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<article xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.1/xsd/JATS-journalpublishing1-mathml3.xsd" dtd-version="1.1" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">TACS</journal-id><journal-title-group><journal-title>Technology and Application of Computer Science</journal-title></journal-title-group><issn>2998-8926</issn><eissn>2998-8934</eissn><publisher><publisher-name>Art and Technology</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.61369/TACS.2025100041</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Article</subject></subj-group></article-categories><title>生成式人工智能智能体平台在大学生就业指导中的应用</title><url>https://artdesignp.com/journal/TACS/2/10/10.61369/TACS.2025100041</url><author>龚翔,袁小刚,高旭昊,常有康,马亚燕</author><pub-date pub-type="publication-year"><year>2025</year></pub-date><volume>2</volume><issue>10</issue><history><date date-type="pub"><published-time>2025-05-28</published-time></date></history><abstract>本文探讨了生成式人工智能在大学生就业指导中的应用，聚焦于构建基于开源大模型的本地化智能体平台。研究通过模型量化压缩与本地部署，实现了低成本、轻量化的技术方案，并开发了涵盖职业画像、岗位推荐、智能问答与政策解读的核心功能模块，创新性地引入&amp;ldquo;AI+ 人工&amp;rdquo;协同服务机制以提升服务质量。平台在甘肃某高校的实证实验显示，其在响应速度、数据安全等方面表现基本达标，显著提升了岗位匹配与申请转化效率，但在高峰并发性能、跨专业建议精准度及对基础薄弱学生的帮扶效果等方面仍存在不足。研究表明，生成式AI 在标准化就业指导服务中具有效率优势，但区域化落地需在技术轻量化、数据生态构建与服务模式创新之间寻求平衡。未来研究应关注轻量化架构、动态区域数据库建设与&amp;ldquo;政校企&amp;rdquo;协同运营，以推动智能就业指导体系在区域层面的规模化应用与持续优化。</abstract><keywords>智能体,本地化部署,就业指导</keywords></article-meta></front><body/><back><ref-list><ref id="B1" content-type="article"><label>1</label><element-citation publication-type="journal"><p>[1] 王冀扬, 杨卓然, 杨波, 等. 智能体在银行业的应用探索[J]. 金融纵横,2025,(04):69-74.[2] 谢鑫, 赵正, 崔永辉. 基于多专家智能体的智能化课程评价模型设计与应用[J]. 航海教育研究,2025,42(1):54-60,68.[3] 王文晟, 谭宁, 黄凯, 等. 基于大模型的具身智能系统综述[J]. 自动化学报,2025,51(1):1-19.[4] 张帆, 谭跃刚. 生成式预训练模型机器人及其潜力与挑战[J]. China MechanicalEngineering,2024,35(7).[5] Pang X, Li Z, Chen J, et al. Ai2apps: A visual ide for building llm-based ai agentapplications[J]. arXiv preprint arXiv:2404.04902, 2024.[6] Rao H, Zhao Y, Hou X, et al. Software Engineering for Large LanguageModels: Research Status, Challenges and the Road Ahead[J]. arXiv preprint arXiv:2506.23762, 2025.[7] ZHAI Jie,Li Yanhao,Meng Tianxin,Explorationand practice of personalizedcomputer laboratoryteaching based on decision trees and largemodels[J].ExperimentalTechnology andManagement, 2023,40(12):8-15.[8] Zhang K, Yao W, Liu Z, et al. Diversity empowers intelligence: Integratingexpertise of software engineering agents[J]. arXiv preprint arXiv:2408.07060, 2024.[9] 卢宇, 余京蕾, 陈鹏鹤. 基于大模型的教学智能体构建与应用研究[J]. 中国电化教育,2024(7):99-108.[10] Zhang B, Luo P. Or-llm-agent: Automating modeling and solving of operationsresearch optimization problem with reasoning large language model[J]. arXiv preprintarXiv:2503.10009, 2025.</p><pub-id pub-id-type="doi"/></element-citation></ref></ref-list></back></article>
