1、先简单介绍下你们团队以及在做的产品
我们团队是由 TTC（True Talent Connect） 孵化而来，是一支融合「招聘行业专家 + 一线互联网大厂产研经验」的复合型团队。
在做的产品叫 「小麦招聘」（英文名：LovTalent），是国内首批将 AI Agent 深度应用于求职场景 的智能产品，定位为 「AI 职业伙伴」，目标是用 AI 重构招聘服务链条，让求职者和企业以更低成本、更高效率完成匹配与沟通。
核心功能与价值主要包括：
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全流程求职陪伴 覆盖「岗位匹配 - 简历优化 - 面试辅导 - 反馈跟进 - 入职落地」全流程，提供岗位推荐和讲解、简历优化、面试模拟（生成高频题 + 示范答法）、投递跟进、面试安排、职业规划等服务，解决传统求职中 “信息不对称、流程不透明、反馈缺失” 的痛点。
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AI Agent 核心能力
- 长期记忆：通过 User Memory 模块记录用户职业背景、目标偏好，避免重复沟通；
- 专业知识驱动：整合 TTC 真实招聘场景中脱敏的面试题、岗位画像等行业知识，输出更贴近真实场景的建议；
- Multi-Agent 协作：拆解复杂任务（如职位推荐、简历优化），由不同 Agent 协同执行，提升服务精准度。
当前进展与成果： 截至 2025 年 10 月，小麦招聘已吸引超 1.5 万 AI 行业求职者注册。
观猹产品：https://watcha.cn/products/lovtalent
2、做这款产品的灵感来源是什么？
灵感来源于我们在招聘服务中看到的真实痛点：
招聘看似门槛低、人人都能做，但实际上 服务链条极长、沟通碎片化、信息高度不对称。岗位描述常常与实际需求不符，反馈迟缓、流程中断，浪费的不是时间，而是大量有价值的信息在链路中被损耗。
我们希望用 AI 去 重新组织这些信息流，让「理解人与机会」这件事真正变得智能和高效。
3、你们把小麦招聘定义为“AI 原生求职智能体平台”，和目前已接入 AI 功能的招聘工具相比，最大的差异点在哪里？
小麦招聘的核心差异在于： 我们不是在「给招聘平台加一个 AI 功能」，而是在 用 AI 重构整个服务链。
传统平台的商业模式是「流量变现」，追求更多曝光与点击； 而我们的产品逻辑是「结果交付」，追求的是 更快、更准、更有反馈 的招聘求职体验。
小麦招聘用 多智能体（Multi-Agent）架构 实现「AI + 人类顾问」的高效协同，打造出 可复制、可规模化的智能服务系统。这意味着 AI 不再只是辅助工具，而是参与到整个交付体系中。
4、在你们看来，什么才是一份“好简历”？你们会用哪些维度来衡量优化效果？能否分享一条前后对比的案例？
过去由于 HR 人力筛选效率的瓶颈，我们习惯于强调「简历必须一页纸说清楚」，尽可能压缩和提炼信息。
但在 AI 时代，这个逻辑正在被颠覆：
- AI Agent 需要的是更丰富的上下文——不仅是岗位侧的细节，也包括候选人过往经历背后的动机、环境、结果与思考。
- 只有更全面的语境信息，AI 才能理解人、判断匹配度，真正做到精准的推荐。
未来演化的方向是，一份「AI 时代的好简历」，不再追求极致压缩，而是成为一个能呈现完整背景、事实和个体特征的 动态档案。
在 AI 时代，更重要的标准是： 这份简历能否被 AI 准确理解，并推荐到真正匹配的机会。 这是人机协同带来的「新标准」。
（这里你后面如果有具体案例，可以单独加一个小段“案例分享：”再补充就行～）
5、Multi-Agent 在小麦招聘中各自承担怎样的角色？你们是如何让用户真正感知到“多个智能体协作”的价值的？
我们的核心服务逻辑是：「AI Agent + 人类顾问协同」。
- AI 擅长：处理信息、提效、标准化；
- 人类顾问擅长：判断、沟通、信任建立。
我们的设计哲学不是「AI 取代人」，而是：
让 AI 去做标准化、可复用的 80%， 让人把精力放在最关键的 20% 上。
这套协同体系给用户提供的是一种 端到端的体验：既有 AI 的效率，又有人对个体的理解，这是 LovTalent 能真正跑通「智能招聘闭环」的关键。
具体到 Multi-Agent 层面，在不同的用户需求场景下，会调用不同的 Agent，例如：
- 岗位推荐 Agent：理解用户职业目标和背景，结合行业语义模型，推荐最匹配的岗位；
- 简历优化 Agent：将用户信息结构化、语义化，自动生成与岗位语境匹配的简历版本；
- 面试教练 Agent：基于岗位知识库生成个性化问答，提供策略与反馈建议；
