基于Agent技术的智能简历推荐系统架构解析与实现

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传统简历推荐系统常常面临几个核心问题：

冷启动慢：新注册用户或新增职位时，系统缺乏足够的历史数据，导致推荐效果差。
匹配精度低：单纯基于关键词匹配或简单规则，难以捕捉简历与职位之间的深层关联。
实时性不足：批量处理模式无法快速响应需求变化，比如紧急招聘场景。
可扩展性差：随着数据量增长，传统架构容易出现性能瓶颈。

这些问题直接影响了招聘效率和候选人体验，而 Agent 技术为解决这些问题提供了新的思路。

我们采用多 Agent 协同工作的方式，将系统拆分为多个专注特定任务的智能体：

预处理 Agent：负责数据清洗和标准化
统一简历格式（如 PDF/Word 解析）
去除敏感信息（后续会专门讨论隐私保护）
基础字段提取（姓名、教育背景等）
特征提取 Agent：构建候选画像
使用 NLP 技术分析技能描述
提取工作经历中的关键要素
生成 embedding 向量
匹配 Agent：执行核心推荐逻辑
实时接收职位需求
计算简历与职位的匹配度
支持多种推荐策略切换
协调 Agent：管理 Agent 间通信
任务调度与负载均衡
异常处理与重试机制

根据业务需求可选择不同策略：

基于规则：简单快速但灵活性差

# 示例：简单规则匹配
def rule_based_match(resume, job):
    required_skills = job['skills']
    resume_skills = resume['skills']
    return len(set(required_skills) & set(resume_skills)) / len(required_skills)

机器学习：需特征工程但可解释性强
常用算法：随机森林、XGBoost
优势：处理结构化特征效果好
深度学习：端到端学习但需要大量数据
典型模型：双塔结构
优势：自动学习复杂特征交互

我们采用消息队列实现松耦合通信：

# RabbitMQ 示例（伪代码）class FeatureAgent:
    def __init__(self):
        self.queue = connect_queue('feature_queue')

    def run(self):
        while True:
            msg = self.queue.get()
            resume_data = parse_message(msg)
            features = extract_features(resume_data)
            publish('matching_queue', features)

# 使用 BERT 生成文本 embedding
from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torch

# 初始化模型
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

def get_embedding(text):
    inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt', 
                      truncation=True, max_length=512)
    with torch.no_grad():
        outputs = model(**inputs)
    # 取 [CLS] 位置的向量作为句子表示
    return outputs.last_hidden_state[:,0,:].numpy()