阿里巴巴通義實驗室近期在企業招聘領域完成了一項創新實踐，將智能外呼技術深度融入自動化招聘流程。該方案通過標準化能力封裝與模塊化架構設計，成功構建了可自主完成電話邀約、信息采集等任務的數字招聘系統，為企業級智能體應用提供了全新范式。
系統核心架構由三部分協同構成：OpenClaw智能體框架作為決策中樞，負責解析自然語言指令、拆分任務步驟并調度工具鏈；通義曉蜜智能外呼系統充當執行單元，完成電話撥打、語音交互等具體操作；釘釘平臺則作為人機交互界面，實現任務觸發、進度追蹤與結果反饋。這種分層設計使系統形成從指令接收、任務執行到結果反饋的完整閉環。
在招聘場景測試中，數字招聘專員展現出強大的自動化能力。當接收到"邀請候選人參加面試"的指令后，系統可自動分析崗位需求、候選人背景等要素，生成個性化邀約話術。通過調用外呼模塊發起電話，實時采集候選人反饋信息，最終將通話記錄、面試意向等數據結構化回傳至企業系統。整個過程無需人工介入，支持全天候不間斷運行。
技術實現層面，研發團隊突破性地將垂直領域能力轉化為標準化組件。通過將通義曉蜜的外呼功能抽象為OpenClaw Skill，結合阿里云Open API的權限管理體系，使智能服務具備可編排、可調度的模塊化特性。這種設計使智能體突破傳統對話生成局限，獲得直接操作業務系統的能力，為復雜場景落地奠定基礎。
部署方案充分考慮企業實際需求，采用Qwen系列大模型作為推理引擎，通過OpenClaw命令行工具快速完成本地環境配置與模型接入。開發者可通過clawhub平臺獲取預制技能模塊，結合釘釘插件實現與企業協作系統的無縫集成。數字員工既可在群聊中響應集體指令，也能通過私聊處理個性化任務。
系統驗證階段展現出高度透明化特征。從意圖識別、任務規劃到技能調用的每個環節均可追溯，通話記錄與處理結果實時同步至管理后臺。這種可視化設計既保障了業務流程合規性，也為企業優化招聘策略提供了數據支撐。測試數據顯示，系統在任務完成率、信息準確率等關鍵指標上達到行業領先水平。
該實踐驗證了通用大模型與垂直領域能力結合的技術路徑。相比單純追求模型參數規模，通過標準化封裝實現能力復用與協同調度，更能滿足企業構建可擴展自動化體系的需求。這種模式為金融、客服、零售等行業的智能體應用提供了可復制的解決方案，推動人工智能技術向業務縱深領域滲透。
