众所周知，在内卷加剧的职场环境中，国内找工作愈发困难。其实，在美国类似的情况也一样在上演，受AI发展的强烈冲击，一些初级岗位被替代，当地的工作机会正在减少。

2025年8月，美国失业率攀升至4.3%，创下四年新高，应届毕业生失业率更是高达5.8%。不过，一些AI相关的岗位却格外“吃香”，据AI职位招聘公司Burtch Works报告显示，2024-2025年，拥有0-3年经验的基础AI职位，底薪涨幅达到了12%。Meta、谷歌等科技巨头也都在通过数百万美金年薪的高薪激励争夺顶尖的AI人才。在大公司砸钱挖人的压力下，中小公司的招人成本也在被市场抬高。

这样的背景下，公司为了招到合适的人选，不得不花费大量时间精力在面试上，通过能力测试及多轮沟通深入了解候选人情况，降低试错成本。对于求职者来说，重复着自我介绍、经验履历，特别是技术岗还要经过笔试筛选，期间漫长的流程，对于招聘和求职者双方来说都十分消耗精力。

那么，AI既然能够作为辅助办公的工具，为何不用其来辅助面试呢？

其实AI面试并不是多么新鲜的产物，近些年已经有越来越多的大企业去尝试用AI进行前期的初筛，而后再去人工面试，以此来提升效率。但过程中还是存在诸多问题，一方面一些AI过于机械地按流程提问，让求职者对着AI感受不到被尊重，另一方面如果被AI评估后没通过，很难去复盘究竟是哪里出了问题。

但随着AI的智能程度加深，这些痛点问题也在逐渐被优化解决。比如，由OpenAgents与Peak Mojo共建的一个AI面试平台Peak Mojo AI interview Hub（以下简称Peak Mojo Hub）就通过全流程的AI Aegnt面试，让招聘变得更加高效，也极大的缩短了面试流程。

其中，Peak Mojo是平台中多个AI Agents的开发方，OpenAgents则是一个开源框架，能够让这些Agents相互协作。目前，这一面试平台已被北美40多家AI Native创业企业采用，主要面向技术人员的招聘，覆盖了全栈工程师、AI 应用工程师、后端等上百个技术岗位，其中60%为中高级岗位。

时代热潮下，AI面试真的会成为未来的主流招聘方式吗？

提到AI面试，就不得不将其与人工面试拿来比较，毕竟在实际工作中毕竟还是人与人之间打交道，招聘者需要对于候选人进行一些“软性”方面的判断，也就是常说的“合眼缘”，相处容易且舒服，这是招聘中十分重要的一点。

实际上，这一点与AI面试并不冲突。一般来说，AI面试通常会被用于对求职者的快速筛选与匹配，最终决定权还是在人手里。对于有一定规模的公司来说，成千上万份简历砸过来，前期的筛选无疑是个“大工程”，仅靠人工来完成不仅时间周期拉长，还很可能出现漏筛现象。

AI作为效率工具，能够根据简历深度洞察候选人的多方面能力，并通过实际测试检验其真实水平。有效规避了人工面试因时间有限，简历筛选不充分，忘记了解某些信息，进而漏掉人才的可能，这在一定程度上也为大量的求职者增加了后续面试机会。

其次，在传统的面试中，求职者每面试一家公司就要做一次自我介绍，对于技术岗来说，甚至需要一些重复的测试题来证明个人能力，但如果将这些信息通过AI网络共享给各个公司，就无需前面重复的过程，有效提升了双方的效率。

另外，也是最重要的一点，相对于人工面试来说，AI被认为是“无偏见”的。例如一些性别、年龄、婚育状况等在人工面试中的就业歧视，在AI中是不存在的，这对于求职者来说无疑提升了公平性。

曾经很多使用AI面试的公司也受到过质疑，求职者认为面对着机器说了很多，换来的是没有感情机械的回应和持续提问，感觉并没有获得应有的尊重。但此一时彼一时，或许随着岗位竞争的加剧，求职者的包容度也有所提高。

特别是对于技术人员来说，AI辅助写代码似乎成为了市场需要的必备技能。相对于其他岗位，他们本身就对AI持有更开放的态度，接受度也更高一些。OpenAgents CEO朱中原也表示，公司在人员招聘时，是不接受员工手写代码的，必须要使用AI工具。在如今拥抱AI，适应AI的时代背景下，接受AI面试也就自然而然成为了评估求职者对新事物适应度的一项重要指标。

