AI-HR: 智能招聘自动化平台 (AI-Driven Recruitment Platform)

AI-HR 是一套专为企业设计的端到端智能招聘自动化解决方案。它通过大型语言模型 (LLM) 与实时通信技术 (RTC) 的深度融合，实现了从职位发布到“无人值守”面试的全流程自动化。

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📽️ 核心演示

Tip

此处建议放置 10-15 秒的项目演示 GIF 或短视频，展示实时语音面试的低延迟交互体验。

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🔥 为什么选择 AI-HR?

特性	传统 AI 招聘工具	AI-HR
交互方式	文字/异步录播	实时语音/视频对谈
响应速度	5s - 10s (高延迟)	< 1s (低延迟、拟人化)
评估深度	关键词匹配	基于语义的深度技术追问
自动化程度	仅筛选简历	简历 -> 邀约 -> 面试 -> 报告全自动

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🏗️ 系统架构

graph TD
    User((候选人/HR)) <--> Web[Vue3/Vite Frontend]
    Web <--> API[FastAPI Backend]
    API <--> DB[(MySQL/PostgreSQL)]
    
    subgraph "AI Real-time Core"
        TEN[TEN Agent Service] <--> RTC[Agora RTC]
        TEN <--> ASR[Voice-to-Text]
        TEN <--> TTS[Text-to-Voice]
        TEN <--> LLM[LLM Orchestrator]
    end
    
    Web <--> RTC

Loading

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🌟 核心特性

• 自动化职位同步: 自动同步主流招聘平台（如 Boss 直聘）的职位状态与应聘者信息。
• AI 简历深度解析: 不再局限于关键词匹配，基于语义理解对简历进行多维度打分，精准识别候选人优势。
• 实时 AI 语音面试: 结合 TEN Framework 与 RTC 技术，实现低延迟、拟人化的实时语音面试。
• 多模态交互引擎: 集成 ASR (语音转文字)、TTS (文字转语音) 与 LLM，支持面试过程中的智能追问与技术细节核实。
• 全自动招聘流转: 根据 AI 评估得分，自动触发简历状态变更（通过筛选、发起邀约、生成报告）。
• 企业级可观测性: 内置熔断器 (Circuit Breaker)、幂等处理与请求监控，确保在大规模并发场景下的稳定性。

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🏗 系统架构

系统由以下核心模块构成：

• ai_hr.api: 基于 FastAPI 的 RESTful 接口层，提供候选人管理、职位同步等 API。
• ai_hr.services: 核心业务逻辑层，包含 AI 简历评分、面试编排器 (Orchestrator) 与数据同步。
• ten_agent: 实时交互体，负责处理面试过程中的音视频流、静音检测 (VAD) 及语义中断。
• ai_hr.db: 基于 SQLAlchemy 的持久化层，支持 MySQL/PostgreSQL。

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🛠️ 环境要求与安装

1. 环境依赖

• Python: 3.10+ (后端), 3.11 (推荐用于 TEN Agent)。
• Node.js: v18.x 或更高版本 (用于前端)。
• 操作系统:
  • 后端/前端: Windows 或 Linux。
  • TEN Agent: 必须在 WSL (Windows Subsystem for Linux) 或原生 Linux 环境下运行。
• 包管理工具:
  • 后端推荐使用 uv。
  • 前端使用 npm 或 pnpm。
• 数据库: MySQL 8.0+ 或 PostgreSQL。

2. 安装步骤

后端 (Backend)

项目使用 apps/backend/pyproject.toml 管理依赖。

cd apps/backend

# 推荐：使用 uv 安装 (自动处理虚拟环境与依赖)
uv sync

# 备选：使用 pip 安装
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Windows: .venv\Scripts\activate
pip install .

TEN Agent

Agent 的依赖由插件系统动态管理。

cd runtime/ten_agent
# 部署并链接插件依赖
tman install

前端 (Frontend)

cd apps/frontend
npm install

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🔌 第三方服务申请指南

为了使系统全功能运行，你需要准备以下第三方平台的账号与 API Key：

1. 核心大模型 (LLM)

• OpenAI: 提供简历筛选与面试逻辑编排（推荐 GPT-4o 或 GPT-4o-mini）。
• DeepSeek / Moonshot: 作为国产大模型备选，通过 AI_HR_LLM_BASE_URL 适配。

2. 实时通信 (RTC)

