AI Agent引领人才市场新变革：大模型驱动的跨界探索

近日，科锐国际举行了以“AI Agent产学融合”为主题的闭门研讨会，汇聚产学研界精英共探前沿技术落地路径。与会嘉宾围绕AI Agent技术演进、人力资源行业应用场景深化等核心议题，展开深入对话，共同推动人工智能技术在人力资源服务产业的深度转化与升级。


本次研讨会由科锐国际董秘兼副总经理张宏伟主持，特邀香港科技大学（广州）协理副校长、人工智能学域创始主任、讲座教授熊辉，北京语言大学信息科学院院长，语言智能研究院院长，博士、教授、博士生导师荀恩东莅临现场，分享真知灼见。科锐国际董事长高勇，CTO刘之，CIO于鹏，科锐国际技术研发团队、禾蛙平台产品研发团队核心成员，以及科锐国际服务AI产业的资深顾问团队深度参与。其中，还邀请了TMT行业的分析师及投资人共同出席，旨在构建一个产学研资多维度的对话交流平台。



当前，人工智能领域正以前所未有的速度蓬勃发展，应用场景日益多元化、创新化。2025年初，DeepSeek引发AI研发领域巨震。熊辉教授对此深有感触地指出，DeepSeek的出现，虽然在模型架构层面并未实现颠覆性的技术突破，依旧沿用了以Transformer为主的技术框架，但它带来的变革意义却极为深远。它打破了由美国科技巨头长期主导的大模型“贵族战争”格局，使得大模型研发从高门槛的“精英游戏”转变为更广泛的“平民参与”。开发成本的大幅降低，让中小企业、初创团队乃至个人开发者都有机会涉足这一前沿技术领域。众多中小企业纷纷尝试训练适配特定场景的垂类模型，AI技术也由此真正步入了实用主义的新阶段。


从“技术主导”向“场景主导”的转变，催生出一条条围绕大模型构建的新型产业链，产业机会如雨后春笋般涌现，呈现出爆发式的增长态势。AIGC应用工程师、数据标注师、场景设计师等职业形态应运而生，他们如同AI行业中的“装修队”，为行业的发展添砖加瓦。开源的力量推动了AI从中心化走向普及化，更让更多人能够享受到AI技术带来的便捷与高效。

在传统的人才评估体系中，往往更多地依赖于人工观察和经验判断。熊辉教授敏锐地指出，在AI的辅助下，这一逻辑逐渐走向结构化与数据化。从员工的入职、离职、晋升、降职到岗位调动，每一个人力流程环节都能被精准地数据记录、深入分析并持续优化。更为重要的是，AI还推动了「人才能力模型」的新范式转变：不再仅仅关注一个人能够做什么，而是更加强调其在组织中能否创造最优价值。这种转变在高科技公司表现得尤为明显，决策者希望找到那些能够快速成长、具备跨界协作能力的复合型人才，而非单点能力突出的“齿轮型工作者”。熊教授着重强调，希望员工之间形成多元互学的良好关系，而非陷入彼此内卷的恶性竞争。

此外，熊辉教授将知识的运用精妙地划分为四个阶层：博闻强识、触类旁通、一叶知秋以及无中生有。他认为，大模型的发展已经让人类在“博闻强识”和“触类旁通”的优势逐渐丧失，未来甚至“一叶知秋”的推理能力也有被超越的可能。因此，在未来，从0到1的“无中生有”能力将变得尤为关键。

他坚定地指出：“未来人与机器的根本差异，在于‘无中生有’的能力。虽然并非每个人都能拥有这种能力，但教育应当为这种能力的萌芽提供肥沃的土壤。” 他引用了《易经》中的“三易”理念——不易、变易、简易，强调我们面对的教育命题也应如此：既要掌握事物的本质，又要适应不断变化的环境，更要回归教育的本心。


随后，荀恩东教授分享了其基于AI技术在教育领域的前瞻探索，聚焦于如何让大模型切实赋能教师这一关键课题。他创新性地提出了以数据、知识与技术系统三者协同联动的路径，旨在推动国际中文智慧教育实现深度变革。与那些将大模型直接视为教学主体的观点不同，荀教授着重强调应把大模型当作得力工具，巧妙地嵌入教学流程之中，全力支撑教育工作者达成个性化、可持续的教学目标。


围绕让外国人更高效地学习中文这一具体应用场景，荀教授带领团队积极作为，精心构建了包含北京外国语大学语料库（BCC）在内的丰富多源数据资源。同时，结合自然语言结构计算方法，精准补齐大模型在理解知识能力方面的短板。荀教授深刻认识到，大模型固然具备强大的通用能力，但行业应用却高度依赖专业化的知识。因此，实现二者的高效融合，打造出真正能够落地应用的“智能体系统”，成为了未来的关键所在。

