本文是对 TTC 创始人 Max 的深度访谈，核心探讨了 AI Agent 对招聘行业底层逻辑的重塑。文章指出，传统招聘平台本质上是卖流量和简历的“过程付费”模式，而 Agent 的出现使得招聘能够转向“按结果付费”。TTC 推出的“小麦招聘”利用 Agent 对 Agent 的协作系统，自动化处理 80% 的标准化招聘流程。但在高端猎头领域，人类在信任建立、复杂谈判和灰度判断上的价值依然不可替代。此外，TTC 还通过孵化业务介入人才流动的上游，构建了从规模化招聘到高端猎头再到创业孵化的全生命周期服务体系。
原创 有新 2026-02-06 11:17 浙江
在招聘这个行业里，从 ChinaHR、智联、51job，到猎聘、Boss 直聘、拉勾，平台换了一代又一代，但这二十多年的底层逻辑却几乎没动过：卖流量、卖简历、卖曝光，企业为“过程”付费，而不是为“结果”买单。直到 AI 和 Agent 具备了可执行、可交付的能力。
在招聘这个行业里，从 ChinaHR、智联、51job，到猎聘、Boss 直聘、拉勾，平台换了一代又一代，但这二十多年的底层逻辑却几乎没动过：卖流量、卖简历、卖曝光，企业为“过程”付费，而不是为“结果”买单。直到 AI 和 Agent 具备了可执行、可交付的能力，这套长期稳定的模式，第一次出现了被整体改写的可能。
不久前，TTC 完成了 A 轮千万美元级融资，由厚雪资本领投、百度战略投资。这轮融资完成后，TTC 创始人兼 CEO 肖玛峰 Max 与有新展开了一次交流，Max 反复强调一个判断：
“Agent 正在重塑招聘的交付方式。当 AI 能够直接理解需求、主动寻找人选、推动沟通并促成入职，招聘的价值重心将从“看过多少简历”过渡到“人是否真的到位”。也正是在这一点上，按曝光和过程收费的旧模式，与按结果付费的新范式开始正面碰撞”。
▍Agent 重塑招聘范式：从卖流量到交付结果
回看过去二十年，从 PC 门户到移动直聘，技术形态换了一代又一代，但行业的底层逻辑从未变过：本质上都是在做流量生意。无论平台怎么变，核心依然是卖简历、卖曝光。企业被迫为繁琐的‘过程’付费，却始终没人对最终的‘结果’负责”。这个模型在不同技术周期里反复被验证，也支撑起了从 10 亿到 100 亿美金量级的公司。
但在 AI 尤其是 Agent 能力成熟之后，这套范式开始松动。Max 的判断很明确：AI 已经是一种可以直接完成任务、交付结果的生产力。招聘的终极目标是“是否真的招到对的人”。从这个角度看，传统猎头本身就是一个“人类 Agent”——理解需求、寻找人选、撮合沟通，最后按入职结果收费。区别在于，人类顾问的时间稀缺、成本高企，而 AI Agent 的时间几乎可以无限复制，边际成本趋近于零。
这种生产力的质变，直接指向一种新的收费与服务逻辑。未来的招聘服务，很可能从“按曝光和过程付费”，转向“按结果付费”——只有当人真正到位，价值才算被交付。美国市场已有 Mercur 等百亿美金级独角兽验证了这一路径。而在2025 年，随着 DeepSeek 拉低大模型使用成本、Manus 等项目验证 Agent 的独立执行能力，这种范式切换开始从概念走向现实。
在此背景下，“小麦招聘”的定位也变得清晰：用 AI 去替代猎头的标准化工作，让每个人、每家公司都能拥有一个专业的 AI 猎头。这一方向，与传统招聘平台形成了直接冲突。依赖简历下载、职位刷新、沟通工具收费的平台，本质上希望“过程”越长越好；而 Agent 驱动的模式，追求的是最短路径、最高效率地达成结果，甚至会主动压缩平台活跃度。也正因如此，这将是一次范式级竞争——一边在卖“锄头和挖掘过程”，另一边试图直接交付“挖出的金子”。即便短期内，薪资谈判、人选动机等复杂环节仍需要人类介入，但从卖流量走向交付结果，已经成为这个行业绕不开的价值重估方向。
▍小麦招聘的实战：Agent 如何跑进招聘流程
落到具体产品层面，“小麦招聘”并没有被包装成一个“全自动替代人类”的激进方案。Max 的判断相对克制：现阶段，Agent 还很难完全自动跑完从需求理解到最终入职的全流程，但在关键节点上，已经出现了清晰的突破。自去年 11 月 b 端上线以来，团队跑通过一个从建联到发 offer 的完整闭环案例，这成为他们内部最重要的信号——真实发生过的结果交付。
