夜雨聆风3月28日，一场围绕围绕 OpenClaw「龙虾」在 HR 的应用实践与场景共创的线下交流活动，在近屿智能上海办公室顺利举办并圆满落幕。来自各行业的资深HR负责人、企业管理者以及AI应用探索者齐聚一堂，共同探讨一个正在改变行业的问题——当AI真正走进招聘流程，HR该如何理解、使用并驾驭它。
与传统偏重趋势宣讲或产品介绍的活动不同，这场交流更像是一场围绕“真实问题”的集体拆解。从行业认知到工具实操，再到企业落地中的复杂难点，每一个环节都紧贴一线业务，让“AI招聘”不再停留于概念，而逐渐呈现出可感知、可验证、可实践的路径。
从行业焦虑出发：HR正在面对怎样的变化
活动在轻松而自然的氛围中拉开帷幕。参会嘉宾在签到与参观过程中，已经自发开启了交流，从招聘效率的持续下降，到候选人沟通成本的不断上升，再到AI工具层出不穷却难以真正落地，种种现实问题成为大家讨论的起点。
在这样的背景下，复旦MBA人力资源协会常务理事徐刚老师，拥有世界知名500强企业的16年IT与10年HR复合经验，对人力资源管理有着独到视角，他以大量企业实践为基础，对“AI在招聘中究竟能做什么”进行了系统性拆解。他从招聘流程的多个关键节点出发，详细分析了AI在简历筛选、候选人触达、信息整合以及数据沉淀等环节中的实际作用，真正有价值的AI应用，并不是替代HR的判断，而是帮助HR减少重复劳动，将精力重新投入到更具价值的决策与沟通中。
这种从“能力边界”出发的讲解，使在场HR逐渐建立起一种更为理性且清晰的认知——AI并非万能，但在合适的场景中，它的确能够成为效率提升的重要杠杆。
从认知走向感知：“招聘龙虾”的现场实操
如果说前半场的分享帮助大家建立了对AI招聘的理解框架，那么接下来的实操演示，则让这种理解迅速转化为直观感受。
由AI得贤招聘官算法工程师 Dino 现场演示的「手把手养一只招聘龙虾」，让与会 HR 直观感受到 AI 在真实招聘流程中的应用方式。
通过龙虾，HR 可以直接完成一系列招聘操作：例如设置面试日程提醒、根据岗位需求自动生成 JD 并发布职位；只需向龙虾发送指令，在得贤ATS系统中，即可编辑岗位信息并自动完成岗位发布。同时，龙虾还可以在各大招聘网站中自动筛选简历，主动与候选人打招呼，邀请其投递简历，大幅减少重复性的沟通与筛选工作。
这种贯穿流程的自动化能力，使AI不再只是“辅助工具”，而更接近于一个可以独立承担部分招聘工作的“数字员工”。
当一整套流程在现场完整跑通时，不少HR从最初的观望转为主动提问，讨论也从“是否可用”转向“如何应用”，这一转变本身，正是AI价值被真正感知的体现。
在交流中建立信任：真实经验比任何演示更有说服力
随后的茶歇环节，并没有让讨论降温，反而成为整场活动中信息密度最高的时段之一。不同企业背景的HR围绕各自的实践经验展开交流，有人分享过往尝试AI工具时遇到的困难，也有人探讨在数据安全、权限管理以及内部推进过程中面临的现实阻力。
这种基于真实场景的交流，使活动从“信息传递”进一步升级为“经验共创”，也让每一位参与者都在他人的实践中找到了可参考的路径。
回到问题本身：让AI真正服务于企业场景
活动最后的“HR痛点诊所”环节，将讨论再次推向深入。不同企业的HR将实际工作中遇到的问题带到现场，从AI筛选是否会影响候选人质量，到自动沟通对雇主品牌的潜在影响，再到企业内部如何推动AI工具的应用，每一个问题都指向落地过程中的关键矛盾。
在讲师与参会者的共同探讨中，这些问题并未被简单“解答”，而是被不断拆解与重构。通过多方视角的碰撞，大家逐渐认识到，AI招聘并不存在统一的标准答案，真正有效的路径，往往需要结合企业自身的业务特点与管理方式进行调整与优化。
