招聘 Agent 来了：可自动执行多数招聘和录用任务，30 名员工公司每月成本最高 500 美元

Mega HR 是一家总部位于佛罗里达州的人力资源初创公司。1 月 15 日，他们推出了一项名为 Megan 的 AI 代理服务。该公司声称，它可以自动完成大多数招聘和录用任务，并且改善了与求职者的沟通。

他们没有采用 2022 年上映的恐怖电影 M3GAN 片名的拼写，这让我有点失望——这部电影讲述的是一个 AI 玩偶变得具有自我意识，并且能预测结果——但我们还是很高兴能有机会采访 Mega HR  公司创始人兼首席执行官 Darren Bounds ，了解在本已充满争议的招聘流程中加入 AI 会带来什么后果。

人们普遍认为，招聘流程已经坏掉了。人们说，求职面试就像一场噩梦。人们花费数月的时间申请成百上千个职位，但都无功而返。有些人还使用自己的 AI 机器人进行自动申报。“幽灵“（无缘无故停止交流）经常出现，”幽灵职位"（发布后不会被填补的职位）也是。

与此同时，在最近的一项研究 中，74% 的雇主声称他们找不到想要的人才。有鉴于此，也许问题在于 AI 是否会让这种情况变得更糟糕？

Bounds 在接受 The Register 采访时说，他之前创办了招聘平台 Breezy，并于 2019 年出售给了 Learning Group Technologies。

Bounds：“在那家公司被收购后，我本打算永久离开人力资源技术行业，但后来出现了 COVID 和 LLM。实际上，整个招聘领域都被打乱了，很多方面都发生了变化，比之前几十年都要快得多。这似乎是一个有趣的机会，我想开始重新思考事情会变成什么样。

“大约两年前，我开始接触软件代理，测试可能的边界。很早以前，我就非常清楚地意识到，这是一个机会，而且这个机会每个月都在发生变化，因为所有的创新都发生在像 OpenAI 这样的平台上，而且它们具有推理能力。同样明显的是，AI 代理将在未来五年内迅速成为 SaaS 领域非常重要的一部分。

“大约一年前，我们开始筹备 Mega HR。Mega 的理念是，代理肯定会在招聘、营销和销售等所有领域发挥重要的作用。但是，对于在工作流程中嵌入 AI，目前正在使用传统 SaaS 产品的公司，他们的接受程度各不相同。

“对一些人来说，在 LLM 之前，AI 就已经成为招聘的一部分有很长一段时间了，只是形式不同。但人们对使用这项技术一直心存顾虑。”

Bounds 解释说，他们的目标是构建一个代理，尽可能多地执行招聘流程中的任务，同时让企业根据自己的舒适程度逐步采用这项技术。

“因此，我们开始着手开发 Mega 平台，这是一个端到端的招聘平台，与 Ashby 或 Workable 等其他现有申请人跟踪系统相同。但我们希望，代理在我们为该产品构建的所有功能中发挥作用。

“如今，我们已经有了一个系统，Megan 会自动学习我们为产品添加的每项功能，并将其纳入她的工具带。这样，如果用户感兴趣，它就可以为你管理这部分流程。

“这包括从编制和宣传职位、发布职位、编辑职位，到在招聘流程早期和后期管理候选人审核的工作，当然还有日程安排，所有这些实际上都是最基本的一些功能。

“同时，它还了解你的业务、招聘团队、正在招聘的候选人，并能利用我们开发的工具与他们进行互动。

“这意味着什么？比如你有很多候选人，他们正处于某个特定阶段，如面试阶段。你需要从他们那里收集一些信息，并在团队面试他们之前更新你的候选人记录。

“你可以要求 Megan，就像要求坐在你旁边的助理或其他团队成员一样，从求职者那里收集信息，并更新记录，以便团队能够在面试会议之前掌握这些信息。

“它会联系他们。如果是电子邮件，它就会给他们发电子邮件。它也可以给他们发短信。它可以采用各种方式。它会获取这些信息，在整个招聘过程中为你提供最新的信息。如果遇到问题，它会告诉你。否则，它会更新记录，让你带着所需的一切去参加会议。

“因此，我认为，我们在构建 Megan 时所秉持的理念，与当前许多（至少是公开发布的）代理解决方案所秉持的理念截然不同。那就是，对于一些我们不希望它深入的对话或能力，我们会设置导轨。

