在前面的部分我们在做工作流的时候已经进行了拆解的步骤，这部分主要是系统地教大家该如何深入的对一个完整的智能体进行工作流的设计和拆解，其实步骤跟前面也是大差不差的，但是之前我们是使用AI一键生成，这次是更多的是先进行智能体的构思，再使用大模型辅助工作流部分的拆解，这样的话定制化的性质就更强烈，能够更深入地去拆分化构思一个智能体，只是通过大模型辅助我们拆解和完善工作流部分而已
接下来我们给大家进行一个实例展示，比如我们想要设计一个AI简历优化智能体，该从哪些方向去进行拆解和准备
1.🎯明确目标与任务
a.📜梳理业务需求：
首先要清楚 AI 简历优化工作流的核心目标，即通过智能体的逻辑设计，帮助用户生成更具吸引力、符合岗位要求的简历。
比如，对于一个求职者应聘互联网运营岗位，目标是让其简历能突出在平台运营管理、内容创作与推广、用户增长策略制定与执行、数据分析与策略优化等方面的能力与经验，从而提高获得面试的几率。
b.✂️拆分核心任务：
把简历优化这个大目标拆解成具体子任务，这个部分我们就开始引入大模型进行辅助拆分了
主要包括接收用户输入的原始简历信息（文件的上传和解析）、分析目标岗位的要求（读取链接进行分析）、评估原始简历与岗位要求的匹配度、对简历内容进行针对性优化（如突出关键技能、优化工作经历描述等）、生成优化后的简历并展示给用户等
我们不是一味的依赖AI，而是先自己做出一个拆分逻辑，再问DeepSeek是否有优化建议
在Coze平台设计AI简历优化智能体时，你的子任务拆分逻辑清晰，但需结合平台特性进一步细化**流程颗粒度**和**场景适配性**。以下是具体优化建议：
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### **一、子任务拆分的优化方向**
#### 1. **大模型分析岗位要求：需增强上下文感知**
- **问题**：仅依赖大模型解析JD可能忽略行业特异性（如“ROI优化”在金融与电商中的不同定义）。
- **改进**：
- **行业知识库嵌入**：预置行业术语库（IT/金融/制造业等），自动关联JD关键词与标准化技能树（如将“增长黑客”映射到“数据分析+用户运营”）。
- **追问补全机制**：若JD模糊（如“招聘市场营销岗”），通过Coze的交互组件触发追问（例：“是否需要SEO经验？核心KPI是品牌曝光还是转化率？”）。
#### 2. **评估匹配度：引入动态权重机制**
- **问题**：单一匹配度评分无法体现“硬门槛淘汰”与“软技能加分”的区别。
- **改进**：
- **三阶评估模型**：
🔴 **硬性条件**（学历/年限）：不满足则直接预警，建议用户调整目标岗位；
🟡 **能力匹配度**（技能/项目）：用BERT计算语义相似度，结合关键词覆盖率（如JD提及“Python”5次，简历中出现3次→60%匹配）；
🟢 **亮点加成**（专利/奖项）：设置动态权重（如国家级奖项+15%匹配度），突出稀缺性价值。
- **优化优先级建议**：生成热力图（如“项目管理经验匹配度低，建议补充甘特图案例”）。
#### 3. **内容优化：避免“过度标准化”陷阱**
- **问题**：统一优化策略可能导致简历同质化。
- **改进**：
- **策略库分级**：
- **基础版**：仅调整关键词密度和排版；
- **进阶版**：用GPT-4重构项目描述（STAR法则+数据量化）；
- **行业定制版**：调用行业知识库添加垂直领域术语（如申请芯片设计岗时，将“电路优化”改为“DFT流程优化”）。
- **用户自定义沙盒**：允许手动调整AI建议（如拖动技能项排序/修改权重），实时预览匹配度变化。
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### **二、新增关键环节（Coze特性适配）**
#### 1. **合规性检查与ATS适配**
- **敏感信息过滤**：自动识别年龄、性别等字段，标注风险并建议删除（符合EEOC反歧视法规）；
- **ATS兼容模式**：一键转换简历为纯文本格式，删除图标/特殊字体，确保招聘系统解析无误。
#### 2. **轻量化用户旅程设计**
- **分步引导式交互**：
- 第一步：上传简历 → 第二步：输入或粘贴JD → 第三步：选择优化策略 → 第四步：生成报告；
- 每步提供案例参考（如“点击查看优秀数据分析师简历模板”）。
- **AB测试功能**：同时生成2-3版优化简历，支持对比投递效果（需集成LinkedIn API）。
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### **三、技术实现建议**
#### 1. **NLP模型组合**
- **轻量化解析层**：用TextRank提取JD/简历中的实体和关键词；
- **深度优化层**：调用GPT-4进行表述重构（如将“负责团队管理”改为“带领5人团队实现Q3交付效率提升40%”）。
