HR Agent 隐私合规：候选人姓名、公司、薪资如何脱敏
HR Agent 隐私合规：候选人姓名、公司、薪资如何脱敏
> 摘要：ClawBrain HR Agent 内置 _scrubReply 函数自动剔除候选人姓名、上家公司、当前薪资，满足 GDPR 与国内《个人信息保护法》的招聘合规要求。
AI 招聘 Agent 正在接管大量初筛、约面、薪酬沟通工作。每天有成百上千份简历和对话在系统里流动，候选人姓名、上家公司、当前薪资这些信息一旦出现，就属于典型的 PII（个人可识别信息）。如果不做脱敏，训练日志、错误堆栈、第三方模型调用链路里都会留下隐私风险。本文面向中国开发者，分享一套在 HR Agent 中落地 PII 脱敏的实用方案。
候选人信息中的 PII 风险与识别范围
招聘场景里的 PII 不只是身份证号、手机号。候选人姓名、所在或曾经任职的公司、当前薪资/期望薪资，同样能直接定位到个人，属于必须保护的个人信息。Agent 在调用大模型、搜索简历库、生成回复时，如果不加过滤，会把这些字段一并送进 prompt，甚至沉淀到训练数据里。
识别这些字段时，建议组合三种手段：
- 规则匹配：用正则覆盖中文姓名、公司名称后缀、薪资数字。
- NER 模型：用轻量级实体识别模型标注人名、机构名、金额。
- 字段白名单：对简历 JSON 的已知字段（
name、current_company、salary）直接按字段名脱敏。
下面是一个最小可运行的 Python 脱敏函数示例：
import re
def scrub_pii(text: str) -> str:
# 候选人姓名：常见 2-4 字中文姓名
text = re.sub(r'[\u4e00-\u9fa5]{2,4}(?=先生|女士|同学)', '[候选人]', text)
# 公司名：含 公司/科技/集团/网络/信息 等后缀
text = re.sub(r'[\u4e00-\u9fa5]+(公司|科技|集团|网络|信息)', '[上家公司]', text)
# 薪资：数字 + k/K/万/月/年
text = re.sub(r'\d{2,6}\s*[kK万]?[\\/]?(月|年|月薪|年薪)?', '[薪资]', text)
return text简历与对话场景中的脱敏策略
识别只是第一步，真正落地要看场景。简历通常是结构化数据，对话是非结构化文本，需要不同的脱敏策略。
对于简历，推荐在解析为 JSON 后按字段映射脱敏：
pii_scrub:
fields:
- name: candidate_name
mask: "候选人_{{id}}"
- name: last_company
mask: "上家公司"
- name: current_salary
mask: "薪资范围"
allow_recruiter_view: true
mask_in_llm_prompt: true对于对话回复，需要在 Agent 生成最终输出前再加一道 _scrubReply 清洗，防止模型把候选人隐私“顺手”带出来。最近业内也在倾向于使用端侧或本地的轻量隐私过滤模型，让原始简历和对话不上云，进一步降低泄露面。
脱敏不是一次性清洗，而是“解析—生成—返回—落库”全链路的每一环都要校验，否则模型很容易把已经脱敏的上下文再“脑补”出真实信息。
最小留存、访问控制与 ClawBrain 实践
合规的另一面是“最小必要”。再完美的脱敏，也挡不住无限期存储带来的风险。建议给敏感数据设置明确的 TTL，并通过角色权限控制谁能查看原文。
| 合规要求 | 落地动作 | 推荐配置 |
|---|---|---|
| 最小必要原则 | 仅保留脱敏后的评估标签 | 简历原文 30 天后自动删除 |
| 访问控制 | 按角色分配查看权限 | 只有招聘主管可逆脱敏 |
| 审计留痕 | 记录谁、何时、查看了哪类 PII | 操作日志保留 2 年 |
| 跨境传输 | 脱敏后再调用境外模型 | 敏感字段不出境 |
在 ClawBrain HR Agent 的工程实现中，这套隐私能力被统一收敛在智能决策引擎内部：Agent 在自主规划任务时，会先把候选人姓名、上家公司、当前薪资等字段标记为敏感槽位；执行阶段所有对外调用都会经过 _scrubReply 自动清洗；即使某个环节出错，错误自愈机制也会把包含 PII 的堆栈自动脱敏后再上报。对面向中国市场的招聘系统来说，这意味着 GDPR 与《个人信息保护法》的双重压力可以被工程化地兜底。
总结
HR Agent 的隐私合规不能只靠法务条款，而要从代码层解决三个问题：识别哪些字段是 PII、在哪些节点做脱敏、脱敏后如何最小化留存。候选人姓名、上家公司、当前薪资是招聘场景里最高频的三类敏感信息，通过规则 + NER + 字段白名单的组合，再配合全链路 scrub 与访问控制，就能在提升招聘效率的同时守住合规底线。ClawBrain 作为专为 OpenClaw 打造的智能决策引擎，具备任务闭环、自主规划、错误自愈能力，让龙虾真正能独立做事，也让 HR Agent 在隐私合规这件事上多了一层工程保障。