Mentor de Carreira Multiagente Desenvolvido com Ollama e MCP para IA Local
Um desenvolvedor criou um sistema de IA multiagente chamado "AI Career Mentor" que lê currículos e produz relatórios abrangentes de inteligência de carreira. O sistema funciona totalmente localmente usando Ollama com llama3, não exigindo chaves de API ou custos externos.
Arquitetura Técnica
O sistema consiste em cinco agentes especializados que encadeiam suas saídas:
- Cada agente recebe a saída do agente anterior como contexto compartilhado
- O agente de roteiro conhece suas lacunas de habilidades a partir do agente de análise
- O agente de salário conhece seu roteiro a partir do agente anterior
- Esse encadeamento torna o relatório progressivamente mais inteligente à medida que avança pelo pipeline
Detalhes da Stack Tecnológica
- Motor de IA: Ollama + llama3 (100% local)
- Sistema RAG: FAISS + SentenceTransformers para indexar sua base de conhecimento
- Camada de Ferramentas: MCP (Model Context Protocol) - FastAPI inicia o servidor MCP como um subprocesso e se comunica via stdio JSON-RPC
- Processamento de Currículos: pdfplumber para ler currículos em PDF
- Frontend: React
Notas de Implementação do MCP
O desenvolvedor achou o MCP particularmente interessante para construir. MCP é o padrão aberto da Anthropic para conectar IA a ferramentas, usando um servidor que pode funcionar com qualquer cliente. O sistema também se conecta ao Claude Desktop via arquivo de configuração, permitindo que o Claude chame todas as 9 ferramentas diretamente.
Um bug notável encontrado: o MCP SDK v1.x mudou completamente as assinaturas dos manipuladores. O código antigo passa um objeto de solicitação completo, enquanto o novo código descompacta nome e argumentos diretamente. Isso causou um tempo significativo de depuração.
Saídas do Relatório
O sistema gera um relatório completo de inteligência de carreira incluindo:
- Análise de currículo
- Identificação de lacunas de habilidades
- Roteiro de 6 meses
- Estratégia salarial
- Preparação para entrevistas
Todos os componentes são executados de uma vez após o processamento do currículo.
Recursos
O projeto está disponível no GitHub com um vídeo passo a passo. O desenvolvedor observa que a configuração do RAG e a conexão cliente/servidor do MCP foram as partes mais difíceis de implementar.
📖 Leia a fonte completa: r/LocalLLaMA
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