OJCP v0.1: 一個供代理人使用的開放式工作數據協定

OJCP 使 AI 代理人能夠自動化工作搜尋與申請

Open Job Context Protocol (OJCP) v0.1 是一個標準化框架，旨在讓 AI 代理人與工作提供者能夠使用結構化、可發現且尊重隱私的語言進行溝通。透過建立在 Model Context Protocol (MCP) 之上並與 schema.org 保持互操作性，OJCP 提供了一種一致的方式，讓代理人可以搜尋工作、評估候選人適配度，並在不依賴非結構化網頁爬蟲的情況下啟動申請流程。

基於 Model Context Protocol (MCP)

OJCP 原生支援 Model Context Protocol (MCP)，這意味著其工具皆為有效的 MCP 工具。任何相容於 MCP 的客戶端都可以利用 OJCP 的標準工具集來執行工作相關的操作。

標準 MCP 工具

OJCP 定義了六個標準 MCP 工具。雖然提供者必須實作 search_jobs 以符合規範，但建議實作其他工具以獲得完整功能：

search_jobs: 尋找機會的主要工具。
get_job_detail: 獲取特定職位的詳細資訊。
begin_application: 啟動申請流程。
check_application_status: 允許代理人監控候選人在招聘流程中的進度。

發現機制與清單 (Manifests)

為了實現自動發現，提供者需在 /.well-known/ojcp.json 託管一個清單 (manifest)。此清單允許代理人自動識別提供者的功能、可用工具以及支援的申請路徑。

核心架構 (Schemas) 與數據結構

OJCP 定義了七個核心架構，以確保不同工作提供者之間數據的一致性：

JobPosting: 擴展了 schema.org/JobPosting，增加了代理人專用的欄位，例如 ojcp_id、skills_required、experienceLevel、apply_paths 以及 urgency。
CandidateContext: 一個受限於同意範圍的個人檔案，用於提供個人化結果，包含技能、工作年資以及就業類型偏好。
AgentDeclaration: 用於稽核軌跡，要求代理人透過 agent_id、acting_on_behalf_of 以及 user_consent_token 進行自我識別。
VerificationStep: 定義了可能需要人工完成的身分驗證操作。
VerificationProof: 一個包含必要聲明 (iss, aud, sub, iat, exp, nonce) 的 JWS 證明，且不傳輸 PII。
VerifierManifest: 一個託管於 /.well-known/ojcp-verifier.json 的發現文件，指定了驗證類型與公鑰 (JWKS)。

標準化申請分類法 (Normalized Application Taxonomy)

OJCP 將碎片化的申請機制景觀標準化為一套 AI 代理人可以進行推理的分類法。這能防止代理人卡在不透明的外部重新導向或舊有的電子郵件系統中。

Type	Description	Agent Submission
`ats_direct`	透過 ATS 直接申請 (例如: Workday, Greenhouse, Lever)	不定
`provider_hosted`	提供者控制流程並交付至 ATS	完全支援
`platform_native`	第三方平台掌控流程 (例如: Indeed Apply)	有限支援
`email`	舊有的電子郵件申請方式	不支援
`external_redirect`	重新導向至不透明的外部頁面	不支援
`custom`	非標準或對話式機制	不定

申請工作流程

OJCP 定義了代理人從發現到申請的四個步驟：

發現 (Discover): 代理人探測 /.well-known/ojcp.json 或查詢 OJCP Registry 以尋找提供者。
搜尋與評估 (Search & Evaluate): 代理人使用 CandidateContext 呼叫 search_jobs 以進行個人化排名。提供者會回傳 fit_score 與 fit_rationale 以協助代理人對該機會進行推理。
申請 (Apply): 代理人攜帶 AgentDeclaration 與同意權杖 (consent token) 呼叫 begin_application。
追蹤 (Track): 代理人使用 check_application_status 來監控申請進度。

社群回饋與考量因素

關於 OJCP 提案的社群討論突顯了幾個爭議點與潛在的改進方向：

"我發現，在如此早期的階段就提出解決方案時使用『協定』這個詞，是非常冒犯的... 將一些東西黏合在一起以滿足你自己的使用案例，並不具備成為協定的資格。"

批評者對協定的治理提出了疑慮，指出除了 Recruitics 之外，缺乏可見的委員會成員。其他人則質疑 AI 驅動的申請對招聘產業的影響，擔心流程可能會退化為「AI 說這傢伙可以」，而部分使用者則建議可以擴展協定以追蹤公司的「已讀不回」率 (ghosting rates)，以保護求職者。