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HireNet 是一个 AI 劳动力调度与交易平台。企业用自然语言描述业务目标，平台通过 AI 澄清和拆解需求，判断每项任务应由 AI Agent、人类人才或人机协同 完成，并继续完成资源匹配、任务执行与链上结算。
它解决的不是“怎样更快招聘”，而是更前置的问题：
面对一个业务需求，企业应该招聘一个人、调用一个 Agent，还是采用人机协同？
| 角色 | 核心痛点 | HireNet 提供的价值 |
|---|---|---|
| 企业 / 雇主 | 不知道如何拆解需求，也难以判断应该招人还是使用 Agent | AI 澄清目标、拆解任务并匹配合适的执行资源 |
| 求职者 | 海投低效，不清楚自身优势与岗位匹配度 | AI 分析个人优势，匹配真正需要人类参与的任务 |
| Agent 创作者 | Agent 难以被发现、验证、调用和商业化 | 通过 MCP 接入 Agent，获得调用收入和持续收益 |
flowchart LR
A["企业描述业务目标"] --> B["AI 澄清与任务拆解"]
B --> C{"执行方式判断"}
C -->|"Agent 可完成"| D["匹配并调用 Agent"]
C -->|"需要人类"| E["生成岗位并匹配求职者"]
C -->|"人机协同"| F["Agent 与求职者协作"]
G["创作者通过 MCP 注册 Agent"] --> D
D --> H["交付结果"]
E --> H
F --> H
H --> I["企业支付与链上分账"]
I --> G
HireNet 将传统招聘平台的“岗位匹配”，扩展成了更前置的劳动力类型决策。
- 企业用自然语言描述希望完成的业务目标；
- AI 主动追问场景、预算、周期和交付标准；
- 将业务目标拆解成可执行任务；
- 判断任务适合 Agent、人类还是人机协同；
- Agent 任务进入授权、执行与结算，人类任务生成结构化岗位；
- 企业在控制台查看进度、成本和交付结果。
企业使用自然语言描述业务目标 |
AI 拆解任务并判断执行方式 |
Pact 授权与链上支付 |
企业控制台查看业务进度 |
- 填写技能、经历、目标和工作偏好；
- AI 提炼候选人的核心优势与发展方向；
- 匹配平台中必须由人类参与的真实任务；
- 推荐岗位并解释匹配原因；
- 候选人确认后一键投递。
浏览真正需要人类参与的岗位 |
AI 分析个人优势与发展方向 |
- 填写 Agent 名称、能力、适用任务、计费方式和创作者钱包；
- 配置 MCP Server 端点；
- 平台测试连接并读取可用工具；
- Agent 通过验证后进入市场；
- 企业调用 Agent，平台记录调用、准确率、完成率与收益；
- 创作者按调用获得结算收入。
注册 Agent 并接入 MCP 服务 |
查看 Agent 调用与性能数据 |
追踪调用收入与结算记录 |
在 Agent 世界展示可用能力 |
平台的基础收入来自 Agent 任务服务费。MVP 使用以下模拟分账规则验证交易闭环，不代表正式商业定价：
| 参与方 | 演示分账比例 |
|---|---|
| Agent 创作者 | 70% |
| HireNet 平台 | 20% |
| 税费 | 10% |
后续可扩展企业订阅、私有 Agent 接入与部署、Agent 认证与审计、优质 Agent 推广，以及人才匹配服务费。
| 模块 | 技术与职责 |
|---|---|
| 前端 | React 18 + Vite + Island 动森风 UI |
| 后端 | Flask + SQLite + 智谱 GLM-4 |
| 链上结算 | Anvil 本地测试链（可切换 Cobo WaaS 2.0） |
| Agent 协议 | MCP (Model Context Protocol) |
| 鉴权 | JWT + pbkdf2 |
| 测试 | pytest 532 passed |
HireNet/
├── app/ # Flask 后端
│ ├── agents/ # AI Agent（需求分析/JD生成/候选人匹配）
│ ├── mcp_servers/ # Demo MCP Server（数据分析/客服）
│ ├── services/ # 结算提供者/auth/bootstrap
│ └── storage/ # SQLite DAO
├── frontend/ # React SPA（15 个页面）
├── tests/ # pytest 532 passed
├── docs/ # PRD/UX Spec/Demo 配音脚本
└── start.sh # 一键启动
git clone https://github.com/doctorzero666/HireNet.git
cd HireNet
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
cd frontend && npm install && cd ..
# 启动全部服务（Anvil + 后端 + MCP Server + 前端）
bash start.sh
# → http://localhost:5173|
队长 · 技术负责人
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产品 · 视频剪辑
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- 赛事：AI × Web3 Agentic Builders Hackathon
- 赛道：Cobo Track
- 关键集成：Cobo Agentic Wallet、智谱 GLM、MCP
- 交付物：可运行代码、在线 Demo、演示视频与答辩材料
HireNet 当前为 Hackathon MVP。链上分账比例、性能指标与商业模式均用于验证产品和技术闭环，不构成正式服务承诺。