造你现有的招聘流程，也无需调整 ATS 系统配置，业务团队可以在原有协作方式不变的前提下，快速获得职位澄清能力。
系统会将语音实时转写并结构化为“可确认项”，自动识别关键缺失条件，如职责边界、优先级、必须项、可放宽项、薪酬区间与到岗时效。每轮沟通后都会生成职位画像摘要，支持逐条确认和人工编辑。
可以。系统会结合岗位类型、行业特征、业务阶段、团队结构和历史交付数据，动态调整提问框架、能力维度和权重分配。
支持企业级权限控制、过程留痕与分级可见策略。关键字段可按角色授权访问，例如业务负责人、招聘负责人、面试官只查看各自必要信息，敏感字段可按规则脱敏展示。系统会完整记录关键决策路径、编辑历史和操作人信息，支持审计回溯、复盘核查与合规检查，每次变更都可追踪。
可以。模块会把历史交付结果、寻访过程、筛选反馈、面试评价和录用结果持续沉淀为经验标签与策略参数，通过智能化分析复盘，系统可识别低效环节、寻找到潜在可优化点，自动给出调整建议与优化动作。长期运行后，可明显提升需求定义质量、首轮匹配命中率，形成真正可进化的招聘经验沉淀。