AgentR
Vibencode Private Limited · 비즈니스
AgentR는 모든 지원서를 읽고 지원자의 주장을 확인해 근거를 붙인 후보자 명단을 정리하는 AI 채용 어시스턴트다. 최종 판단은 채용 담당자가 쥔다.
AgentR 소개
What Is AgentR
AgentR는 기업을 위한 후보자 평가 플랫폼이다. 키워드를 훑는 대신 이력서를 끝까지 읽고, 거기 적힌 주장을 확인하며, 누군가 지원하기 전에 작성한 평가 기준에 따라 구조화된 1차 면접을 채점한다. 돌아오는 것은 가장 잘 맞는 사람부터 덜 맞는 사람까지 정리한 명단이며, 각 점수에는 이를 뒷받침하는 이력서의 한 줄이 붙는다.
이 제품이 겨냥하는 지점은 채용 현장의 구체적인 불만이다. 전통적인 지원자 추적 시스템은 이력서를 키워드에 맞춰 다듬는 사람을 우대한다. 그래서 글솜씨가 좋은 사람이 더 어려운 일을 해낸 사람을 앞지를 수 있다. AgentR는 이를 뒤집는다. 커리어가 자란 방식, 공백기의 이유, 여전히 실제 숫자와 붙어 있는 성과 등 스무 개의 신호로 채점한다. 기술만 나열하면 아무 점수도 못 얻고, 근거가 붙은 성과는 높은 점수를 받는다.
가장 중요한 제약은 의도된 것이다. AgentR는 아무도 탈락시키지 않는다. 어떤 단계에서도 지원자를 걸러내지 않고, 무결성 플래그가 점수를 건드리지도 않는다. 쌓인 지원서는 정렬된 채 그대로 손에 들어오고, 어디서 읽기를 멈출지는 사람이 정한다. 플랫폼은 아직 비공개 베타라 팀은 천천히 받아들이고, 일부 기능은 아직 개발 중이다.
Getting Started
- AgentR 사이트에서 이용을 신청하고 지금 채용 중인 직무 하나를 고른다. 첫 직무는 무료이며 지원서 50건과 면접 5회까지 커버하고 카드 등록은 필요 없다.
- 그 직무의 평가 기준을 적는다. AgentR는 정렬을 시작하기 전에 무엇을 중시할지 정의하게 한다. 문화 적합성이나 주도성 같은 모호한 조건은 채점하지 않고 되돌려보낸다.
- 채용 링크를 공유하고 지원서를 받는다. 한 건씩 기준에 따라 끝까지 읽고, 지원자가 기준을 넘든 넘지 않든 건당 ₹25가 든다.
- 정렬된 명단을 검토하고 표시된 주장을 확인하며 면접 전에 지출 상한을 정한다. 기준을 넘은 지원자는 감독이 붙은 구두 면접으로 넘어간다.
- 면접 보고서를 읽고 채용 판단은 직접 내린다. AgentR는 추론을 보여주지만 누가 다음으로 갈지는 정하지 않는다.
제품 정보
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추천 대상
이 도구가 가장 잘 맞는 사용자, 작업, 상황입니다.
사용자
- 첫 엔지니어 몇 명을 뽑는 스타트업 창업자
- 지원량에 파묻힌 사내 채용 담당자
- 블랙박스 도구를 믿지 않는 채용 책임자
작업
- 재현 가능한 이력서 스크리닝을 원하는 팀
- 한 직무를 위해 수백 건의 이력서를 걸러내기
- 정식 확인 전에 이력서 주장을 검증하기
- 구조화된 1차 면접 진행하기
활용 상황
- 일정 조율에 쓰는 시간 줄이기
- 세 명짜리 스타트업이 빠듯한 예산으로 백엔드 직무 두 개를 채워야 하는 상황
- 지원자가 실시간 면접에서 AI 어시스턴트를 썼다고 의심하는 채용 담당자
주요 기능
모든 지원서를 끝까지 읽기
AgentR는 키워드를 뽑아내는 대신 지원서를 처음부터 끝까지 읽는다. 후보자 평가 소프트웨어로서, 작성한 기준에 따라 스무 개의 신호로 채점한다. 커리어가 어떻게 자랐는지, 공백기가 무엇 때문이었는지도 포함된다. 각 점수의 근거는 보관된다. AgentR에 따르면 모든 지원서가 읽히고 한 건도 건너뛰지 않는다. 스크리닝의 지름길이 유력 후보를 조용히 떨어뜨릴 수 있다는 점을 생각하면 이는 크다.