- ……等。
这些 Agent 会在后台共享上下文，通过 统一的记忆系统和任务调度机制 进行协作。 对用户而言，感知到的是——AI 能记得他们的经历、理解他们的目标，并且 主动帮他们向前推进。
6、小麦招聘目前主要聚焦候选人侧，未来是否会拓展到企业招聘方？企业侧会有哪些产品和数据接口规划？
目前确实主要服务于候选人（C 端），帮助 AI 行业的求职者获得更高效优质的求职体验。
我们的长期目标，是打造一个 AI 驱动的双边智能连接平台，让 AI 同时理解「人」和「岗位」。
在今年年底前，我们会正式上线面向企业端（B 端）的产品—— 「企业专属的 AI 招聘助手」：
- 能自动理解业务需求并提供专业建议；
- 生成岗位画像；
- 筛选并推荐最匹配的人才；
- 与 C 端打通，实现招聘流程的智能化与数据闭环。
7、求职涉及大量个人隐私和敏感信息，你们是如何在数据安全与体验便利之间找到平衡的？
在招聘领域，其实不仅候选人的个人隐私需要保护，企业信息的保密处理同样重要。这是我们在产品设计一开始就非常重视的问题。
在处理数据时，我们遵循的核心原则是：
- 最小必要数据：只收集完成求职服务所必需的信息，如岗位匹配、简历内容等；
- 用户可控：用户清楚知道自己提供了什么、可以撤回什么；
- 安全可追溯：关键数据的流转路径是可审计、可追踪的。
尤其是在中高端招聘场景中，很多候选人非常在意隐私，不希望自己的简历「满天飞」。 而 AI 的优势就在这里——它的行为可控、可追踪，比人类顾问更容易管理与监督，大家反而可以更加放心地使用。
8、如果用户一时找不到合适的岗位，小麦招聘如何继续帮助他们？是提供成长规划，还是做跨行业的匹配推荐？
这是一个很现实、也很能体现我们产品理念的问题。
我们发现，用户在求职过程中，大多数时间其实都处在「等待」和「准备」的状态，而不是“马上有岗位、马上入职”。
我们已经打通了 企业微信“小麦”智能体： 用户添加“小麦”后，系统会长期跟踪用户状态——当有合适的岗位出现，小麦会 主动推送匹配机会。这意味着用户不需要频繁登录平台，也能持续获得来自 AI 的陪伴和更新，真正实现 “机会找人”。
当然，小麦招聘不只是帮你“找到工作”，更希望成为你 职业发展的长期伙伴。
- AI 会分析用户的过往履历与目标岗位要求，识别差距在哪里；
- 告诉你“下一步该补什么技能、怎么提升”；
- 推荐学习路径、训练资源，甚至建议下一阶段可积累的项目经验。
让每个阶段的你都能 被理解、被陪伴、被持续跟进。
9、目前是否已经有通过小麦招聘成功找到工作的真实案例？能否分享一位令你印象深刻的用户故事？
有的，而且这样的案例越来越多。现在几乎每天都能看到新的反馈。
印象比较深的是这样一位用户： 她从传统教育行业，转型到一家 AI 教育创业公司。
一开始她其实非常焦虑：
- 觉得自己没有 AI 背景，不确定能不能转岗；
- 也不知道该怎么讲自己的经验。
在「小麦」的引导下，她通过和 AI 对话梳理了职业经历，小麦帮她提炼出：
- 在教育内容产品中积累的 用户洞察、
- 课程结构设计能力 等可迁移能力，
帮她整理了简历，并推荐了 AI 教育公司的相关岗位。
她还使用了小麦的 模拟面试功能： 我们根据目标岗位生成对应场景的面试题，让她提前熟悉新的行业语言、表达方式和逻辑框架。
最终，她成功拿到了目标公司的 offer。
她在入职后给「小麦」留言说：
“谢谢你们一直在给我鼓励，我自己一个人走不到这里。”
这正是我们做 LovTalent 的初心：
不只是让 AI 帮你找工作， 而是真正陪伴每一个求职者走完求职这段路， 帮你拿到更好的结果。
10、你们如何想象 AI 在未来五年对求职市场的改变？小麦招聘希望在其中扮演什么角色？
未来五年，AI 对求职市场的改变一定是 颠覆性的。比如：
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信息更对称 岗位需求、候选人能力、面试评价都会被 AI 量化、解释、快速处理，求职变得更透明、更可预期。
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匹配评估效率更高 AI 会把候选人的经历、技能、潜力即时转成「能力画像」，并与岗位要求直接对齐，大幅提高匹配效率。
在这种变化下，小麦招聘希望扮演的角色是：
做所有求职者的「职业基础设施」。
从信息透明、到能力评估、到面试辅导，我们希望小麦能真正帮人完成一次 职业跃迁，而不是只帮他们「投简历」。
一句话总结：
AI 正在重构人才与岗位的连接方式， 而小麦要做的，是让每个求职者都拥有一次 更公平、更高效、更有确定性的求职过程。