当前的运行方式更像是一套“Agent 对 Agent”的协作系统。企业把岗位需求交给企业侧 Agent，求职者把简历和个人诉求交给个人 Agent，双方先完成初步匹配，判断通过后自动建联，进入一个由 Agent 主导的沟通环境。在这个过程中，Agent 会持续围绕技术栈、项目经验、薪资区间、动机偏好等关键信息完成多轮对话，不断压缩无效沟通、放大高相关信息。实测数据显示，Agent 介入后的沟通，双方达成初步意向的周期被显著缩短。
在招聘最复杂、也最“人性化”的谈薪与 Offer 环节，团队保持了清醒的克制。在已经跑通的案例里，Agent 的角色更偏向“信息透明化”和“方案生成器”：基于市场数据给出薪资参考区间，基于企业约束生成多套组合方案，帮助双方降低信息不对称。
但在最后一公里，团队仍然安排了人类运营的轻度介入，传递更微妙的信号、缓冲情绪波动。由此形成的共识是：Agent 已经可以覆盖 80% 以上的标准化、信息型流程，但在涉及信任与心理博弈的关键节点，人类仍然不可或缺，这更多是接受度问题，而非能力上限。
在用户侧，“小麦招聘”的冷启动依托 TTC 既有的行业积累展开。当前 TTC 覆盖约 1500～1600 家 AI 公司，小麦招聘首先服务的正是这批客户，并形成了清晰的“双线结构”：年薪百万以上的核心岗位，仍由资深人类顾问主导；而中基层、标准化岗位，则优先由 Agent 承担。C 端求职者则更多依靠自然增长和口碑传播，集中在 AI 和互联网科技圈层。团队为 2026 年设定的目标也相当务实：b 端服务 AI 公司数接近 2000 家，C 端沉淀一二十万真实用户，核心只盯一个指标——“建联-沟通-意向”这条链路的效率，是否持续优于传统方式。
这种聚焦 AI 行业的选择，在 Max 看来几乎是必然结果。这个群体对 Agent 的认知度最高，招聘需求又最紧急、最刚性，愿意为效率尝试新工具。先把最难啃、但认知最对齐的市场跑通，再谈向其他行业复制，成为“小麦招聘”当前阶段最现实的扩张逻辑。
▍高端猎头的护城河：信任、谈判与灰度判断
但在涉及技术 VP、首席科学家等年薪数百万的高端岗位时，结论反而变得清晰起来。Max 的判断并不激进：在可预见的未来，顶尖人类猎头的价值不会被 Agent 直接替代。真正构成护城河的是三种高度非结构化的能力——信任、谈判，以及对灰度信息的判断。
首先是信任。对高端候选人而言，职业变动本身就是一件高度敏感、风险极高的事情，真实想法、对现任公司的不满、对下一站的犹豫与期待，往往只会交付给“自己人”。这种关系通常需要多年积累，建立在反复验证的保密性和共情能力之上。Agent 可以高效处理信息，但在这种量级的决策中，还无法替代那个“值得托付秘密的对象”。
谈判同样如此。薪资、头衔、期权只是表层变量，真正起作用的是话语背后的心理信号和情绪走向。“薪资不是最重要的”，可能意味着多重未被明说的诉求。人类顾问能在非正式交流中捕捉迟疑、推断动机，在候选人、HR 与未来直线领导之间反复斡旋，传递那些只能意会、无法量化的信息。这是高度依赖直觉与社会经验的能力，目前仍然是人类的专属领域。
中国市场的结构性差异，又进一步放大了这一点。大量高端人才并不存在公开、标准化的数据画像，信息沉淀在私人关系与线下场景中，形成了一个长期存在的“数据暗礁”。但在 Max 看来，这并非全然劣势。Agent 未来可能以“隐私守门人”的角色切入，让候选人通过个人 Agent 有选择地释放信息，在更可控的前提下参与匹配。这一模式是否成立，很大程度上取决于代际更替和信任习惯的迁移。
因此，在标准化程度更高的中端市场，Agent 的普及几乎是确定性的；而在高端市场，长期形态更可能是“人类顶尖顾问 + AI 超级助理”的协同分工。Agent 承担规模化的信息处理与分析，人类则集中火力解决信任建立、复杂谈判和最终判断。
▍从“找人”到“造局”，孵化业务如何介入人才流动
当讨论继续向前推进，TTC 的边界也逐渐从“招聘”本身被拉开。在 Max 看来，孵化业务是对 AI 行业现实变化的直接回应。当前的 AI 人才市场，正同时受到两股方向相反的力量拉扯：一端是大厂持续加码的人才收购，高薪 offer 与并购协议形成强吸力，把失败或阶段性受挫的团队迅速“回收”；另一端，则是真正看见机会的一批顶尖人才，正在以前所未有的决心往外走，试图创业。这种张力，让整个生态呈现出一种高度不稳定、但又充满机会的状态。
