Injob Ai技术分享:纯模型对话、单agent模式、(manus)三元协同agent模式在写简历这事儿有什么不同

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作者：微信文章
最近看到很多找工作的伙伴在用AI写简历 injob Ai，突然期望能不能做一个AI来帮助用户自动写简历的东西。为此观察了大家使用Ai的习惯，逐步探索出一条适合的多Agent协同的写简历的方案逻辑，简单说下三者有什么不同。

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想必很多人第一次用 AI 写简历，都是打开一个对话框，输入一句话：“帮我写份××岗位的简历 + 一对内容”

结果呢？模型生成一堆看起来“很漂亮”，但往往内容不够专业、不够稳定，内容能用又不能用的尴尬情况。为什么昵？这是因为它还只是一个“更会说话的模型”，而不是一套有组织、有流程的简历生产体系。

为此我们做的尝试，是把写简历这件事，从“对话”提升到“工作化的流程上”。为此参考 Manus 的三元 Agent 架构（规划 → 执行 → 验证），我们设计了三元协同写简历模式（对话 → 计划 → 执行）。
它不只是会写，而是像一条专业的“简历流水线”，让结果更可控、更稳定、更贴合岗位。
纯模型对话和单Agent写简历有什么问题，三元结构的多Agent有什么优势？




阶段1：纯模型对话（Pure LLM Chat）




就像和一个充满智慧的人闲聊，但问题也最多：

稳定性差：一次说得准，下次就跑偏，上下文一长，约束就被遗忘。被打岔，可用性低易幻觉：无中生有，自行大面积扩散，说的都对，但是可用又不可用。结构不可控：自由发散，可能记忆混乱、要点缺失、不停的补充、上下内容不一致、已丢失。对用户要求高：需要用户自己懂岗位、懂关键词、懂怎么喂提示词。

结果：适合给你提供灵感草稿，不适合直接做事情，思考依赖人。效果如图


阶段2：单Agent（Single Agent Pipeline）




有了流程意识，但还是“一人身兼数职”，agent匹配不堪：

有了改进：会按模板生成、会参考 JD、会抽取关键词、能做有限校对。局限性也很明显：

角色混淆：同一个 Agent 既采集需求又写作又校验，容易自我干扰、自相矛盾。长上下文漂移：流程越长越容易忘前面定下的规则。纠错成本高：一处错误常导致“整篇重来”，上下文太多混乱，不可局部重试。可观测性弱：哪一步出了问题不易定位，难以持续优化。

结果：能产出“像模板”的简历，但在复杂岗位/多段经历时，质量与稳定性仍不够。修改成本高
阶段3：三元协同多Agent（Dialogue → Plan → Execute ）

分工明确，流水线产出、结构稳定：

对话 Agent（收集需求）：像产品经理，问清岗位、经历、成果、量化指标，补齐变量。

计划 Agent（制定蓝图）：像项目经理，拆解结构、选择模板、明确每段经历的“能力锚点”与关键词。

执行 Agents（模块写作）：像执行团队、开发测试。执行对应的内容，不用共享记忆，相互独立，互不干扰，可分别重试。

结果：稳定、可控、可追踪、分模块接受信息，避免自我干扰。操作简单，你只需提问题，即可执行任务。





演化路径与能力对比如下

维度	纯模型对话	单Agent	三元协同多Agent
生成稳定性	受上下文影响大	有模板但易漂移	规划/执行/验证分层，稳定
岗位贴合度	依赖用户描述	能参考JD	以JD维度为锚点逐项对齐
纠错成本	高（常整份重来）	中（难局部修复）	低（模块化重试）
对用户要求	高（要懂提示词/岗位）	中（需结构化输入）	低（对话引导即可）
格式/友好度	不稳定	一致性一般	统一模板+校验规则
规模化与复用	低	中	高（模板库/术语库/蓝图可复用）

可以看到，越往后越稳定，对使用者的要求越低，效果越好。
injob AI：三元骨架：对话 → 计划 → 执行流程梳理



对话 Agent：把“经历”采成“变量”

像产品经理采需求，围绕 JD 维度提问，抽取并标准化：

岗位/行业/级别、必备能力关键词关键经历（职责、动作、方法、结果、影响）可量化指标（增⻓%、节省成本、效率倍数、覆盖人群）

计划 Agent：把“变量”排成“蓝图”：
像项目经理制定方案：

选择合适的简历结构与模板（应届/社招/技术/产品/运营等）提取岗位关键词并分配到对应模块生成主要简历

执行 Agents：把“蓝图”写成“成品”多路并行：教育/经历/项目/技能/补充模块独立生成抗干扰：各模块上下文隔离，不会互相“带跑偏”效果更稳定、也更“省心”，使用成本更低

分层解耦：对话只采集、计划只规划、执行只写作，职责清晰，减少“自我干扰”。

对使用者更友好：你只要说人话（目标与经历），其余交给系统问、系统定、系统写。

实际体验上的差异

纯对话：你得懂怎么跟模型说话，结果看缘分。单Agent：像填表，但遇到复杂经历容易“失真”。三元协同：像被专业顾问带着走——问到位、写到点、改到好。

如果你想体验一下这个过程,现邀请你作我们的内测嘉宾。

完成后也希望你能提供一些指导建议,帮我们优化提升明确方向下[旺柴]

产品地址: https://injob.scenifyai.com/

问卷在此: https://www.wjx.cn/vm/QkS2umC.aspx#

非常感谢!