构建 AI 简历筛选助手：使用 FlowHunt 安全匹配候选人

一个智能的简历筛选助手

我们的目标是创建一个能够自动化完成以下任务的系统：

1. 接收职位描述作为输入。
2. 安全连接到托管候选人简历数据库的私有 API。
3. 识别符合职位要求的简历。
4. 分析每一份匹配的简历，对其适配度进行评分，并突出其相对于岗位的优势与不足。
5. 呈现最合适候选人的排名列表。

安全性与评分模型

构建这样的系统面临多项挑战：

• 安全性： 访问私有简历数据库需要处理敏感的 API 密钥，并确保数据隐私。
• 复杂逻辑： 简历与职位描述的匹配不仅仅是关键词搜索；它需要细致的理解和对比，这通常需要 AI 进行处理，并辅以结构化评分。

基于「运行流程」的模块化自定义工具设计

为应对复杂性并提升安全性，我们采用了 FlowHunt 的 运行流程组件。它允许我们创建专用、可复用的“子流程”，作为处理简历匹配任务的安全自定义工具。

具体分解如下：

1. “简历匹配与评分”工具（子流程）：

• 用途： 该专用流程负责与私有简历数据库的所有交互，并执行核心的匹配与评分逻辑。
• 输入： 从主流程接收职位描述信息。
• 操作：
  • 包含一个 API 请求 组件，安全配置私有 API 地址、所需请求头和认证凭证（API 密钥通过 FlowHunt 的密钥管理功能安全存储）。该组件用于获取候选人简历数据。
  • 包含逻辑（可在此子流程内使用另一个 AI Agent 或代码组件）：
    • 将职位需求与获取到的简历进行对比。
    • 识别相关匹配简历。
    • 按照技能重合度、经验相关性等标准对每份匹配简历评分。
    • 分析每份匹配简历的优势与不足。
• 输出： 返回结构化的匹配候选人列表，包括其简历数据、适配评分和分析结果。

简化的子流程概念图：输入（职位描述）→ API 请求（私有简历库 w/ 密钥）→ AI 逻辑（匹配/评分）→ 输出（排名简历列表）。

2. 主流程编排：

• 用途： 处理用户交互并协调整体流程。
• 输入： 聊天输入组件（或类似组件）接收用户输入的职位描述。
• 操作： 使用 运行流程组件 执行“简历匹配与评分”子流程，并传递职位描述信息。
• 输出： 从子流程接收结构化的评分候选人列表，并通过聊天输出组件清晰呈现给用户（如有需要，主流程中的另一个 AI agent 可进行最终格式化或总结）。

简化的主流程概念图：聊天输入（职位描述）→ 运行流程（调用简历匹配子流程）→ 聊天输出（显示排名列表）。

分步概念构建

1. 构建子流程（“简历匹配与评分工具”）：

• 新建一个流程。
• 添加 API 请求组件。配置其 URL、请求方法（如 POST 或 GET），重点是使用 FlowHunt 的凭证/密钥功能安全存储您的私有 API 密钥。
• 添加 AI Agents 组件，处理 API 返回的简历数据与输入的职位描述，并实现匹配与评分逻辑。
• 定义输出结构（如：包含评分的候选人 JSON 列表）。

构建主流程：

• 新建主流程。
• 添加职位描述的聊天输入。
• 添加运行流程组件。
• 添加聊天输出，用于展示结果。

配置运行流程组件：

• 在主流程中点击运行流程组件。
• 在设置中选择你创建的 “custom_trigger” 子流程。
• 将聊天输入中的职位描述数据映射到子流程的预期输入。

连接输出

将运行流程（迭代器）组件的输出（即子流程的结果）连接到聊天输出组件（如有需要，可通过中间格式化步骤）。

为什么这种模块化方法更优

• 安全性： 私有简历数据库的敏感 API 密钥完全封装在子流程内，最大程度减少泄露风险。对该子流程的编辑/查看权限可严格控制。
• 可复用性： “简历匹配与评分工具”可被不同主流程调用（如邮件触发、聊天触发）。
• 可维护性： 私有 API 或匹配逻辑的更新只需在专属子流程中修改。
• 可测试性： 子流程可单独测试，确保核心 API 交互和匹配逻辑无误再集成到整体流程。

安全、可扩展的 AI 招聘

FlowHunt 结合运行流程组件的战略性使用，使您能够构建与私有数据源安全交互的智能招聘工具。通过将复杂逻辑和敏感 API 调用封装在模块化子流程内，您可以创建强大、易维护、可扩展的自动化解决方案，应对简历筛选与匹配等高负载任务。此方法让复杂挑战化繁为简，转变为自动化的可控流程。

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