正是在这一节点上，传统猎头服务开始失效。一个刚决定创业的大厂高管，往往既没有融资进展，也缺乏完整的公司形态，却同时迫切需要两样东西：启动资金，以及能一起打仗的早期核心团队。“让他先付几十万猎头费去找 CTO 或算法负责人，这在现实中几乎行不通。” TTC 的做法，是把服务角色前移。去年组建的孵化团队，集合了前一线 VC 与 FA 背景成员，同时介入融资与组队两个环节，成为这些准创业者的“联合创始人级”支持者。
这种“带资进组”式的介入，效率极高。在近期一个 AI 硬件创业案例中，TTC 团队仅用一个月时间，就帮创始人跑通了从 BP 梳理、天使轮融资到锁定核心技术合伙人的全流程。在投资人看来，最直观的变化是：这个创始人“搭团队的速度和精准度，远超预期”。 而这些被视为“个人执行力”的成果，实则来自一套隐身于台后的系统性支持。
这种角色转变，也在重塑 TTC 对自身定位的理解。过去的猎头，更像是“人才搬运工”，解决的是企业与岗位之间的即时缺口；而现在，TTC 更希望成为“人才价值的放大器”和“创业生态的加速节点”。在 AI 这一轮周期中，人才流动在大厂平台与创业丛林之间反复循环。有人创业成功后再回归体系，也有人在失败后带着经验开启下一次尝试。
在 Max 的战略版图里，孵化业务并不会分散主业精力，反而在加固长期壁垒。通过更早绑定潜在的未来创始人，TTC 得以参与人才价值的全生命周期。当这些公司走到 B 轮、C 轮，规模化招聘需求自然回流。最终的形态，是一个“人才解决方案的混合体”：一端是纯 Agent 驱动的规模化招聘，中间是人类顾问与 AI 协同的高端猎头，另一端则是更早期、甚至带有投资属性的孵化与生态赋能。从“猎手”走向“农夫”，甚至“园丁”，这是 Max 对 AI 时代、以“人”为核心业务的长期想象。
▍人人皆有 Agent，组织与职业的下一种形态
当话题从具体产品与业务抽离出来，Max 给出的判断显得异常笃定：Agent 的普及在于“多快、多深”。支撑这一判断的是两个方向不可逆的变化同时发生——一边是 Agent 能力的指数级进化，另一边是人口结构的长期收缩。
在技术侧，Max 并不纠结当下 Agent “能不能把事情一次性干完”。他的时间尺度更长：18 个月后回头看，今天被认为最强的 Agent，大概率已经显得笨拙。这种迭代速度，本身就会不断抬高“不用 Agent”的隐性成本。争论会在什么时候结束，往往不取决于技术是否完美，而取决于“不用它是否开始变得不划算”。
因为当人逐渐变贵，而 Agent 的边际成本持续下降，企业的选择会发生根本性转向——从“人便宜就多用人”，变成“Agent 便宜就多用 Agent”。一旦这把成本剪刀差张开，普及往往发生得极快。
在 Max 看来，麦肯锡引入 2.5 万名 AI 员工是一个清晰的早期信号。知识工作已经开始被验证：Agent 的产出是可以被商业化接受的。TTC 内部的变化也在同步发生，信息搜集、初筛、报告生成等基础工作，早已由 Agent 承担，一个初级顾问配合 Agent 小组，产出可以对标过去数倍规模的人类团队。
由此推演出的组织形态，也随之发生变化。Max 描绘的未来招聘公司是少数精锐的人类专家，指挥大规模 Agent 网络。人类专家负责判断方向、制定策略、处理关键博弈；Agent 负责所有标准化、可复制的执行任务，全天候运转、无限扩展。
这一逻辑同样适用于个体。最终形态中，每个人都会拥有一个属于自己的职业 Agent。它理解你的技能、偏好、职业轨迹与市场价值，持续为你监控机会，并在合适的时机主动出手。未来的求职将演变为 Agent 与 Agent 之间的高效匹配与谈判，职业发展开始被视作一种可管理、可优化的长期资产。
在这一图景下，招聘行业的价值被极度收敛，只剩下一件事：结果交付。中间过程被不断压缩，谁能更快、更确定地完成“匹配”和“入职”，谁就拥有优势。无论是小麦招聘、精英猎头，还是孵化业务，TTC 的所有布局，都指向同一个方向——为“人人皆 Agent，一切看结果”的未来提前站位。而这个未来，Max 判断，可能比大多数人预期的更早到来。
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