• 声网 (Agora):
  • 注册并创建项目，获取 App ID 和 App Certificate。
  • 这是实现面试音视频通话的关键。

3. 语音能力 (ASR & TTS)

• 腾讯云 (Tencent Cloud):
  • 申请 SecretId, SecretKey。
  • 开启“语音识别 ASR”和“语音合成 TTS”服务。
• 阿里云 (Aliyun):
  • 获取 AccessKey ID, AccessKey Secret。
  • 创建智能语音交互项目获取 AppKey。

4. 对象存储 (Storage)

• Minio (本地开发推荐) 或 AWS S3: 用于存储候选人上传的简历附件。

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🚀 系统启动流程

请按照以下顺序启动系统组件：

第一步：后端服务 (Backend)

后端负责 API 提供、业务逻辑与任务调度。

cd apps/backend
# 确保已配置 infra/env/.env.system 或 infra/env/.env.secrets
uv run python -m ai_hr.main

• API 文档地址: http://localhost:8000/docs

第二步：TEN Agent (实时交互智能体)

Important

由于 TEN Runtime 依赖 Linux 动态链接库 (.so)，必须在 WSL 或 Linux 下运行。

# 1. 打开 WSL 终端并进入 Agent 目录
cd runtime/ten_agent

# 2. 部署与安装 (tman 方式)
# 这会解析 manifest.json 并安装所有插件依赖
tman install

# 3. 启动 Agent
tman run start

# 启动示例 (带特定会话配置):
tman run start -- --property .ten_sessions/<session_id>.property.json

Note

--property 参数用于指定面试会话的动态配置，这些文件通常由后端 Orchestrator 自动生成并存放在 .ten_sessions 目录下。

第三步：前端界面 (Frontend)

前端提供 HR 管理后台以及候选人面试房间。

cd apps/frontend
# 安装依赖
npm install
# 启动开发服务器
npm run dev

• 访问地址: http://localhost:5173

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⚙️ 详细配置项说明

项目采用环境变量驱动配置。可先复制 infra/env/.env.example 作为模板，再按需拆分为 infra/env/.env.system 和 infra/env/.env.secrets。所有配置项前缀均为 AI_HR_。

核心基础配置

变量名	默认值	说明
AI_HR_DATABASE_URL	mysql+pymysql://...	数据库连接字符串
AI_HR_LLM_PROVIDER	mock	LLM 提供商 (openai, deepseek, mock)
AI_HR_LLM_API_KEY	-	LLM API Key

实时面试配置 (TEN & RTC)

变量名	默认值	说明
AI_HR_RTC_PROVIDER	mock	实时音视频提供商 (agora)
AI_HR_AGORA_APP_ID	-	声网 App ID
AI_HR_AGORA_APP_CERTIFICATE	-	声网 App Certificate
AI_HR_AI_INTERVIEW_TEN_ENABLED	false	是否开启 TEN 智能体模式

语音能力配置 (ASR/TTS)

变量名	默认值	说明
AI_HR_ASR_PROVIDER	mock	aliyun, tencent 或 mock
AI_HR_TTS_PROVIDER	mock	aliyun, tencent 或 mock

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📝 开发规范

• 类型检查: 项目强制使用类型注解，运行 mypy 进行静态检查。
• 代码格式: 使用 ruff 或 black 进行格式化。
• 测试: 单元测试位于 tests/ 目录下，使用 pytest 运行。

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⚠️ 注意事项

• 凭据安全: 请勿将 infra/env/.env.secrets 提交至版本控制系统。
• Provider 熔断: 当第三方 AI 接口连续失败达到阈值时，系统会触发熔断保护，可通过 AI_HR_PROVIDER_CIRCUIT_BREAKER_FAIL_THRESHOLD 调整。

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🗺️ 路线图 (Roadmap)

• 基于 TEN Framework 的实时语音面试
• 多维度简历 AI 评估系统
• 自动对接 Boss 直聘职位同步
• Next: 视频面部表情与情绪分析
• Next: 支持更多面试语种 (日语/韩语/英语)
• Next: 移动端小程序适配
• Next: 离线私有化模型部署方案

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🤝 参与贡献

我们欢迎所有形式的贡献！无论是提交 Bug、改进文档还是贡献核心代码。

1. Fork 本仓库
2. 创建特性分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. 提交更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. 推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
5. 开启 Pull Request

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📄 开源协议

本项目基于 Apache-2.0 协议开源。

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