北京
AIPress.com.cn报道
2月12日消息，阿里巴巴通义实验室在企业招聘外呼场景中完成了一次系统化实践：将通义晓蜜的智能外呼能力封装为 OpenClaw 标准 Skill，使通用智能体能够自主完成电话邀约与信息采集任务。
在整体架构设计上，OpenClaw 作为智能体“大脑”，负责自然语言理解、任务拆解与工具调度；通义晓蜜外呼能力作为“执行器”，承担电话拨打与语音交互；钉钉则作为人机交互入口，实现企业内部协作与任务触发。三者协同，形成从“指令输入”到“任务完成”的完整自动化闭环。
在招聘场景实测中，该“数字招聘专员”能够根据自然语言指令自动识别任务类型，生成个性化话术脚本，调用外呼 Skill 创建任务实例并发起电话邀约，最终回传通话结果及候选人信息，实现端到端自动执行。整个流程无需人工干预，可实现7×24小时持续运行。
从技术路径看，核心突破在于能力标准化封装。通过将通义晓蜜外呼能力抽象为 OpenClaw Skill，并基于阿里云 Open API 进行权限配置与调用管理，开发者使垂直 AI 服务具备了可编排、可调度的模块化属性。这种设计模式，使得 Agent 不再局限于“对话生成”，而是具备实际业务操作能力。
部署层面，该方案依托 Qwen 系列模型作为推理核心，通过 OpenClaw CLI 快速完成本地环境搭建与模型接入，并借助 clawhub 安装预制 Skill 模块。随后通过钉钉插件集成，实现企业协作环境中的自然触达，使数字员工能够在群聊或私聊场景中被调用。
在验证阶段，系统能够清晰展示完整处理链路：意图识别、任务规划、技能调用与自动执行均可追踪。通话结果可在通义晓蜜控制台实时查看，保证流程透明与合规可控。
该实践表明，通用大模型与成熟垂直能力的结合，是企业级 Agent 落地的重要方向。相比单一模型能力提升，通过 Skill 化封装实现能力复用与标准化调度，更有助于构建可扩展的自动化业务体系。
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