이력서 주장 검증하기
언어 모델은 어떤 경력도 몇 초 만에 고참처럼 들리게 만든다. 그래서 AgentR는 주장을 공개 기록과 지원자 자신의 이력에 비춘다. 각 주장에는 뒷받침됨부터 불일치까지 여섯 가지 판정 중 하나가 붙고, 근거가 옆에 나열된다. 표시는 인격에 대한 판단이 아니라 물어볼 가치가 있는 질문으로 다뤄진다. 정식 확인에 돈을 쓰기 전의 일관성 점검으로 작동하며, 고용주나 기관에 연락하지는 않는다.
감독이 붙은 구조화 면접
정한 기준을 넘은 지원자만 자동으로 초대되고, 면접은 직무에서 구성되며 범용 질문 은행이 아니다. 이 AI 면접 플랫폼은 누군가 지원하기 전에 쓴 평가 기준으로 답변을 채점하고, 이를 뒷받침하는 인용을 붙인다. 면접은 두 층이 지켜본다. 하나는 방을, 다른 하나는 기계의 도움을 살핀다. 보고서는 점수와 그 뒤의 추론으로 마무리된다.
근거가 붙은 후보자 명단
명단의 이름은 층으로 나뉘어 온다. 가장 잘 맞는 사람부터 후보, 더 지켜볼 사람까지 이어지고, 각자에게 채용 책임자가 볼 수 있는 근거가 딸린다. 정렬이 어떻게 계산됐는지 알 수 없는 숫자를 믿는 대신 직접 읽을 수 있다. 주장이 성립하지 않으면 이 후보자 선별 소프트웨어가 그렇게 알리고 어디가 어긋났는지 보여준다.
판단은 항상 사람에게
AgentR는 아무도 자동으로 떨어뜨리지 않고 무결성 플래그가 점수에 닿지 않도록 만들어졌다. 쌓인 지원서는 약한 쪽까지 포함해 그대로 손에 들어오고, 어디서 읽기를 멈출지는 역치가 아니라 사람의 판단에 남는다. 감독 표시는 녹화 위에 살펴볼 지점으로 남을 뿐, 누군가를 조용히 가라앉히는 숫자가 되지 않는다.
사용량 기반 과금
AgentR는 라이선스가 아니라 일 자체에 값을 매기고, 해독할 등급도 없다. 월 요금은 잔액으로 돌아와 두 가지에 쓴다. 지원서 읽기는 건당 ₹25, 면접은 분당 ₹10이다. 쓰지 않은 잔액은 여섯 달 이월되고, 잔액이 떨어지면 면접이 멈추며, 직무별로 지출 상한을 정할 수 있다.
장단점
장점
- 키워드로 거르는 대신 한 건씩 읽어, 이력이 독특하거나 직선적이지 않은 지원자가 사람이 보기 전에 떨어지지 않는다.
- 각 점수에 근거를 붙여, 누가 왜 그 자리에 있는지 알고 싶은 채용 책임자에게 명단을 설명하기 쉽다.
- 자동으로 떨어뜨리지 않아 최종 결정이 팀에 남고, 기계가 흔적 없이 사람을 걸러내는 위험을 피한다.
- 지원서 한 건과 면접 1분 단위로 과금해, 채용이 뜸한 달은 바쁜 달보다 싸고 놀고 있는 라이선스에 돈을 쓰지 않는다.
- 평가 기준을 적어 감독이 붙은 구조화 면접을 진행해, 느슨한 1차 스크리닝에 비해 지원자 간에 비교할 수 있는 데이터를 준다.
단점
- 명백히 안 맞는 지원서도 건당 ₹25로 읽어, 엉뚱한 지원이 많은 대량 채용 직무는 금액이 빠르게 불어난다.
- 가격이 인도 루피 기준이고 GST가 별도라, 인도 밖 팀은 현지 통화로 환산하고 붙는 세금도 직접 계산해야 한다.
- 플랫폼이 비공개 베타라 대기 명단에 올라야 하고, 자체 ATS와 HRIS 연결 같은 일부 통합은 기업 요금제에서만 제공된다.
- 검증은 일관성 점검이지 신원 조회가 아니라, 규제가 강한 직무에서는 제안 전에 별도로 정식 확인 비용을 내야 한다.
자주 묻는 질문
AgentR는 기업을 위한 AI 채용 어시스턴트다. 모든 지원서를 끝까지 읽고, 각 이력서의 주장을 공개 기록에 비춰 확인하며, 감독이 붙은 구조화된 1차 면접을 진행하고, 각 점수의 근거를 붙인 정렬 명단을 돌려준다. 최종 채용 결정은 팀에 남는다.
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