SmartHire - 智能招聘辅助系统

基于 AI Agent 的多智能体协作招聘系统，支持简历解析、岗位需求分析、候选人能力评估及岗位匹配推荐。

系统架构

┌─────────────────────────────────────────────┐
│ 用户层 │
│ React + shadcn/ui Web 界面 │
├─────────────────────────────────────────────┤
│ 业务层 │
│ FastAPI RESTful API │
├─────────────────────────────────────────────┤
│ AI Agent 层 │
│ ┌──────┐ ┌──────┐ ┌──────┐ ┌──────┐ │
│ │简历分析│ │岗位分析│ │匹配分析│ │报告生成│ │
│ │Agent │ │Agent │ │Agent │ │Agent │ │
│ └──────┘ └──────┘ └──────┘ └──────┘ │
│ LangChain + DeepSeek │
├─────────────────────────────────────────────┤
│ 数据层 │
│ SQLite (开发) / PostgreSQL (生产) │
└─────────────────────────────────────────────┘

技术栈

层	技术
后端框架	FastAPI (Python 3.12+)
前端框架	React 19 + TypeScript
UI 组件	shadcn/ui (base-nova) + Tailwind CSS v4
图标	lucide-react
数据库	SQLite（开发）/ PostgreSQL（生产）
ORM	SQLAlchemy 2.0 (async)
迁移工具	Alembic
AI 框架	LangChain
LLM	DeepSeek (deepseek-chat)
认证	JWT (python-jose)
项目管理	uv (Python) + npm (前端)
任务编排	Taskfile.yml (go-task)

快速开始

环境要求

• Python 3.12+
• Node.js 22+
• uv（Python 包管理）
• go-task（Taskfile 运行器）

1. 克隆并安装依赖

# 后端cd backend
uv sync
# 前端cd frontend
npm install

2. 配置环境变量

cp backend/.env.example backend/.env

编辑 backend/.env，填入 DeepSeek API Key：

DEEPSEEK_API_KEY=你的keyDEEPSEEK_API_BASE=https://api.deepseek.com/v1

3. 初始化数据库

cd backend
uv run alembic upgrade head

首次启动时自动创建 admin / admin 管理员账户。

4. 启动开发服务

# 使用 Taskfile（同时启动前后端）
task dev
# 或分别启动
task backend:dev # 后端 http://localhost:8000
task frontend:dev # 前端 http://localhost:5173

功能模块

用户管理

• 注册 / 登录（JWT 认证）
• 角色：HR（招聘人员）、JOB_SEEKER（求职者）
• 默认管理员：admin / admin

简历管理

• 支持格式：PDF、DOCX、TXT、Markdown
• 自动文本提取 + AI 智能解析（姓名/联系方式/学历/技能/工作经历/教育经历/项目经历）
• 技能标签展示，关联报告级联删除
• 文件预览（PDF 内联 / DOCX 转 HTML / TXT/MD 文本）+ 文件下载

岗位管理

• 创建 / 编辑 / 删除岗位
• 职级：初级 / 中级 / 高级 / 专家
• 状态：草稿 / 发布中 / 已关闭
• AI 自动分析 JD 提取技能要求
• 关键词搜索 + 状态/职级过滤

匹配分析

• 多选简历 + 选择岗位 → 批量匹配
• 4 Agent 协作流水线（简历分析 → 岗位分析 → 匹配推荐 → 报告生成）
• 综合评分（0-100）+ 技能/经验匹配评分
• 优势与不足分析 + 面试建议 + 招聘建议

LLM 配置

系统仅支持 DeepSeek，通过环境变量配置：

DEEPSEEK_API_KEY=sk-xxxDEEPSEEK_API_BASE=https://api.deepseek.com/v1

项目结构

smarthire/
├── backend/
│ ├── app/
│ │ ├── agents/ # 4 AI Agent + Orchestrator 编排器
│ │ ├── api/v1/ # RESTful API 端点
│ │ ├── models/ # SQLAlchemy 2.0 async 模型
│ │ ├── schemas/ # Pydantic v2 请求/响应模型
│ │ ├── services/ # 业务逻辑（认证、简历解析）
│ │ ├── config.py # pydantic-settings 配置
│ │ ├── database.py # 异步数据库引擎
│ │ └── main.py # FastAPI 应用入口
│ ├── alembic/ # 数据库迁移
│ └── pyproject.toml
├── frontend/
│ └── src/
│ ├── api/ # axios API 客户端
│ ├── components/ # shadcn/ui 组件
│ ├── pages/ # 10 个页面
│ ├── hooks/ # React Hooks
│ └── types/ # TypeScript 类型（映射后端 Pydantic）
├── Taskfile.yml # go-task 任务编排
└── docker-compose.yml # Docker 部署

开发命令

命令	功能
task backend:dev	启动后端开发服务器（热重载）
task frontend:dev	启动前端开发服务器
task dev	同时启动前后端
task backend:lint	ruff 代码检查
task backend:format	ruff 格式化
task backend:migrate	执行数据库迁移
task backend:migration name=xxx	创建新迁移
task backend:test	运行后端测试
task install	安装所有依赖
task build	构建所有服务
task docker:up	Docker Compose 启动

API 文档

启动后端后访问：

• Swagger UI: http://localhost:8000/docs
• ReDoc: http://localhost:8000/redoc

部署

Docker

docker compose up -d --build

单独部署

# 后端cd backend
uv run uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000
# 前端cd frontend
npm run build
# 使用 nginx 或 docker 部署 dist/ 目录

许可证

MIT License