Agentic Search
Mira의 Agentic Search는 여러 데이터 소스를 가로지르는 경로를 스스로 계획하고, 후보자의 전체 경력을 추론하며, 키워드가 아닌 의미로 매칭합니다. 자연어로 역할을 설명하고 정밀한 Shortlist를 받아보세요.
Agentic Search는 Mira가 후보자를 찾는 방식입니다. 자연어로 역할을 설명하면 Agent가 어디를 찾아볼지 계획하고, 여러 데이터 소스를 검색하며, 키워드 매칭이 아닌 추론으로 각 후보자를 평가합니다.
검색이 "에이전틱"한 이유
키워드 검색 상자와 구별되는 세 가지 특징이 있습니다:
- 멀티 소스. Agent는 해당 역할에 맞는 데이터 소스를 스스로 결정하고, 공개 인재 데이터베이스와 Mira 자체의 공개 프로필 및 구인 정보 인덱스 등 여러 소스에서 동시에 검색합니다. 단일 고정 데이터베이스만 쿼리하지 않습니다.
- 멀티 홉 추론. 후보자 경력의 여러 부분에 걸쳐 증거를 연결합니다. "상장 기업 영업 경험 그리고 스타트업 경험"은 단일 키워드로 매칭하는 것이 아니라 여러 역할에 걸쳐 검증됩니다.
- 추론 기반 매칭. Mira Reasoning Embedding(MRE)은 의미를 해석합니다. "5년 경력"은 실제 경력 타임라인에서 계산되고, "0 to 1"은 초기 단계 기업 빌딩 경험으로 읽힙니다 — 키워드 검색이 포착할 수 없는 개념들입니다.
검색 시작하기
검색은 Task 안에서 실행됩니다 — Task는 사용자와 Agent 간의 지속적인 대화입니다.
시작하는 방법은 세 가지입니다:
- 사이드바 왼쪽 상단의 새 Task를 클릭해 새 대화를 엽니다.
- 메인 화면의 입력창에 직접 입력한 후 메시지 보내기를 클릭합니다.
- 입력창 아래의 추천 시나리오를 사용합니다 — 클릭하면 현실적인 요청이 자동으로 입력되며, 전송 전에 내용을 수정할 수 있습니다.
역할을 잘 설명하는 방법
Agent는 자연어를 이해합니다 — 정형화된 JD가 필요하지 않습니다. 하지만 더 많은 맥락을 제공할수록 MRE가 추론할 재료가 풍부해집니다. 중요한 요소를 포함하세요:
| 요소 | 예시 | 도움이 되는 이유 |
|---|---|---|
| 역할 / 직함 | "시니어 풀스택 엔지니어" | 검색 범위를 정의합니다 |
| 핵심 스킬 | "React, Node.js, TypeScript" | 기술 요건을 좁혀줍니다 |
| 경력 수준 | "5년 이상" 또는 "팀 관리 경험" | 시니어리티 기대치를 설정합니다 |
| 기업 유형 | "고성장 스타트업" 또는 "엔터프라이즈" | 배경으로 필터링합니다 |
| 위치 | "베를린 또는 원격" | 지리적 타겟팅을 합니다 |
| 암묵적 기준 | "0 to 1로 무언가를 만들어 본 사람" | MRE가 키워드가 아닌 의미를 추론합니다 |
이 모든 항목을 제공할 필요는 없습니다. Mira는 중요한 내용이 빠져 있으면 추가로 질문합니다.
약한 설명 vs. 강한 설명
| 약한 설명 | 강한 설명 | 차이점 |
|---|---|---|
| "개발자 찾아줘" | "시니어 백엔드 엔지니어, Python 5년 이상, 대규모 마이크로서비스 구축 경험, 핀테크 출신 우대" | 더 많은 맥락이 MRE에 더 많은 매칭 신호를 제공합니다 |
| "뉴욕 마케터" | "뉴욕 B2B SaaS 마케팅 매니저, 제품 출시 경험, 데이터 기반 캠페인 가능" | 암묵적 기준이 추론 기반 매칭을 활성화합니다 |
| "잘하는 사람 필요해" | "0 to 1로 제품을 만든 사람, 시리즈 A-B 스타트업 출신 우대" | Mira는 "0 to 1"을 초기 단계 빌딩 경험으로 해석합니다 |
MRE가 이해하는 기준의 종류
- 산술 — "백엔드 개발 경력 최소 5년." MRE는 프로필 태그가 아닌 경력 타임라인에서 기간을 계산합니다.
- 시맨틱 — "0 to 1 경험" 또는 "팀을 처음부터 구축한 경험." MRE는 내포된 의미를 해석합니다.
- 상식 — "상장 기업 배경" 또는 "고성장 스타트업 DNA." MRE는 경력 이력(기업 규모, 단계, 성장세)에서 맥락을 추론합니다.
- 멀티 소스 — "상장 기업 영업 경험과 스타트업 경험." MRE는 경력의 여러 부분에 걸쳐 추론합니다.
제출 후 진행 순서
Agent가 다음 순서로 진행합니다:
- 입력을 분석하고 이해한 내용을 파악합니다.
- 핵심 정보가 빠지거나 모호할 때만 짧은 양식으로 확인 질문을 합니다.
- 필수 조건을 포함한 요구사항을 통합한 이상적인 후보자 프로필 초안을 작성합니다. 검토하고 수정할 수 있습니다.
- 검색을 시작하기 전에 확인을 기다립니다.
결과 다듬기
Shortlist를 검토한 후 같은 대화에서 조정하세요 — Agent는 전체 맥락을 기억하고 다음 검색에 피드백을 반영합니다:
- "더 주니어한 후보자를 보여줘."
- "암스테르담 사람도 포함해 줘."
- "이커머스 회사 출신에 집중해 줘."
- "스타트업 경험이 더 많은 사람으로 좁혀줘."
넓게 시작하다가 점점 좁혀가세요. Task 하나당 역할 하나를 유지하면 대화가 집중되고 나중에 돌아보기도 쉽습니다.
관련 문서
- Shortlist 검토하기 — 받은 후보자를 읽고 내보내는 방법.
- AI 후보자 매칭 — MRE가 적합도를 평가하는 방식.
- Agent 팀 — 여러 전문화된 Agent를 복잡한 검색에 투입하는 방법.
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