“但是，在招聘流程中，在我们希望它具备的能力和职责范围内，它可以根据需要使用我们为它构建的工具，以便完成摆在它面前的任务。

“在过去的 6 到 9 个月里，我们花了很多时间，真正完善了它在这些流程中的推理能力，并取得了一般来说还不错的结果。

“所以，这真得很有吸引力。我们用它来招聘。在我们的试验阶段，其他公司就已经在用它进行招聘了。但是，作为一名构建者和科幻小说迷，与它互动并了解如今通过代理技术所能实现的一切，真的非常非常令人着迷。就这种能力而言，我们还只是处于冰山一角，从现在起的 12 或 24 个月内，我们将达到什么样的水平呢？”

The Register：你们是怎么对企业宣传的？是不是说每周能为员工节省多少时间？

Bounds：“我们的价值主张无疑是为团队成员节省时间。

“我们主要考虑的是，从发布招聘信息到录用求职者，整个流程中有多少任务可以委托给 Megan 。

“这就是我们最终要看的… 而且，对于不同的招聘流程，这显然会有很大的不同。坦率地说，我认为，这就是 Megan 目前最有价值的能力。在接下来的 12 个月里，我们还想添加很多很多东西，我们会继续添加。但在它目前的能力范围内，那些目前正在使用 Megan 的公司，我们就是这样选出来的，衡量标准是它能替人类承担招聘流程中的多少任务。

The Register：对于求职者来说，与 Megan 打交道是一种怎样的体验？你们有他们的反馈吗？在求职者中，有人对流程的自动化程度和缺乏透明度感到不满。

Bounds：“甚至在 LLM 面前，这也一直是个大问题。因为从 2008 年或 2009 年开始，在 LLM 出现之前，求职者跟踪系统就开始将机器学习纳入其流程，并根据一些非常非常初级的决策来取消候选人的资格。

“但现在，尤其是在当今的就业市场上，“幽灵”求职者是一个巨大的问题。

“我的产品研究很大一部分是通过 Reddit 进行的。我看到，人们在谈论他们所经历的恐怖故事，他们克服了种种困难却找不到工作，以及为此浪费了多少时间。

“从 Megan 问世的第一天起，我们的目标之一就是提供一个非常稳定可靠的途径，让人们了解招聘流程中的最新情况和信息。但这并不意味着我们要强迫每家使用我们服务的公司都遵守。有些公司可能就是想保持沉默。

“但 Megan 的默认路径和建议是，招聘流程的每个阶段都有与之相关的 SLA（服务水平协议），即候选人要想通过这些阶段所应获得的目标得分。当违反或不满足这些 SLA 时，Megan 会自动向候选人发送状态信息。

“从这个意义上讲，它还挺积极主动。不仅如此，在整个过程中，它会随时向候选人通报最新情况。求职者可以直接与 Megan 沟通，向它提出问题。它会做出回应，并与团队和相关人员分享和交流求职者的疑问，在他们之间来回传递信息，努力处理好这种关系，确保求职者的问题可以得到解答。

“但毫无疑问，当候选人经过不同的阶段，他们或者入围，或者没入围，都会有更新“。

The Register：在开发 Megan 的过程中，你们遇到过什么问题、失败或错误吗？众所周知，LLM 有时会出错。

Bounds：“这些部分都很有挑战性，不是吗？很多 AI 产品都是非常肤浅的、一蹴而就的 AI 解决方案。有些人更进一步，但很少。这就是我们对自己所做的一切感到如此兴奋和自豪的原因。

“我们正在构建软件，设法解决 LLM 在推理和幻觉方面的缺陷。但与此同时，构建 LLM 的平台也在做这项工作。毫无疑问，他们的工作在这个过程中非常有价值。从代理的角度来看，与 12 个月前相比，今天的推理水平简直是天壤之别。

“我甚至不知道该如何评价。我没有衡量标准。但现如今，我们所处的位置已完全不同。同时，根据 6 个月或 12 个月前的情况，我们需要构建很多很多的层来帮助代理。

“Megan 不是一个代理，它是众多代理的集合，包含了几十个微型代理，它们都专注于各自擅长的不同子任务，并协同工作。在每一个代理中，我们都构建了一些技术或实施了一些策略，让它能够反映并验证自己或其他代理所做的判断是真还是假，并据此采取行动，通过整个链条，最终向用户揭示一些事情，或针对候选人采取一些行动。

