# 核心概念

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

> 理解 Mira 的核心概念：智能体（智能体）、候选人短名单（候选人短名单）、MRE，以及用于扩展触达的 Mira 浏览器插件。



以下是你在 Mira 中会反复看到的核心术语及其定义。

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Agent（智能体） [#agent智能体]

Mira 是代你执行任务的 AI。你描述需求后，智能体接手：理解要求、搜寻、评估、交付结果。执行环节 Mira 独立运行，遇到关键决策点会请你介入。

Task（任务） [#task任务]

一次人才搜寻（Sourcing）请求。每当你描述一个岗位并发起搜索，就是一个任务。任务保存在侧边栏，你可以随时回到任意一次搜索，继续之前的进度、要求更多候选人或调整条件。

Shortlist（候选人短名单） [#shortlist候选人短名单]

一次搜索交付的结果：一份符合你要求的精选候选人列表。每位候选人都附有姓名、当前职位、工作履历、教育背景、由 AI 撰写的相关性摘要，以及联系方式。

行业说明：在传统猎头工作流中，**候选人短名单** 特指经过触达（outreach）和初筛（screening）后的最终候选名单（通常 3 到 6 人），而搜索返回的广义候选池称为 **人才池（人才池）**。Mira 把人才搜寻任务返回的结果命名为候选人短名单。本文档统一使用产品命名。

Mira Browser Extension（Mira 浏览器插件） [#mira-browser-extensionmira-浏览器插件]

代你浏览网页的浏览器插件。它可以登录 LinkedIn、公司官网、你的 ATS 等平台，搜寻候选人、收集信息。适用于 Mira 内置数据源未覆盖的场景。可在 [Chrome 应用商店](https://chromewebstore.google.com/detail/mira-chrome-extension/eehnmnpglnfhkkcepfdlnnolobnjfcoh) 安装。

MRE（Mira语义推理匹配模型） [#mremira语义推理匹配模型]

MRE 让 Mira 的搜索结果比关键词匹配更准。其全称是 Mira Reasoning Embedding。关键在于它的工作方式：

* 你说"5 年经验" → MRE 从真实职业时间线计算，不是看简历标签。
* 你说"有 0 到 1 经验" → MRE 理解你指的是早期阶段的公司建设。
* 你说"高增长公司背景" → MRE 从公司规模、融资历史、增长轨迹推断。

这是基于推理的匹配，而非关键词搜索。所以你可以用自然语言描述岗位，无需构造 Boolean 搜索串。

Credit [#credit]

使用 Mira 时消耗的单位。搜索、获取联系方式、Mira 浏览器插件的使用会话都会按 Credit 计费。