荀教授明确指出，技术的终极目标并非取代教师，而是增强教师的能力。一个真正具有可持续性的教育系统，不应仅仅关注“AI能做什么”，而应回归到“教师需要什么”这一核心命题上。他带领团队所构建的平台系统，已平稳运行2至3年，并且仍在持续迭代优化中。其最终目标是打造一个以知识图谱为核心、以模型为工具、以教师为中枢的智慧教育生态。这一成果不仅是AI教育应用的典范，更为「如何在行业规则与数据稀缺的环境下有效补强大模型」提供了极具价值的方法论启发。


接下来，科锐国际CTO刘之分享了基于AI技术在人力资源招聘服务场景中的实际应用。在他看来，AI技术的发展与革新，无疑为解决人力资源服务行业痛点提供了有效方案。招聘业务的核心在于有效解决人才与岗位的匹配撮合问题。对于基础和初级岗位的招聘，效率至关重要，而中高端岗位的招聘，对顾问的专业知识储备依赖度极高，并且常常面临 “市场快速变化” 和 “岗位日益细分” 两大挑战。


科锐国际通过自研的CRE Embedding模型和MatchSystem匹配系统，在招聘效率和精准程度上实现了质的飞跃。CRE模型基于700GB公共数据和40GB行业简历与招聘需求数据进行训练，能够深刻理解岗位需求和候选人简历中的复杂语义关系。这一模型结合了Agentic RAG（检索增强生成）技术，使招聘需求的匹配能力达到中级顾问的水平，极大地提升了招聘匹配的智能化水平。

此外，刘之及其团队正积极探索将Agent技术应用于招聘场景，近期已推出了Voice Agent（语音助手）电话客户端，实现了人选电话直连呼出、联系记录自动生成智能总结等功能。刘之透露，今年会将Voice Agent升级到由AI进行自动电话寻访，进一步提高招聘效率。同时他也坦诚指出，Agent智能体的研发存在非常多的挑战。奖励设计、更多的规划和动作数据的合成和采集、工具学习和提高单个任务完成率等方面需要进一步探索。


在圆桌讨论环节，熊辉教授、荀恩东教授与刘之先生同围绕技术、数据、合作三大角度展开深入探讨，并与现场观众进行了互动交流。

在技术选择上，他们一致认为“大道至简”是核心原则。身处技术领域之中，技术方向的选择需与业务目标紧密相连。无论面对成熟行业需求还是前沿应用场景的挑战，明确业务方向是成功的关键所在。业务需求决定技术路线，清晰准确的业务方向是技术成功的前提。简单且经过验证的解决方案往往是最优的选择，技术方案应聚焦于实际问题的解决之上。简化方案不仅能提高实施成功率与项目执行效率，还能以务实、验证的方式推动技术创新与落地应用，避免技术过度冒险所带来的风险与浪费，从而确保业务目标的精准实现。

在数据方面，从业务视角出发，选取高质量、具代表性与差异性的数据显得尤为重要。高质量的数据能够精准反映业务需求和用户行为模式，有助于深入理解市场趋势与客户需求动态变化，进而提升模型的准确性与实际应用效果。单纯依赖算力提升或公有数据资源若缺乏代表性与多样性则难以满足业务核心需求甚至可能造成资源浪费现象发生。

此外，科锐国际董事长高勇先生指出，企业AI化转型中，数据同质化问题严重，中国企业信用体系尚未成熟，导致数据应用与共享出现重复冗余。他强调加强合作特别是数据与产品层面深度合作是破解之道所在。同时国际化合作也是推动企业AI化转型成功的关键一环。

面对技术浪潮的汹涌澎湃，我们终将回到一个朴素的问题：人为何而工作？为何而成长？熊教授在会议的尾声引用了罗曼·罗兰的经典名言：“我看见人世间的种种，依然热爱。”技术也许是冷冰冰的，但人类赋予它方向与温度。我们不是要与机器竞争谁更聪明，而是要在机器善于“做”的世界中，更深刻地回答“为什么做”。教育要培养提问者，企业要识别有「灵魂」的人才，AI要成为辅助我们成为「更好自己」的工具。

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科锐国际
科锐国际是领先的以技术驱动的整体人才解决方案服务商，于2017年6月正式在深交所上市，成为国内首家登陆A股的人力资源服务企业（300662.SZ）。公司目前在中国、新加坡、马来西亚、美国、英国、德国、荷兰、澳大利亚等全球市场拥有100 余家分支机构，近3,000名自有员工。通过构建“技术+平台+服务”的商业模式，在20+个细分行业及领域为客户提供中高端人才访寻、招聘流程外包、灵活用工、人力资源咨询、培训与发展等人力资源全产业链服务，以及HR SaaS、垂直领域招聘平台、人力资源产业互联平台等技术和生态产品，为企业人才配置与业务发展提供一体化支撑，为区域引才就业与产才融合提供全链条赋能。过去一年中，公司链接企业近37,000家，贡献收入客户6,000余家，运营招聘岗位22万余个，成功推荐中高端管理及专业技术人员近20,000名，灵活用工累计派出人员38万余人次，聚合合作伙伴近13,000家。