Mega HR 是一家總部位於佛羅里達州的人力資源初創公司。1 月 15 日，他們推出了一項名為 Megan 的 AI 代理服務。該公司聲稱，它可以自動完成大多數招聘和錄用任務，並且改善了與求職者的溝通。
他們沒有采用 2022 年上映的恐怖電影 M3GAN 片名的拼寫，這讓我有點失望——這部電影講述的是一個 AI 玩偶變得具有自我意識，並且能預測結果——但我們還是很高興能有機會採訪 Mega HR 公司創始人兼執行長 Darren Bounds ，瞭解在本已充滿爭議的招聘流程中加入 AI 會帶來什麼後果。
人們普遍認為，招聘流程已經壞掉了。人們說，求職面試就像一場噩夢。人們花費數月的時間申請成百上千個職位，但都無功而返。有些人還使用自己的 AI 機器人進行自動申報。“幽靈“（無緣無故停止交流）經常出現，”幽靈職位"（釋出後不會被填補的職位）也是。
與此同時，在最近的一項研究 中，74% 的僱主聲稱他們找不到想要的人才。有鑑於此，也許問題在於 AI 是否會讓這種情況變得更糟糕？
Bounds 在接受 The Register 採訪時說，他之前創辦了招聘平臺 Breezy，並 於 2019 年出售給了 Learning Group Technologies。
Bounds：“在那家公司被收購後，我本打算永久離開人力資源技術行業，但後來出現了 COVID 和 LLM。實際上，整個招聘領域都被打亂了，很多方面都發生了變化，比之前幾十年都要快得多。這似乎是一個有趣的機會，我想開始重新思考事情會變成什麼樣。
“大約兩年前，我開始接觸軟體代理，測試可能的邊界。很早以前，我就非常清楚地意識到，這是一個機會，而且這個機會每個月都在發生變化，因為所有的創新都發生在像 OpenAI 這樣的平臺上，而且它們具有推理能力。同樣明顯的是，AI 代理將在未來五年內迅速成為 SaaS 領域非常重要的一部分。
“大約一年前，我們開始籌備 Mega HR。Mega 的理念是，代理肯定會在招聘、營銷和銷售等所有領域發揮重要的作用。但是，對於在工作流程中嵌入 AI，目前正在使用傳統 SaaS 產品的公司，他們的接受程度各不相同。
“對一些人來說，在 LLM 之前，AI 就已經成為招聘的一部分有很長一段時間了，只是形式不同。但人們對使用這項技術一直心存顧慮。”
Bounds 解釋說，他們的目標是構建一個代理，儘可能多地執行招聘流程中的任務，同時讓企業根據自己的舒適程度逐步採用這項技術。
“因此，我們開始著手開發 Mega 平臺，這是一個端到端的招聘平臺，與 Ashby 或 Workable 等其他現有申請人跟蹤系統相同。但我們希望，代理在我們為該產品構建的所有功能中發揮作用。
“如今，我們已經有了一個系統，Megan 會自動學習我們為產品新增的每項功能，並將其納入她的工具帶。這樣，如果使用者感興趣，它就可以為你管理這部分流程。
“這包括從編制和宣傳職位、釋出職位、編輯職位，到在招聘流程早期和後期管理候選人稽核的工作，當然還有日程安排，所有這些實際上都是最基本的一些功能。
“同時，它還了解你的業務、招聘團隊、正在招聘的候選人，並能利用我們開發的工具與他們進行互動。
“這意味著什麼？比如你有很多候選人，他們正處於某個特定階段，如面試階段。你需要從他們那裡收集一些資訊，並在團隊面試他們之前更新你的候選人記錄。
“你可以要求 Megan，就像要求坐在你旁邊的助理或其他團隊成員一樣，從求職者那裡收集資訊，並更新記錄，以便團隊能夠在面試會議之前掌握這些資訊。
“它會聯絡他們。如果是電子郵件，它就會給他們發電子郵件。它也可以給他們發簡訊。它可以採用各種方式。它會獲取這些資訊，在整個招聘過程中為你提供最新的資訊。如果遇到問題，它會告訴你。否則，它會更新記錄，讓你帶著所需的一切去參加會議。
“因此，我認為，我們在構建 Megan 時所秉持的理念，與當前許多（至少是公開發布的）代理解決方案所秉持的理念截然不同。那就是，對於一些我們不希望它深入的對話或能力，我們會設定導軌。