基于AI筛选、信息共享的逻辑，Peak Mojo Hub设置了两轮AI面试。首先，求职者会经历一轮15分钟的通用AI技术测试，也就是一面，基于测试结果，系统会自动推进二面，即企业专属AI面试。目前，整个流程需要全程使用英文。

与传统AI的机械式提问、求职者被动回答问题模式不同，在此平台的一面中，求职者的体验感是偏向灵活轻松的，且是可以通过交流成为面试“主导者”的。AI面试官也是直接采用了Peak Mojo CEO 蓝天的人物形象，让用户在视觉上感受到一定的亲和力。

AI提出的问题也并不是像模板一样固定的，而是结合简历和求职者的回答进行更有针对性地提问。过程中，求职者也可以反问AI一些问题，化被动为主动，体现个人的思考能力。

结束测试后，AI会针对表现给出一个AIQ（人工智能商数）评分，并将此分数同步至OpenAgents的个人档案并共享给各个企业。也就是说，求职者无论投递哪家公司，都只需要经历最初的一次一面，后续不需要再向每个公司都去证明一遍自己的基础能力，不用再向传统面试那样，重复自我介绍，进行通用能力测试等等。

根据AI一面的AIQ评分结果，系统会自动为求职者发送二面申请，分数越高，二面申请也会越积极。二面也是在平台上的一轮全自动AI面试，但相对于之前的通用性面试，二面会更多结合企业自身特点和用人需求对候选人进行更深度地考察，其中也包括在线写代码实战测试。

基于AIQ分数在企业间的共享机制，一些求职者没有投递的公司，也可能会向其发送二面申请，为求职者创造更多就业的机会。特别是一些高分数的求职者，会在系统中获得优先曝光，得到更多企业的关注。

此外，Peak Mojo Hub还增加了匹配功能，结合一面测试结果，为求职者推荐一些匹配度更高的岗位。

二面结束后，AI会给面试者打出分数，反馈到公司，最后给谁发offer还是由人工来评定。也就是最开始说的，公司可以参考AI评分进行筛选，最后选出“最合眼缘”的人。

值得注意的是，最终评分是由Peak Mojo的多个智能体在OpenAgents的网络框架中“协商”的结果。比如，当候选人代码能力强，但沟通能力稍弱时，相关的两个Agents就相互辩论协调，最后达成共识结果，输出一个公平且具有高可信度的分数。

综合来看，在OpenAgents这样一个网络框架下，加之Peak Mojo多个Agent的配合，求职者能够在平台上快速寻找到面试岗位，并进行高效地面试。如果足够优秀，甚至可以在一天内完成20-30场公司面试，第二天就会收到offer。若完全人工面试，同等数量的面试最快也要半个月才能完成。因此，对于公司和求职者双方来说，通过这种方式的AI面试，从简历到offer的全流程，时间成本大大降低。

目前，Peak Mojo Hub尚处于内测阶段，并计划在今年进行一轮大规模融资。对于一些招聘规模有限的初创公司和小型企业，平台采用按人头付费的模式，现阶段支持免费使用；而对于大型企业还是采用传统的订阅制，并会根据其年度招聘、测试需求，提供一些定制化服务。

不过，由于巨头公司一般都会有自己的招聘系统，目前平台的目标还是针对一些AI能力和自身招聘系统做得没那么强的500强企业，科技公司主要还是采取合作模式。

“未来AI能力会成为一个薪资的分水岭，就和曾经的计算机能力一样。”Peak Mojo CEO 蓝天表示，为此，除了与企业的合作，平台为了还可能将商业模式延伸至与高校间的合作。

“高校是有动力去提升学生就业率的，Peak Mojo Hub中的AI测试与学生的就业培训有着天然的适配性，特别是AIQ标准，若能和学校一起去推广这方面的培训和认证，在企业校招时，基于学生的这些提前测评好的结果，很有可能大幅度提升企业在学校的招聘意愿。”

而作为在各个Agent交互中起到关键作用的OpenAgents，现阶段核心目标是与更多上下游企业及Agent完成对接。未来，公司则致力于构建一个开放的Agent网络生态，并计划打造一个活跃的AI社区，支持更加丰富的应用场景。比如将AI分身引入社区互动，在展会场景下，用户可专注于现场的学习交流，AI分身则会在社区中主动寻找匹配的社交对象。

如今，AI Agent已深入渗透至面试、搜索等众多生活场景，成为提升效率与体验的关键角色。然而，单个Agent的能力终归有限，未来的发展方向势必会走向“网络化协作”。通过构建开放的Agent网络，实现信息与能力的互通互补，才能系统性地解决更复杂的问题，最终将AI的价值最大化，推动社会向更高效、更智能的方向发展。