从“有没有AI”，到“会不会用AI”
当活动逐渐接近尾声时，现场的讨论氛围已经悄然发生了变化。许多HR不再停留在“AI到底有没有用”的层面，而开始思考更具体的问题：如何在现有招聘流程中引入AI工具？哪些环节最适合先落地？在保证数据安全的前提下，又该如何逐步扩大AI的使用范围？
这种转变，其实正反映出一个正在发生的行业趋势——AI正在从一种“可选配置”，逐渐变成HR必须具备的“能力工具”。未来HR之间的差距，或许不再只体现在经验、资源或人脉上，而更多取决于是否具备理解AI、并把AI真正用起来的能力。
在这个过程中，“龙虾”也许只是一个具象化的载体，但它所指向的，其实是一种新的工作方式。真正的关键，从来不在于是否接触过AI，而在于是否已经开始思考：如何在自己的工作体系中，养出一个真正能干活的AI助手。
而在招聘领域，这种能力的落地，也正在通过更成熟的AI产品逐渐成为现实。
七代技术迭代的持续打磨
2026 年 3 月，近屿智能正式推出 第七代 AI 得贤招聘官 AI 面试 Agent。在这一代产品中，系统基于自研专业技能模型（Skill Model），围绕真实开发流程，重点构建了两种全新的技术评估能力：Code Review（代码审查） 与 Vibe Coding（AI 协作编程）。
Code Review 代码审查通过自研大模型生成完整代码，让候选人在限定时间内进行代码阅读、定位问题并提出优化方案，从而不仅考察基础编码能力，还重点评估其 bug 识别、性能优化以及系统设计判断 等真实工程能力；而 Vibe Coding AI 协作编程 则在面试中引入 AI 协同开发场景，候选人通过 Prompt 与大模型共同完成代码生成、调试与优化，真实还原程序员日常工作方式，更准确地评估候选人的 AI工具使用能力与人机协同开发能力。
事实上，近屿智能在 AI 面试领域的探索已经持续多年。早在 2018 年，公司便推出中国第一代 AI 面试官系统，基于篇章级语音识别与早期大模型架构，率先将智能化能力引入招聘面试场景。此后，产品持续进行技术升级，目前已经完成 七代大模型迭代。
在不断迭代的过程中，AI 得贤招聘官也在大量真实企业场景中反复打磨，并获得包括西门子中国、三星、中广核集团、阿里巴巴国际、太平保险、中原银行、TCL、加多宝、雷氏照明等世界 500 强企业与行业标杆客户的长期使用与验证。
围绕“打分更准、体验更好”这一核心目标，AI 得贤招聘官逐步形成了一系列差异化能力：
- 一问多能
一道问题即可同步评估多项胜任力指标，打通 HR 初筛与技术复试流程，整体效率提升 50% 以上。 - 自由追问
基于候选人即时作答动态生成针对性追问，精准捕捉关键能力点。 - 简历深度挖掘
自动识别简历中的关键信息与模糊点，生成递进式问题。 - 全维度考察
覆盖沟通、协作与专业能力等多个维度。 - 懂情绪的智能交互
可识别语速与情绪变化，引导候选人充分表达能力。 - 无断点流畅对话
系统自动衔接问题，体验接近真实面试交流。 - 沉浸式视觉体验
语音、口型与节奏高度同步，摆脱传统 AI 交互的“纸片感”。 - 多轮对话答疑
候选人可随时了解岗位、团队与福利信息。
值得一提的是，所有模型能力均经过公开透明的 “背靠背人机对比实验” 验证，以一致性指标作为核心评估依据，确保 AI 的判断稳定、可靠且可重复。
AI时代，招聘行业的变化，往往是迅速且持续的。当越来越多企业开始尝试用AI参与面试、评估与决策，招聘流程本身也在悄然被重塑。
也许未来回头看，今天这样的交流与尝试，正是招聘数智化真正开始普及的一个缩影。
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