从匹配模型到招聘代理：人工智能招聘系统、评估与治理的系统化综述
一项系统综述将人工智能招聘的自动化对象从简历配对和排名列表扩展至多阶段工作流，涵盖证据检索、候选人比较及行动执行。该研究基于截至 2026 年 9 月 23 日并更新至 9 月 29 日的目的性搜索与编码协议，整合了 40 篇代表性作品及相关法律工业源。综述分析了三个耦合转型：从相似性到相互适合度、从单一模型到复合工作流、从离线预测到基于证据和生产力导向的评估。研究区分了文档理解、检索、排名、评估、面试、招聘及人工交接等各环节的证据层级，并指出行为标签混淆曝光与偏好、私有数据限制外部效度、最终分数掩盖流程失败以及隐私未直接评估等持续差距。为此，研究者提出了从评估证据到最强可辩护主张的分阶段映射，并制定了相互性、基于证据、时间可控、选择性且可审计的系统议程。