我把 WorkBuddy 专家团用成了招聘流水线，单 Agent 直接戒了

先说结论：如果招聘流程还停在「一个对话框包打天下」，WorkBuddy 的专家团你值得试。我用了大概两周，把简历筛选到 Offer 跟进拆成了三段，分别交给不同专家，效率和结果的稳定程度都上了一个台阶。

我这边是负责公司非技术岗招聘的 HR，团队三个人，日常被 JD 撰写、简历初筛、面试问题设计这些琐事填满。以前我也用 WorkBuddy 的单 Agent 模式，让它同时干几件事，结果它把 JD 改得花团锦簇，简历筛选标准却写得含糊，真正的候选人都被漏了。后来我注意到 WorkBuddy 专家中心里有预置的专家和专家团，像商事法律综合团队、私募基金国资合规团队这类，覆盖法律、金融、尽调方向。我就想，招聘是不是也能凑一个班子出来。

配置方式其实很简单：打开 WorkBuddy 的 `专家中心`，在分类里找到人力资源行业，里面有现成的招聘专家。我看了一圈预置的不少，但最适合我们流程的还是自己创建的。操作路径是 `专家中心 → 我的专家 → 创建专家 → 输入角色名和职责描述`。我给其中一个起的名字叫「JD 审校专员」，职责描述写的是「负责岗位说明书的合规性审查和吸引力优化，重点检查歧视性表述、职责模糊、薪资结构遗漏」。

然后每个专家都能单独设 Skill，也就是给它挂上特定的知识库或工具。我把之前整理好的岗位说明书模板和入职流程文档挂了上去，这样它每次产出的东西都符合我们公司的格式。这一步很关键，相当于把之前的经验沉淀进系统里，输出质量基本稳定在可用线以上。

真正跑通流程之后，我发现最省时间的其实是「分步拆解」。以前我喜欢一句话把所有需求说清楚，让 AI 自己规划，但结果往往跑偏。现在我的做法是把流程拆成三段。JD 审核直接召唤上面说的「JD 审校专员」。简历筛选我改用任务流模式，创建一个节点，输入岗位名称、行业关键词、硬性条件，先让 AI 自动做标签化预筛，二次复核只用看标记为 A 级的候选人。面试问题设计则是单独开一个会话，把 JD 链接和候选人简历丢进去，让人力资源管理专家团生成结构化面试题，我只需要审校和微调。

这些操作在界面上入口很浅，都是在右侧的 `+` 号里选择对应专家或专家团，也可以选我已经建好的任务流。我唯一要做的就是在每个节点的描述里写清楚背景和目标，比如「我们是一家做制造业 ERP 的公司，候选人目标层级是 8 年经验以上的产品经理」这类上下文，产出的东西会贴近实际得多。第一轮结果不满意也正常，补充细节再跑一轮，通常两三轮就能收敛到能直接用的版本。