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CareerOps Agent Engine 是一个有状态、以证据为依据的 AI 后端，用于分析职位、匹配经批准的职业证据、审阅简历修改，并生成经过验证的 DOCX/PDF 简历版本。它被描述为作品集级别的 AI 工程项目，围绕一条规则构建：LLM 可以推理和提出建议，但可信状态的变更必须有依据、经过验证、持久化并获得人工批准。它把 LangGraph、LangChain、LangSmith、支持 Google Gemini 和 Groq 的与提供商无关的 LLM 适配器、FastAPI、PostgreSQL、确定性的文档处理、Docker 和 CI 整合为一条持久的工作流。

系统包含简历证据流水线：安全地摄取 PDF/DOCX 简历，提取结构化的证据提案，检测重叠，并要求在证据进入可信登记库之前获得明确的人工批准。职位分析图会提取要求，用有界的工具调用智能体发现已批准的证据，计算确定性的匹配分，生成有依据的简历修改提案，核实事实性论断，然后暂停等待人工审阅。经验证的文档输出会把已接受的修改应用到结构化简历，创建不可变版本，渲染对 ATS 友好的 DOCX，用 LibreOffice 转换为 PDF，并在下载前对两个产物做确定性验证。

该项目把已批准的证据视为事实来源，智能体在用户范围内的证据登记库中检索，而不是编造经历。智能体推理是有界的，匹配评分、证据验证、审阅验证、版本管理、产物完整性检查和文档验证等关键决策均由代码实现。人工审阅是真实的工作流边界，状态通过 PostgreSQL 审计记录和基于 PostgreSQL 的 LangGraph 检查点在进程重启后得以保留。