“但是，在招聘流程中，在我們希望它具備的能力和職責範圍內，它可以根據需要使用我們為它構建的工具，以便完成擺在它面前的任務。
“在過去的 6 到 9 個月裡，我們花了很多時間，真正完善了它在這些流程中的推理能力，並取得了一般來說還不錯的結果。
“所以，這真得很有吸引力。我們用它來招聘。在我們的試驗階段，其他公司就已經在用它進行招聘了。但是，作為一名構建者和科幻小說迷，與它互動並瞭解如今透過代理技術所能實現的一切，真的非常非常令人著迷。就這種能力而言，我們還只是處於冰山一角，從現在起的 12 或 24 個月內，我們將達到什麼樣的水平呢？”
Bounds：“我們的價值主張無疑是為團隊成員節省時間。
“我們主要考慮的是，從釋出招聘資訊到錄用求職者，整個流程中有多少任務可以委託給 Megan 。
“這就是我們最終要看的…… 而且，對於不同的招聘流程，這顯然會有很大的不同。坦率地說，我認為，這就是 Megan 目前最有價值的能力。在接下來的 12 個月裡，我們還想新增很多很多東西，我們會繼續新增。但在它目前的能力範圍內，那些目前正在使用 Megan 的公司，我們就是這樣選出來的，衡量標準是它能替人類承擔招聘流程中的多少任務。
Bounds：“甚至在 LLM 面前，這也一直是個大問題。因為從 2008 年或 2009 年開始，在 LLM 出現之前，求職者跟蹤系統就開始將機器學習納入其流程，並根據一些非常非常初級的決策來取消候選人的資格。
“但現在，尤其是在當今的就業市場上，“幽靈”求職者是一個巨大的問題。
“我的產品研究很大一部分是透過 Reddit 進行的。我看到，人們在談論他們所經歷的恐怖故事，他們克服了種種困難卻找不到工作，以及為此浪費了多少時間。
“從 Megan 問世的第一天起，我們的目標之一就是提供一個非常穩定可靠的途徑，讓人們瞭解招聘流程中的最新情況和資訊。但這並不意味著我們要強迫每家使用我們服務的公司都遵守。有些公司可能就是想保持沉默。
“但 Megan 的預設路徑和建議是，招聘流程的每個階段都有與之相關的 SLA（服務水平協議），即候選人要想透過這些階段所應獲得的目標得分。當違反或不滿足這些 SLA 時，Megan 會自動向候選人傳送狀態資訊。
“從這個意義上講，它還挺積極主動。不僅如此，在整個過程中，它會隨時向候選人通報最新情況。求職者可以直接與 Megan 溝通，向它提出問題。它會做出回應，並與團隊和相關人員分享和交流求職者的疑問，在他們之間來回傳遞資訊，努力處理好這種關係，確保求職者的問題可以得到解答。
“但毫無疑問，當候選人經過不同的階段，他們或者入圍，或者沒入圍，都會有更新“。
Bounds：“這些部分都很有挑戰性，不是嗎？很多 AI 產品都是非常膚淺的、一蹴而就的 AI 解決方案。有些人更進一步，但很少。這就是我們對自己所做的一切感到如此興奮和自豪的原因。
“我們正在構建軟體，設法解決 LLM 在推理和幻覺方面的缺陷。但與此同時，構建 LLM 的平臺也在做這項工作。毫無疑問，他們的工作在這個過程中非常有價值。從代理的角度來看，與 12 個月前相比，今天的推理水平簡直是天壤之別。
“我甚至不知道該如何評價。我沒有衡量標準。但現如今，我們所處的位置已完全不同。同時，根據 6 個月或 12 個月前的情況，我們需要構建很多很多的層來幫助代理。
“Megan 不是一個代理，它是眾多代理的集合，包含了幾十個微型代理，它們都專注於各自擅長的不同子任務，並協同工作。在每一個代理中，我們都構建了一些技術或實施了一些策略，讓它能夠反映並驗證自己或其他代理所做的判斷是真還是假，並據此採取行動，透過整個鏈條，最終向用戶揭示一些事情，或針對候選人採取一些行動。
“但在 9 到 12 個月前，這些的問都更嚴重。如今問題依然存在，但我們已經用一種非常有趣的方式解決了它們。在使用“導軌（guardrailing ）”這個詞時，我們有點猶豫，因為我們喜歡 Megan 的一點是，對於任何事情，我們都不會告訴它如何去做。