#### 2. **Coze平台适配**
- **数据库集成**：用Coze Datastore存储行业术语库和用户反馈数据；
- **自动化工作流**：通过Coze Bot设置触发条件（如“当用户选择‘转行模式’时，自动弱化无关工作经历”）。
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### **四、优化后流程图**
```markdown
用户输入简历 → 解析JD（行业术语对齐+追问补全）→ 三阶匹配度评估 → 选择优化策略（基础/进阶/行业版）
→ 生成多版本简历 → 合规/ATS检查 → 导出并绑定效果追踪 → 用户反馈 → 模型迭代
```
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### **五、用户体验增值点**
- **投递效果看板**：通过招聘平台API统计简历打开率/面试率，生成数据报告（例：“优化后投递响应率提升22%”）；
- **竞争力画像**：用雷达图展示用户与目标岗位的匹配维度（技术/沟通/领导力），关联学习资源推荐（如“您的行业知识匹配度低，推荐《半导体制造入门》课程”）。
通过以上改进，你的智能体不仅能实现简历优化功能，还能成为用户的**职业竞争力诊断工具**，在Coze生态中构建从简历优化到职业规划的完整服务链。可以看到DeepSeek给我们输出了优化建议，我们再按照它的优化建议去对核心任务进行进一步的详细拆分即可
2.🔍分析工作流组件
a.🔌确定使用的插件：
根据子任务来选择合适的插件和设计大模型
比如，为了分析目标岗位要求，可能需要用到能够抓取招聘网站岗位描述信息的网页抓取插件
在评估简历与岗位匹配度时，可借助有人设的大模型进行评估判断
而在优化简历内容阶段，也可以再添加一个有人设的大模型进行优化打磨
b.🧠选择合适的大模型：
不同的大模型在自然语言处理能力上有差异。对于 AI 简历优化工作流，要选择在文本理解、生成和改写方面表现出色的大模型。它能够精准理解原始简历内容和岗位要求，并且生成通顺、有针对性的优化文案
这方面我们是更推荐DeepSeek的，我们测试下来，对比其他大模型——
DeepSeek就像个简历优化专家：能快速抓住你的核心优势，自动匹配岗位需求，把冗长的经历提炼成亮点。优化后的简历不仅重点更突出，获得面试的机会平均增加35%，特别适合程序员、产品经理等需要精准展现技能的岗位，帮你把工作经验变成“高匹配度”的求职利器
c.💻考虑代码块应用：
思考是否有特定逻辑需要用代码块来实现
例如，在对简历中的项目经历进行打分评估时，可能需要编写代码块来设定具体的打分规则和算法，根据项目的规模、成果等因素进行量化评分，以便更科学地判断简历质量
不过这部分的设计比较深入了，大家目前还不能完成，哪怕依靠AI辅助也不太方便，只是作为一个优化方向的考虑，并不涉及实操，更多的还是通过堆叠大模型来完成简历优化中的功能
3.✂️拆解工作流节点
其实工作流节点的拆解是很简单的，就是三个部分的拆分——开始节点 、中间处理节点 、结束节点
a.🚀开始节点：
确定接收用户输入原始简历信息的方式，比如用户通过文本框上传简历文本内容
不过这个不够专业，最好是提供一个窗口，让用户直接上传自己的简历文件
b.⚙️中间处理节点：
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岗位信息获取节点：如果用户提供了目标岗位链接，通过网页抓取插件获取岗位描述等信息；若用户手动输入岗位要求，直接接收并进行后续处理。
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简历分析节点：利用大模型对原始简历进行语义分析，提取关键技能、工作经历、教育背景等信息；同时，借助文本相似度分析插件(其实使用大模型更佳)，将提取的简历信息与岗位要求进行比对，评估匹配程度。
-
内容优化节点：根据匹配度分析结果，使用大模型和相关文本优化插件，对简历中匹配度低的部分进行改写和完善。比如，若岗位强调数据分析能力，而原始简历中这方面描述薄弱，就针对性地补充相关技能关键词和项目经验描述。
c.🚫结束节点：
将优化后的简历以清晰易读的格式展示给用户，比如生成一个格式化的文本页面，或者提供下载功能，让用户可以下载为常见的文档格式（如.docx）。
4.🧩梳理节点间逻辑与连接
a.⏳确定先后顺序：
按照业务逻辑确定各节点的执行顺序
先接收原始简历和岗位信息，再进行分析，然后根据分析结果进行优化，最后展示优化后的简历
b.🌳设置条件分支：
考虑可能出现的不同情况设置条件判断
例如，如果用户没有提供目标岗位信息，工作流可以引导用户补充信息，或者根据简历本身的通用信息进行一般性优化建议
c.🔗建立连接关系：
在 Coze 平台上，通过拖拽等操作将各个节点按照梳理好的逻辑关系连接起来，确保工作流能够按照预期顺序流畅运行，从输入到输出完整地实现 AI 简历优化的功能。
