Agentic Search
L'Agentic Search di Mira pianifica autonomamente il proprio percorso su più fonti di dati, ragiona sull'intera carriera di un candidato e fa il matching per significato, non per parole chiave. Descrivi un ruolo in linguaggio naturale e ottieni una Shortlist mirata.
L'Agentic Search è il modo in cui Mira trova i candidati. Descrivi un ruolo in linguaggio naturale; l'Agent pianifica dove cercare, esplora più fonti di dati e valuta ogni candidato tramite reasoning — non con il matching per parole chiave.
Cosa rende la ricerca "agentic"
Tre elementi la distinguono da una semplice casella di ricerca per parole chiave:
- Multi-fonte. L'Agent decide quali fonti di dati usare per il tuo ruolo e le esplora tutte — database pubblici di talenti e l'indice proprietario di Mira di profili pubblici e annunci di lavoro — invece di interrogare un unico database fisso.
- Ragionamento multi-hop. Connette le prove sparse in parti diverse della carriera di un candidato. "Esperienza in aziende quotate e esperienza in startup" viene verificata su più ruoli, non abbinata come una singola parola chiave.
- Matching basato su reasoning. Mira Reasoning Embedding (MRE) interpreta cosa intendi. "5 anni di esperienza" viene calcolato dalla timeline di carriera effettiva; "da 0 a 1" viene letto come costruzione di un'azienda in fase early-stage — concetti che una ricerca per parole chiave non riesce a cogliere.
Avvia una ricerca
Una ricerca viene eseguita all'interno di un Task — una conversazione continuativa tra te e l'Agent.
Ci sono tre modi per iniziarne uno:
- Clicca New Task in alto a sinistra nella sidebar per aprire una nuova conversazione.
- Digita nel campo di input nella schermata principale, poi clicca Invia messaggio.
- Usa uno scenario suggerito sotto il campo di input — clicca su uno per pre-compilare una richiesta realistica, poi modificala prima di inviare.
Descrivi bene il ruolo
L'Agent comprende il linguaggio naturale — non serve una JD formale. Ma più contesto fornisci, più MRE ha su cui ragionare. Includi gli elementi che contano:
| Elemento | Esempio | Perché aiuta |
|---|---|---|
| Ruolo / titolo | "Senior full-stack engineer" | Definisce l'ambito della ricerca |
| Competenze chiave | "React, Node.js, TypeScript" | Restringe i requisiti tecnici |
| Livello di esperienza | "5+ anni" o "ha gestito un team" | Stabilisce le aspettative di seniority |
| Tipo di azienda | "startup in forte crescita" o "enterprise" | Filtra per background |
| Posizione | "Berlino o remoto" | Targeting geografico |
| Criteri impliciti | "ha costruito qualcosa da 0 a 1" | MRE ragiona sul significato, non solo sui tag |
Non è necessario fornire tutti questi elementi. Mira pone domande di chiarimento su tutto ciò che è importante e manca.
Descrizioni deboli vs. descrizioni forti
| Debole | Forte | Perché conta |
|---|---|---|
| "Trovami uno sviluppatore" | "Senior backend engineer, 5+ anni Python, ha costruito microservizi in scala, preferibilmente da fintech" | Più contesto dà a MRE più segnali su cui fare matching |
| "Una persona marketing a NYC" | "B2B SaaS marketing manager a NYC, ha lanciato prodotti, a suo agio con campagne data-driven" | I criteri impliciti attivano il matching basato su reasoning |
| "Ci serve qualcuno bravo" | "Qualcuno che ha portato un prodotto da 0 a 1, idealmente in una startup Series A–B" | Mira legge "da 0 a 1" come esperienza di costruzione early-stage |
I tipi di criteri che MRE capisce
- Aritmetici — "Almeno 5 anni di sviluppo backend." MRE calcola la durata dalla timeline di carriera, non da un tag sul profilo.
- Semantici — "Qualcuno con esperienza da 0 a 1" o "ha costruito un team da zero." MRE interpreta il significato implicito.
- Di buon senso — "Background da azienda quotata" o "DNA da startup in forte crescita." MRE inferisce il contesto dalla storia lavorativa (dimensione aziendale, fase, crescita).
- Multi-fonte — "Esperienza in aziende quotate e in startup." MRE ragiona su diverse parti di una carriera.
Dopo l'invio
L'Agent:
- Analizzerà il tuo input e identificherà cosa ha compreso.
- Porrà domande di chiarimento, in un breve form, solo quando mancano dettagli chiave o ci sono ambiguità.
- Redigerà un Ideal Candidate Profile che consolida i tuoi requisiti, inclusi i must-have che i candidati devono soddisfare. Puoi rivederlo e modificarlo.
- Aspetterà la tua conferma prima di avviare la ricerca.
Affina i risultati
Dopo aver rivisto una Shortlist, aggiusta nella stessa conversazione — l'Agent mantiene il contesto completo e applica il tuo feedback alla ricerca successiva:
- "Mostrami candidati più junior."
- "Includi anche persone da Amsterdam."
- "Concentrati su candidati provenienti da aziende e-commerce."
- "Restringi ai profili con più esperienza in startup."
Inizia in modo ampio, poi restringi. Un ruolo per Task mantiene ogni conversazione focalizzata e facile da riprendere.
Correlati
- Rivedi la tua Shortlist — leggi ed esporta i candidati ottenuti.
- Matching IA dei candidati — come MRE valuta il fit.
- Agent Team — metti più Agent specializzati su una ricerca complessa.
Vuoi provare Mira? Iscriviti alla lista d'attesa per l'accesso anticipato.