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最近看到很多找工作的伙伴在用AI寫簡歷 injob Ai，突然期望能不能做一個AI來幫助用戶自動寫簡歷的東西。為此觀察了大家使用Ai的習(xí)慣，逐步探索出一條適合的多Agent協(xié)同的寫簡歷的方案邏輯，簡單說下三者有什么不同。

想必很多人第一次用 AI 寫簡歷，都是打開一個對話框，輸入一句話：“幫我寫份××崗位的簡歷 + 一對內(nèi)容”

• 結(jié)果呢？模型生成一堆看起來“得漂亮”，但往往內(nèi)容不夠?qū)I(yè)、不夠穩(wěn)定，內(nèi)容能用又不能用的尷尬情況。
• 為什么昵？這是因為它還只是一個“更會說話的模型”，而不是一套有組織、有流程的簡歷生產(chǎn)體系。

為此我們做的嘗試，是把寫簡歷這件事，從“對話”提升到“工作化的流程上”。為此參考 Manus 的三元 Agent 架構(gòu)（規(guī)劃 → 執(zhí)行 → 驗證），我們設(shè)計了三元協(xié)同寫簡歷模式（對話 → 計劃 → 執(zhí)行）。

它不只是會寫，而是像一條專業(yè)的“簡歷流水線”，讓結(jié)果更可控、更穩(wěn)定、更貼合崗位。

純模型對話和單Agent寫簡歷有什么問題，三元結(jié)構(gòu)的多Agent有什么優(yōu)勢？

階段1：純模型對話（Pure LLM Chat）

就像和一個充滿智慧的人閑聊，但問題也最多：

• 穩(wěn)定性差：一次說得準(zhǔn)，下次就跑偏，上下文一長，約束就被遺忘。被打岔，可用性低
• 易幻覺：無中生有，自行大面積擴(kuò)散，說的都對，但是可用又不可用。
• 結(jié)構(gòu)不可控：自由發(fā)散，可能記憶混亂、要點缺失、不停的補(bǔ)充、上下內(nèi)容不一致、已丟失。
• 對用戶要求高：需要用戶自己懂崗位、懂關(guān)鍵詞、懂怎么喂提示詞。

結(jié)果：適合給你提供靈感草稿，不適合直接做事情，思考依賴人。效果如圖

階段2：單Agent（Single Agent Pipeline）

有了流程意識，但還是“一人身兼數(shù)職”，agent匹配不堪：

有了改進(jìn)：會按模板生成、會參考JD、會抽取關(guān)鍵詞、能做有限校對。

局限性也很明顯：

• 角色混淆：同一個Agent既采集需求又寫作又校驗，容易自我干擾、自相矛盾。
• 長上下文漂移：流程越長越容易忘前面定下的規(guī)則。
• 糾錯成本高：一處錯誤常導(dǎo)致“整份重來”，上下文太多混亂，不可局部重試。
• 可觀測性弱：哪一步出了問題不易定位，難以持續(xù)優(yōu)化。

結(jié)果：能產(chǎn)出“像模板”的簡歷，但在復(fù)雜崗位/多段經(jīng)歷時，質(zhì)量與穩(wěn)定性仍不夠。修改成本高

階段3：三元協(xié)同多Agent（Dialogue → Plan → Execute ）

分工明確，流水線產(chǎn)出、結(jié)構(gòu)穩(wěn)定：

• 對話Agent（收集需求）：像產(chǎn)品經(jīng)理，問清崗位、經(jīng)歷、成果、量化指標(biāo)，補(bǔ)齊變量。
• 計劃Agent（制定藍(lán)圖）：像項目經(jīng)理，拆解結(jié)構(gòu)、選擇模板、明確每段經(jīng)歷的“能力錨點”與關(guān)鍵詞。
• 執(zhí)行Agents（模塊寫作）：像執(zhí)行團(tuán)隊、開發(fā)測試。執(zhí)行對應(yīng)的內(nèi)容，不用共享記憶，相互獨立，互不干擾，可分別重試。

結(jié)果：穩(wěn)定、可控、可追蹤、分模塊接受信息，避免自我干擾。操作簡單，你只需提問題，即可執(zhí)行任務(wù)。

演化路徑與能力對比如下

可以看到，越往后越穩(wěn)定，對使用者的要求越低，效果越好。

injob AI：三元骨架：對話 → 計劃 → 執(zhí)行流程梳理

對話 Agent：把“經(jīng)歷”采成“變量”

像產(chǎn)品經(jīng)理采需求，圍繞 JD 維度提問，抽取并標(biāo)準(zhǔn)化：

• 崗位/行業(yè)/級別、必備能力關(guān)鍵詞
• 關(guān)鍵經(jīng)歷（職責(zé)、動作、方法、結(jié)果、影響）
• 可量化指標(biāo)（增?%、節(jié)省成本、效率倍數(shù)、覆蓋人群）

計劃 Agent：把“變量”排成“藍(lán)圖”：

像項目經(jīng)理制定方案：

• 選擇合適的簡歷結(jié)構(gòu)與模板（應(yīng)屆/社招/技術(shù)/產(chǎn)品/運營等）
• 提取崗位關(guān)鍵詞并分配到對應(yīng)模塊
• 生成主要簡歷

執(zhí)行 Agents：把“藍(lán)圖”寫成“成品”

• 多路并行：教育/經(jīng)歷/項目/技能/補(bǔ)充模塊獨立生成
• 抗干擾：各模塊上下文隔離，不會互相“帶跑偏”

效果

更穩(wěn)定、也更“省心”，使用成本更低

• 分層解耦：對話只采集、計劃只規(guī)劃、執(zhí)行只寫作，職責(zé)清晰，減少“自我干擾”。
• 對使用者更友好：你只要說人話（目標(biāo)與經(jīng)歷），其余交給系統(tǒng)問、系統(tǒng)定、系統(tǒng)寫。

實際體驗上的差異

• 純對話：你得懂怎么跟模型說話，結(jié)果看緣分。
• 單Agent：像填表，但遇到復(fù)雜經(jīng)歷容易“失真”。
• 三元協(xié)同：像被專業(yè)顧問帶著走——問到位、寫到點、改到好。