# 核心概念

Source: https://docs.mira.day/zh-TW/docs/overview/key-concepts

> 理解 Mira 的核心概念：智能體（智能體）、候選人短名單（候選人短名單）、MRE，以及用於擴展觸達的 Mira 瀏覽器外掛。



以下是你在 Mira 中會反覆看到的核心術語及其定義。

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Agent（智能體） [#agent智能體]

Mira 是代你執行任務的 AI。你描述需求後，智能體接手：理解要求、搜尋、評估、交付結果。執行環節 Mira 獨立運行，遇到關鍵決策點會請你介入。

Task（任務） [#task任務]

一次人才搜尋（Sourcing）請求。每當你描述一個職位並發起搜尋，就是一個任務。任務儲存在側邊欄，你可以隨時回到任意一次搜尋，繼續之前的進度、要求更多候選人或調整條件。

Shortlist（候選人短名單） [#shortlist候選人短名單]

一次搜尋交付的結果：一份符合你要求的精選候選人列表。每位候選人都附有姓名、目前職位、工作履歷、教育背景、由 AI 撰寫的相關性摘要，以及聯絡方式。

行業說明：在傳統獵頭工作流中，**候選人短名單** 特指經過觸達（outreach）和初篩（screening）後的最終候選名單（通常 3 到 6 人），而搜尋返回的廣義候選池稱為 **人才池（人才池）**。Mira 把人才搜尋任務返回的結果命名為候選人短名單。本文件統一使用產品命名。

Mira Browser Extension（Mira 瀏覽器外掛） [#mira-browser-extensionmira-瀏覽器外掛]

代你瀏覽網頁的瀏覽器外掛。它可以登入 LinkedIn、公司官網、你的 ATS 等平台，搜尋候選人、蒐集資訊。適用於 Mira 內建資料來源未涵蓋的情境。可在 [Chrome 應用商店](https://chromewebstore.google.com/detail/mira-chrome-extension/eehnmnpglnfhkkcepfdlnnolobnjfcoh) 安裝。

MRE（Mira語意推理匹配模型） [#mremira語意推理匹配模型]

MRE 讓 Mira 的搜尋結果比關鍵字匹配更準。其全稱是 Mira Reasoning Embedding。關鍵在於它的工作方式：

* 你說「5 年經驗」 → MRE 從真實職業時間線計算，不是看履歷標籤。
* 你說「有 0 到 1 經驗」 → MRE 理解你指的是早期階段的公司建設。
* 你說「高成長公司背景」 → MRE 從公司規模、融資歷史、成長軌跡推斷。

這是基於推理的匹配，而非關鍵字搜尋。所以你可以用自然語言描述職位，無需構造 Boolean 搜尋字串。

Credit [#credit]

使用 Mira 時消耗的單位。搜尋、取得聯絡方式、Mira 瀏覽器外掛的使用工作階段都會依 Credit 計費。