AI Agent

وكيل الذكاء الاصطناعي لاكتشاف المواهب المتخصصة

ابحث عن المواهب المتخصصة التي لا توجد على LinkedIn

تعبئة الأدوار الصعبة العثور. تم مسح أكثر من 50 مجتمعًا متخصصًا. تم اكتشاف المواهب الخفية. هذا هو البحث العميق في الويب بأتمتة.

Benefits

تجاوز شريط بحث LinkedIn

أفضل المطورين والمصممين والمتخصصين لا يقومون بتحديث ملفاتهم الشخصية على لينكد إن. إنهم يبنون على GitHub أو ينشرون على Dribbble. يقوم النظام المتخصص بالعثور على المواهب في الأماكن التي يعملون فيها بالفعل.

40٪

مرشحون فريدون

٢٥٪

معدل استجابة أعلى

صفر

المنافسة

Agentic Flows

سير عمل التوريد المتخصص

تدفق العمل الاستكشافي: مسح منصة المتخصصة، وتحليل عينات العمل (جودة الكود، محفظة التصميم)، استدلال المهارات، مطابقة الهوية عبر المنصات، اكتشاف جهات الاتصال، وإنشاء استهداف مخصص.

How it works

اكتشاف المواهب في الويب العميق

يقوم العميل بمسح المنصات المتخصصة (GitHub، Behance، Kaggle، StackOverflow)، ويحلل الأكواد والملفات لتعزيز المهارات، ويستنبط معلومات الاتصال، ويتفاعل مع المواهب بناءً على أعمالهم الفعلية.

Self-Learning Agents

The agent improves with every task, adapting to outcomes, applying feedback, and self-correcting using Constitutional AI.

Upto 98% Accuracy

As a result of constant feedback loops, Beam AI Agents refine their approach with every cycle, leading to 98% accuracy across flows.

Smart Model Switching

We call it ModelMesh. Each agent selects the right model for the task, balancing speed, accuracy, and cost in real time.

استخراج رقم الطلب، معلومات البائع، معلومات التسليم، وتفاصيل الدفع من نماذج الطلبات المرفوعة.

مكتمل

ID-0E48

استخراج رقم الطلب، معلومات البائع، معلومات التسليم، وتفاصيل الدفع من نماذج الطلبات المرفوعة.

مكتمل

ID-0E48

استخراج رقم الطلب، معلومات البائع، معلومات التسليم، وتفاصيل الدفع من نماذج الطلبات المرفوعة.

مكتمل

ID-0E48

Self-Learning Agents

The agent improves with every task, adapting to outcomes, applying feedback, and self-correcting using Constitutional AI.

Upto 98% Accuracy

As a result of constant feedback loops, Beam AI Agents refine their approach with every cycle, leading to 98% accuracy across flows.

Smart Model Switching

We call it ModelMesh. Each agent selects the right model for the task, balancing speed, accuracy, and cost in real time.

استخراج رقم الطلب، معلومات البائع، معلومات التسليم، وتفاصيل الدفع من نماذج الطلبات المرفوعة.

مكتمل

ID-0E48

استخراج رقم الطلب، معلومات البائع، معلومات التسليم، وتفاصيل الدفع من نماذج الطلبات المرفوعة.

مكتمل

ID-0E48

استخراج رقم الطلب، معلومات البائع، معلومات التسليم، وتفاصيل الدفع من نماذج الطلبات المرفوعة.

مكتمل

ID-0E48

Integrations

يتصل بالمنصات المتخصصة

يجري مسح GitHub وGitLab وStackOverflow وDribbble وBehance وKaggle وHugging Face. يزامن المرشحين مع Greenhouse وLever وGem. يُثري البيانات بالبصمات الاجتماعية.

Implementation

توفير المواهب المتخصصة في 7 أيام

حدد متطلباتك التقنية أو الإبداعية. قم بتوصيل نظام تتبع المتقدمين (ATS) الخاص بك. تبدأ الوكيل في الكشف عن ملفات تعريف فريدة من مجتمعات متخصصة في غضون أسبوع واحد.

Step 1

Agent Discovery

Conduct workshop(s) with relevant stakeholders to identify and prioritize use cases and map the requirements

Step 1

Agent Discovery

Conduct workshop(s) with relevant stakeholders to identify and prioritize use cases and map the requirements

Step 2

Agent Setup

Develop and launch your first agent with basic logic and integration (process scoping and recording, test dataset of 30-50 examples, baseline agent running and testing with target output mapping)

Step 2

Agent Setup

Develop and launch your first agent with basic logic and integration (process scoping and recording, test dataset of 30-50 examples, baseline agent running and testing with target output mapping)

Step 3

Agent Training

Test performance and gather feedback from process users (agent optimization up to 80% against expected output, variable-level accuracy measurement and optimization, integrations setup, and feedback API interfacing)

Step 3

Agent Training

Test performance and gather feedback from process users (agent optimization up to 80% against expected output, variable-level accuracy measurement and optimization, integrations setup, and feedback API interfacing)

Step 4

Agent Live

Extend to more workflows and client teams (live and continuous monitoring, human-in-the loop interfacing, node auto-tuning for automated prompt enhancements, >90% accuracy improvement, weekly business logic improvements)

Step 4

Agent Live

Extend to more workflows and client teams (live and continuous monitoring, human-in-the loop interfacing, node auto-tuning for automated prompt enhancements, >90% accuracy improvement, weekly business logic improvements)

Key Features

أدوات المصادر الفنية

تحليل الشفرات

يقوم بتقييم مستودعات GitHub من حيث الكفاءة اللغوية وجودة الكود. يجد المهندسين الكبار الحقيقيين.

تقييم المحفظة

تحلل محافظ التصميم من حيث الأسلوب والجودة. تطابق المواهب الإبداعية مع الجمالية العامة لعلامتك التجارية.

سمعة المجتمع

يُقيّم مساهمات المنتدى وتقدير الأقران. يُحدد الخبراء المحترمين.

Demo

شاهد التنقيب المتخصص في العمل

شاهد الوكيل وهو يجد مهندس تعلم الآلة عبر مساهمة في نموذج Hugging Face، يتحقق من مهاراتهم في Python على GitHub، ويرسل بريدًا إلكترونيًا يشير إلى هيكل النموذج المحدد الخاص بهم.