" 你投了 100 份简历，可能有 90 份石沉大海。你不知道为什么，也不知道怎么改。" 王向导说道。
王向导是 AI 招聘数字化解决方案提供商「仟寻 MoSeeker」的创始人兼 CEO。他在招聘行业摸爬滚打十几年，对招聘场景长期存在的结构性矛盾深有体会："HR 看简历看到麻木，求职者海投到怀疑人生，两端都在被低效消耗，但中间的信息鸿沟难以填平。"
今年夏天，1270 万高校毕业生走出校门，面临新的人生挑战。现实的另一面是，前程无忧今年 7 月发布的《2026 校园招聘白皮书》显示，2025 年已有 65.3% 的企业在校招中引入 AI 工具，较 2024 年提升 12.7%。
供需两端同时被科技重塑，目前大多数 AI 招聘产品瞄准的是企业客户，求职者一侧的工具供给则明显滞后。" 所以我们想做一个‘求职搭子’这样的 Agent（智能体），帮大家解决找工作的难题。"王向导表示。
他透露，仟寻将在近期推出一款面向应届生等年轻求职者的招聘 AI Agent 产品「职芽」，帮用户优化简历、分析岗位匹配度、模拟面试、推荐职位，" 让年轻人更容易找到心仪的工作。" 目前该产品已在 iOS 平台公测，安卓版本计划在年内上线。
职芽背后的仟寻成立于 2014 年，总部位于上海，是国内头部的 AI 招聘系统供应商，并在亚太区多地布局，服务客户超过 1000 家，其中大型企业及世界 500 强客户百余家，不乏有迪士尼、玛氏、上海地铁等各个领域的头部企业，平台上可触达潜在候选人超过 3000 万，微信小程序会员超过 500 万，职位浏览数过亿。
一家做了 10 多年 B 端生意的公司，凭什么转头重新做 C 端产品？
王向导的逻辑是，仟寻在过去 10 多年服务企业的过程中，积累了两个核心能力：一是对招聘两端需求的深度理解，既懂企业想要什么样的人，也懂求职者面临的困境；二是基于平台上数百万真实招聘案例形成的过程数据。" 这两样东西是我们做职芽的底气。"
做真正与用户站在一起的 " 求职搭子 "
" 就业难 " 本质上是一个宏观供需问题，超出了任何一家公司的能力边界。而在王向导看来，市面上现有的平台本质上是中介，靠流量以及利用信息差向企业收费，导致产品设计很难真正解决求职者的困境。" 从某种程度上说，求职者的迷茫和找工作的低效，本身就是传统平台的利润来源。"
所以职芽的定位是做一个真正站在应聘者这边的 " 求职搭子 "，回归对人的需求的关注：包括求职者是谁、有什么技能、想做什么工作、困惑在哪里，从而帮他找到适合自己的方向和岗位，减少求职过程中的信息黑洞和无效劳动。
" 我们希望职芽成为一站式的求职智能体 Career Agent。" 王向导说，" 可以让大家在求职过程中少走很多弯路。"
具体到产品功能上，职芽 Agent 在用户上传简历后会自动提取用户的技能、经历和背景信息并反馈优化建议。用户用自然语言提出需求后，比如 " 推荐一些适合我的岗位 "，Agent 会根据简历画像从全网匹配岗位，分析匹配度。
一个典型的场景是 AI 模拟面试：用户选择意向岗位后，Agent 会实时生成一套面试题目，由数字人担任模拟面试官，完成面试后生成评估报告和优化建议，详细到 " 哪个问题回答得好 "、" 哪里逻辑不清 "、" 下一次怎么改进 "。
如何保证 Agent 的回复不会帮倒忙？
和所有垂直场景的 Agent 一样，职芽能够实现高质量的互动交付，也需要在算法层面具备足够深入的行业 know-how。
在王向导看来，这正是仟寻的差异化优势。过去几年，仟寻团队通过服务 1000 多家覆盖快消、美妆、半导体、医药等众多行业的企业客户，运用 AI 工具面试海量候选人，对不同类型岗位需要的人才模型，以及最需要帮助求职者解决的难题积累了大量真实案例和经验。
