Caso de uso
Un workspace AgentLed MCP mantiene conocimiento del rol, criterios de sourcing, enriquecimiento, aprobaciones, outreach, scheduling y feedback ATS en un loop para que cada búsqueda aprenda de la anterior.
Notas de hiring managers, habilidades imprescindibles, bandas salariales, feedback de entrevistas y descalificadores viven en docs, Slack, campos ATS y memoria.
Las listas de candidatos suelen ocultar por qué alguien encaja, qué trade-offs se aceptaron y qué necesita revisión humana antes del outreach.
Respuestas, resultados de screening, notas de entrevista y decisiones de oferta rara vez vuelven a los criterios de sourcing para el siguiente run.
AgentLed MCP convierte job specs, notas de managers, scorecards, contrataciones previas, reglas salariales y descalificadores en conocimiento reutilizable del rol.
Los agentes buscan en LinkedIn, referidos, portfolios y bases de talento con filtros duros, nice-to-haves, reglas de exclusión y restricciones de ubicación o disponibilidad.
Los perfiles se enriquecen con historial laboral, vías de contacto, proyectos públicos, contexto de empresas, señales de seniority y evidencia para cada fit o riesgo.
OpenClaw y Codex preparan shortlists rankeadas, ángulos de outreach y notas de confianza para que recruiters aprueben, editen o rechacen antes de enviar mensajes.
Hermes envía outreach aprobado, enruta respuestas, hace follow-up con contexto y reserva screens según disponibilidad de recruiters y panel.
Cada respuesta, resultado de screen, motivo de rechazo, nota de entrevista y contratación actualiza el ATS y Knowledge Graph para afinar búsquedas futuras.
AgentLed MCP
Codex
OpenClaw
Hermes
LinkedIn
Hunter.io
Google Calendar
Slack