对话科锐国际刘之：招聘赛道进入 Agent 时代，关键人才反而更贵了

📌 一句话摘要

AI 降低招聘执行成本，却让关键人才更稀缺、更昂贵，招聘判断与合规风险上升，MiraDay 通过 Talent Intelligence 与 Agentic Search 助力企业把握人才价值。

📝 详细摘要

文章基于 Founder Park 对科锐国际 CTO、MiraDay 创始人刘之的访谈，分析 AI 在招聘赛道的双重影响：一方面 AI 让大量执行工作更便宜，导致公司规模收缩、关键人才需求激增；另一方面 AI 招聘工具的普及带来简历投递激增、身份伪造与 Deepfake 等风险，使得对人才的判断变得更难。刘之阐述了 MiraDay 作为 Talent Intelligence 产品的定位，利用 Agent Team、Agentic Search with Signal 等技术帮助招聘团队完成信息搜集、市场研究和关键判断，并指出垂直 AI 应用的四大壁垒——脏活、合规、垂直算法、私有数据与上下文，强调模型厂商难以覆盖最后一公里的需求。

💡 主要观点

- AI 降低执行成本，企业规模收缩但关键人才更稀缺、更贵。 刘之指出，AI 让原本需要几十人完成的任务几个人即可完成，导致公司规模变小，但少数关键人才对公司影响巨大，招聘竞争激烈，薪酬水平飙升。

AI 招聘赛道进入军备竞赛，信息噪声增多，判断难度提升。 求职者使用 Agent 批量投递、Deepfake 作弊，企业收到的简历激增，导致真正有价值的信息更难辨认，且招聘涉及合规与风险，需要人类提供信任、连接和温度。

MiraDay 通过 Talent Intelligence 与 Agentic Search 帮助招聘团队实现深度研究与判断。 MiraDay 不是传统 ATS，而是把招聘方法论、团队分工和 Agentic Search with Signal 融入产品，让 AI 负责数据搜集、信息整理，人工负责判断、沟通和关系建立。

Agentic Search 相比 RAG 的核心进化在于自主目标设定与信号提示。 Agent 不必先写精准查询，而是接受一个目标自行搜索、阅读并根据发现决定下一步行动，关键时刻会生成 Signal 提醒人类可能改变判断的线索。

垂直 AI 应用的壁垒在于脏活、合规、垂直算法和私有数据，而非是否拥有自研模型。 刘之认为模型厂商难以覆盖行业特有的细碎工作、合规要求、专属算法以及私有上下文，这些正是形成差异化壁垒的关键点。

💬 文章金句

- 找到一个人的资料正在变得越来越容易，理解一个人却越来越难。

• AI 让执行变得越来越便宜，研究、规划和判断的价值则在上升。
• 招聘 AI 还涉及风险和合规。欧盟已经把部分用于招聘筛选和候选人评估的 AI 系统纳入高风险框架。
• Agentic Search 与 RAG 最大的区别是，人不一定要先写出一条准确的查询，而是可以先给 Agent 一个目标。Agent 会自己搜索、阅读结果，再根据当前发现决定下一步搜索什么。
• 垂类 AI 应用的壁垒，不一定在于有没有自己的模型，而在于能不能解决模型解决不了的最后一公里。

📊 文章信息

AI 初评：88

来源：Founder Park

作者：Founder Park

分类：人工智能

语言：中文

阅读时间：34 分钟

字数：8437

标签： AI招聘, Talent Intelligence, Agentic Search, 大模型, 招聘技术

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