一个候选人投递了什么岗位、简历通过率和评价如何、是否进入面试、最终是否被录用，这些案例背后覆盖招聘场景全流程的过程数据，构成职芽匹配算法的底层能力。
但是从 B 端的招聘系统，到 C 端的求职 Agent，仟寻团队也切实经历新的挑战。
首先是产品设计思路的巨大差异。"B 端产品的迭代是满足客户需求，C 端产品则要我们通过分析用户的使用数据，主动理解用户行为背后的需求。" 王向导举了一个典型的例子：职芽的早期版本里曾上线过 " 职位广场 " 功能，让用户从成千上万个岗位里搜索、翻页、筛选适合的岗位。
" 但我们发现，这个功能使一些用户与 Agent 交互的频率下降，导致求职成功率、用户粘性都受到影响。" 王向导分析，职位广场的使用逻辑仍然和传统招聘应用一样，从本质上背离了 Agent 通过交互高效获取信息的核心价值，" 所以我们坚决砍掉了这一功能。" 这个反市场共识的决策，可以看作是仟寻团队对 " 原生 Agent" 产品的一次探索。
另一个更微妙的挑战则是，从为雇主服务到站在求职者一边，仟寻如何平衡 " 左右互搏 " 的矛盾？
王向导没有回避这个问题，在他看来，面对应聘者与雇主之间的攻防博弈，平台需要通过产品迭代和算法优化持续做好动态平衡，既能提升前者的求职表现，也能让后者看到求职者的真实水平。这也是职芽独立于仟寻过往其他业务，仅面向 C 端的原因。
而平台最根本的价值仍在于弥合双方的信息差和表达差。
"AI 不是为了帮求职者伪装，我们甚至要通过产品设计有效甄别作弊行为，AI 是为了帮他们更好地认识自己，表达自己，让整个匹配过程更高效。" 王向导表示，雇主也同样可以通过 Agent 更清晰自然地表达用人需求。
让 Agent 做匹配，人做决策
求职招聘类应用刚起步时，往往面临 " 鸡生蛋，蛋生鸡 " 的难题：有足够多的用户数据，算法匹配才能更精准；而算法匹配足够有效，才能留住更多用户。
过去一年，全球范围内各类垂直行业 Agent 快速涌现。招聘等 HR 管理工作由于存在大量标准化程度高、重复性强的工作，被普遍认为是适合 Agent 规模化落地的垂直领域之一。
前程无忧《2026 校园招聘白皮书》显示，2025 年已有 65.3% 的企业在校招中引入 AI 工具，较 2024 年提升 12.7 个百分点。LinkedIn、Workday、Boss 直聘等行业头部企业陆续推出自己的 AI 招聘助手或 Agent，并且这一趋势仍在加速。
面对未来更多同类型产品的出现，职芽的竞争壁垒是什么？
王向导认为，职芽获客的 " 先天优势 " 在于仟寻已有的 B 端资源，包括上千家企业客户的校招渠道，以及与全国 100 多个高校在 AI 面试系统等方面的合作，这让职芽可以低成本触达大量学生和应届生用户，先以免费模式做好口碑积累，不需要靠 " 烧钱 " 做市场推广。
" 只要工具真的好用，学生之间传播很快。等用户规模达到一定程度，我们再针对不同群体的需求推出多种付费模式。" 王向导表示。
对于招聘 Agent 的行业终局，王向导的设想是 "Agent to Agent" ——求职者 Agent 知道用户想找什么工作，企业端 Agent 理解公司需要什么人才，两个 Agent 自己完成匹配和初步沟通。
" 但这不意味着人的角色消失 "，王向导表示，Agent 过滤掉前期流程化工作中大量无效的噪音后，真正适配的人才才能与企业进行更高效、更有价值的沟通。" 而最后做决定的永远应该是人，human in the loop 是 AI 伦理中很重要的一个标准。"