“我們不會告訴它如何給候選人發郵件，如何在收到候選人的反饋後更新候選人記錄。它必須自己想辦法。我們給它提供了一堆樂高積木，它可以按照自己的想法把這些樂高積木組合在一起，解決特定的問題。因此，在微觀上是有導軌的，但在宏觀上沒有。“
Bounds：“一切都是基於網路的。因此，你可以訪問我們的網站，然後獲得產品訪問許可權。你可以自己配置，也可以透過我們的客戶成功經理。然後，基本上，你就可以透過雲來自行管理了。
“定價模式依據組織的規模。然後，在代理方面，則是基於 Megan 將多少候選人帶入進行中狀態。因此，如果你正在招聘的候選人被自動取消資格，則無需支付任何費用。但它為你管理的任何候選人，我們都會收取相關費用。“
Bounds：“我想說的是，在那個過程中，我們現在面臨著很大的風險，因為這種能力是全新的，尤其是像 Megan 這樣強大的代理。與 Megan 的每一次互動，我們公司都要付出代價，而組織、職位和團隊不同，與它互動的頻率也會有很大的不同。“
Bounds 解釋說，Megan 會在宏觀層面接入產品，這樣使用者就可以透過 Slack 或銷售業務 CRM 軟體或其他方式與它互動。我們決定採用靜態成本的簡單定價模式，而不是對每個 LLM token 進行核算。
“因為這是一項新技術，所以我們定了一個固定成本，這樣在談價時方便客戶理解。我想說的是，成本可能會有很大的不確定性。透過這種方式，我們覺得這可能是我們目前能夠實施的最接近價值定價的方式，不需要對實際的互動情況有更多的瞭解“。
Bounds 認為，對於擁有 10 至 30 名員工的公司來說，每月的成本可能在 200 美元到 500 美元之間，具體取決於公司招聘流程的複雜程度。
Bounds：“就在最近兩個月，我們開始在內部招聘中使用 Megan。這與我們從 20 多家一直在測試 Megan 的公司那裡聽到的情況如出一轍。
“一開始，你與 Megan 的互動非常微妙。你會問她一些問題。你配置它執行某些操作，比如篩選候選人或安排面試。
“但最終你會遇到這樣的問題，你會去探索，問 Megan 是否能完成某項任務。它做了。然後你就會想，’哦，我需要重新思考一下我該如何使用這個軟體‘。從那時開始，Megan 不再是你需要使用的一個功能，你開始更多地把它當作你工作過程中的一個合作伙伴。一旦過了這個拐點，你就會開始改變你測試其能力邊界的方式。這才是真正令人興奮的時刻“。
Bounds：“我認為，如果你 6 到 12 個月後問我，使用 Megan 的公司會說是，這是毫無疑問的。但是，由於他們剛使用了 6 個月，現在說這個還為時過早，尤其是現在是 1 月份，預算季剛剛開始。
“我認為，它所做的就是擴充套件你的解決方案，而它所採用的方式會影響你決定是否增加招聘團隊的能力，或者至少是以和你相同的方式來增加能力。它確實能讓你的團隊少做一些重複性的工作，開始把更多的精力用於建立關係和了解招聘流程中的人員，我認為這是一件非常好的事情。
“這項技術完全是顛覆性的，不僅僅是在我們的工作中。它發展得非常快。而且，在以各種方式複製中層員工的行為方面，它正變得非常非常出色。
“因此，對於你的問題，我的回答是，‘不，在現有的客戶中，我們還沒有觀察到 AI 代理取代人類角色的情況。但我毫不懷疑，在 12 到 24 個月後，任何使用 Megan 的客戶，他們的答案都將是’是‘。
“所有垂直行業都將出現這種情況。這些技術對我們的社會意味著什麼，會有很多不確定性。好處很多，但變化也會很大。“
原文連結：
https://www.theregister.com/2025/01/15/megan_ai_recruiting_agent
宣告：本文為 InfoQ 翻譯，未經許可禁止轉載。
在 AI 大模型技術如洶湧浪潮席捲軟體開發領域的當下，變革與機遇交織，挑戰與突破共生。2025 年 4 月 10 – 12 日，QCon 全球軟體開發大會將在北京召開，以 “智慧融合，引領未來” 為年度主題，匯聚各領域的技術先行者以及創新實踐者，為行業發展撥雲見日。現在報名可以享受 8 折優惠，單張門票立省 1360 元，詳情可聯絡票務經理 18514549229 諮詢。
今日薦文