“但在 9 到 12 个月前，这些的问都更严重。如今问题依然存在，但我们已经用一种非常有趣的方式解决了它们。在使用“导轨（guardrailing ）”这个词时，我们有点犹豫，因为我们喜欢 Megan 的一点是，对于任何事情，我们都不会告诉它如何去做。

“我们不会告诉它如何给候选人发邮件，如何在收到候选人的反馈后更新候选人记录。它必须自己想办法。我们给它提供了一堆乐高积木，它可以按照自己的想法把这些乐高积木组合在一起，解决特定的问题。因此，在微观上是有导轨的，但在宏观上没有。“

The Register： 上手体验怎么样？是否需要安装软件？服务价格如何？

Bounds：“一切都是基于网络的。因此，你可以访问我们的网站，然后获得产品访问权限。你可以自己配置，也可以通过我们的客户成功经理。然后，基本上，你就可以通过云来自行管理了。

“定价模式依据组织的规模。然后，在代理方面，则是基于 Megan 将多少候选人带入进行中状态。因此，如果你正在招聘的候选人被自动取消资格，则无需支付任何费用。但它为你管理的任何候选人，我们都会收取相关费用。“

The Register：运行 Megan 的计算成本如何？

Bounds：“我想说的是，在那个过程中，我们现在面临着很大的风险，因为这种能力是全新的，尤其是像 Megan 这样强大的代理。与 Megan 的每一次互动，我们公司都要付出代价，而组织、职位和团队不同，与它互动的频率也会有很大的不同。“

Bounds 解释说，Megan 会在宏观层面接入产品，这样用户就可以通过 Slack 或销售业务 CRM 软件或其他方式与它互动。我们决定采用静态成本的简单定价模式，而不是对每个 LLM token 进行核算。

“因为这是一项新技术，所以我们定了一个固定成本，这样在谈价时方便客户理解。我想说的是，成本可能会有很大的不确定性。通过这种方式，我们觉得这可能是我们目前能够实施的最接近价值定价的方式，不需要对实际的互动情况有更多的了解“。

Bounds 认为，对于拥有 10 至 30 名员工的公司来说，每月的成本可能在 200 美元到 500 美元之间，具体取决于公司招聘流程的复杂程度。

Bounds：“就在最近两个月，我们开始在内部招聘中使用 Megan。这与我们从 20 多家一直在测试 Megan 的公司那里听到的情况如出一辙。

“一开始，你与 Megan 的互动非常微妙。你会问她一些问题。你配置它执行某些操作，比如筛选候选人或安排面试。

“但最终你会遇到这样的问题，你会去探索，问 Megan 是否能完成某项任务。它做了。然后你就会想，’哦，我需要重新思考一下我该如何使用这个软件‘。从那时开始，Megan 不再是你需要使用的一个功能，你开始更多地把它当作你工作过程中的一个合作伙伴。一旦过了这个拐点，你就会开始改变你测试其能力边界的方式。这才是真正令人兴奋的时刻“。

The Register：Megan 所能做的事是否已经足够广泛，以至于企业实际上正在用 AI 代理取代人类员工？他们是否因为可以用更少的人完成更多的工作而减少了员工数量？

Bounds：“我认为，如果你 6 到 12 个月后问我，使用 Megan 的公司会说是，这是毫无疑问的。但是，由于他们刚使用了 6 个月，现在说这个还为时过早，尤其是现在是 1 月份，预算季刚刚开始。

“我认为，它所做的就是扩展你的解决方案，而它所采用的方式会影响你决定是否增加招聘团队的能力，或者至少是以和你相同的方式来增加能力。它确实能让你的团队少做一些重复性的工作，开始把更多的精力用于建立关系和了解招聘流程中的人员，我认为这是一件非常好的事情。

“这项技术完全是颠覆性的，不仅仅是在我们的工作中。它发展得非常快。而且，在以各种方式复制中层员工的行为方面，它正变得非常非常出色。

“因此，对于你的问题，我的回答是，‘不，在现有的客户中，我们还没有观察到 AI 代理取代人类角色的情况。但我毫不怀疑，在 12 到 24 个月后，任何使用 Megan 的客户，他们的答案都将是’是‘。

“所有垂直行业都将出现这种情况。这些技术对我们的社会意味着什么，会有很多不确定性。好处很多，但变化也会很大。“

原文链接：

https://www.theregister.com/2025/01/15/megan_ai_recruiting_agent

声明：本文为 InfoQ 翻译，未经许可禁止转载。