开源AI面试平台支持语音文字及视频面试，可自动生成面试题与评分报告。适合企业校招初筛、培训机构模拟面试及个人求职练习。系统支持多语言及防作弊，可免费部署并集成现有HR系统。
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https://www.gitcc.com/zhongkeshu/agent-view
开源 AI 面试平台：用自然语言描述岗位与考察目标，即可生成面试题与评分标准；候选人通过链接进入，由 AI 主持语音或文字面试，会话结束后自动生成分析报告。适合企业招聘、培训机构模拟面试与个人求职练习
痛点： HR筛选简历，一眼过，错过人才； 挨个面试，时间不允许
解决方案：让AI先面试，给出结论。
优秀人才，HR再面试。
面向招聘全场景的完全开源AI面试工具，项目开源地址可直接访问：开源AI面试平台源代码。平台无需复杂部署即可投入使用，核心定位是承接各类初面环节的批量筛选工作，打破传统人工面试的效率瓶颈，同时支持企业、培训机构、个人求职者三类不同群体的使用需求，还提供灵活的二次开发与系统集成能力。
二、核心项目重点
1. 核心解决的行业痛点
传统招聘环节长期存在两大效率难题：
HR单日需处理大量简历，快速筛选很容易遗漏适配岗位的优秀人才，招聘精准度难以保障 大批量候选人逐一开展人工初面需要投入极高的人力与时间成本，企业招聘效率严重受限，很难快速完成岗位人才填充。
2. 项目核心解决方案
采用「AI前置完成初面筛选，人工聚焦优质人才」的分层面试模式：由AI独立完成全流程初面并输出标准化面试结论，HR仅需要针对AI筛选出的高分优质候选人开展后续复面，从根源上大幅减少无效人工面试投入，兼顾招聘效率与人才筛选精准度。
三、完整功能方案
平台搭载全链路面试相关核心能力，覆盖从面试创建到结果复盘的全流程：
AI面试自动生成
用户仅需要用自然语言描述岗位需求与考察目标，系统就会自动生成匹配的面试题目、智能追问逻辑以及对应岗位的精细化评分维度，无需人工手动逐题搭建面试库。多通道面试能力
支持文字聊天面试、依托豆包中继的语音面试两类交互形式；针对技术类岗位专门提供代码编辑器（Monaco）、系统设计白板（Excalidraw）两大专属工具，适配技术岗深度考察需求。自主练习模式
候选人可独立发起语音模拟面试，结束后即时获得AI给出的反馈内容与分数跟踪记录，无额外人工干预即可完成面试能力自我提升。团队与权限管理
支持创建组织、配置面试项目、自定义不同角色权限，同时提供API Key管理能力，适配企业多招聘角色协同作业的需求。全链路防作弊机制
内置切屏监测、内容粘贴限制功能，全程留存面试操作完整性日志，有效规避面试代考、作弊等违规行为，保障面试结果的真实性。智能分析报告输出
面试结束后自动生成结构化报告，按题目分项打分，同步梳理候选人能力亮点与待改进建议，支持报告导出与后续面试复盘。多语言适配能力
自带中英文双语言切换，覆盖不同语言环境下的面试界面展示与候选人面试交互需求。开发者友好能力
提供符合OpenAPI规范的REST接口，可以快速和企业现有ATS/HR人事系统打通集成；同时支持可插拔LLM配置，兼容OpenAI、Gemini、Kimi、MiniMax等多款主流大模型，企业可按需切换适配自身使用场景。
四、实际落地应用场景
平台适配全行业的结构化初面与大规模人才筛选需求，覆盖互联网、金融、制造、教育、咨询等多个领域，典型落地场景包括：
校园招聘批量初筛
HR只需为「Java后端校招」这类岗位一键生成AI面试，将面试链接批量发送给数百名候选人，AI独立完成首轮全流程问答与自动评分，面试官仅需查看Top层级候选人的面试报告即可直接进入复试环节，大幅缩减校招周期。培训机构模拟面试
学员在练习模块自主完成语音模拟面试，即时获得针对性反馈与参考答案；讲师可直接在后台查看所有学员的练习记录与整体薄弱项统计，批量完成学员面试能力的集中培训。技术岗深度考察
技术岗位面试过程中支持在线代码编写、系统设计白板操作，AI会根据候选人的回答内容自动生成深度追问，面试结束后输出分项能力评估报告，直接供给技术委员会作为终面决策参考
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开源 AI 面试平台：用自然语言描述岗位与考察目标，即可生成面试题与评分标准；候选人通过链接进入，由 AI 主持语音或文字面试，会话结束后自动生成分析报告。适合企业招聘、培训机构模拟面试与个人求职练习
痛点： HR筛选简历，一眼过，错过人才； 挨个面试，时间不允许
解决方案：让AI先面试，给出结论。
优秀人才，HR再面试。
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