Многоагентный карьерный наставник, созданный с помощью Ollama и MCP для локального искусственного интеллекта
Разработчик создал многоагентную систему ИИ под названием "AI Career Mentor", которая читает резюме и создает комплексные отчеты о карьерном интеллекте. Система работает полностью локально с использованием Ollama с llama3, не требуя API-ключей или внешних затрат.
Техническая архитектура
Система состоит из пяти специализированных агентов, которые связывают свои выходные данные:
- Каждый агент получает выходные данные предыдущего агента в качестве общего контекста
- Агент по дорожной карте знает ваши пробелы в навыках от агента анализа
- Агент по зарплате знает вашу дорожную карту от предыдущего агента
- Такое связывание делает отчет постепенно умнее по мере прохождения через конвейер
Детали технологического стека
- Движок ИИ: Ollama + llama3 (100% локально)
- Система RAG: FAISS + SentenceTransformers для индексации вашей базы знаний
- Слой инструментов: MCP (Model Context Protocol) - FastAPI запускает сервер MCP как подпроцесс и общается через stdio JSON-RPC
- Обработка резюме: pdfplumber для чтения PDF-резюме
- Фронтенд: React
Примечания по реализации MCP
Разработчик нашел MCP особенно интересным для создания. MCP - это открытый стандарт Anthropic для подключения ИИ к инструментам, использующий один сервер, который может работать с любым клиентом. Система также подключается к Claude Desktop через файл конфигурации, позволяя Claude вызывать все 9 инструментов напрямую.
Замеченная ошибка: MCP SDK v1.x полностью изменил сигнатуры обработчиков. Старый код передает полный объект запроса, а новый код распаковывает имя и аргументы напрямую. Это потребовало значительного времени на отладку.
Выходные данные отчета
Система генерирует полный отчет о карьерном интеллекте, включая:
- Анализ резюме
- Выявление пробелов в навыках
- 6-месячную дорожную карту
- Стратегию по зарплате
- Подготовку к собеседованию
Все компоненты запускаются одним махом после обработки резюме.
Ресурсы
Проект доступен на GitHub с видео-обзором. Разработчик отмечает, что настройка RAG и подключение клиента/сервера MCP были самыми сложными частями для реализации.
📖 Read the full source: r/LocalLLaMA
👀 Смотрите также
Компании, сокращающие штат ради ИИ, проиграют тем, кто этого не сделал
Сокращения ради ИИ жертвуют долгосрочными знаниями ради краткосрочной экономии. Победители сохраняют команды и используют ИИ для усиления их возможностей — делая больше теми же людьми.
Бесплатный калькулятор стоимости OpenClaw показывает расходы на конфигурацию перед выполнением.
Разработчик создал бесплатный инструмент с открытым исходным кодом для браузера, который рассчитывает стоимость конфигурации OpenClaw перед запуском, разбивая расходы по основной модели, цепочкам резервного копирования, расходу на проверки активности и режиму выставления счетов.
Открытое хранилище памяти ИИ для проектов на NodeJS
Mind Palace — это система хранения и извлечения памяти с открытым исходным кодом для NodeJS, которая сохраняет информацию между сессиями чата LLM. Она поддерживает основные LLM и векторные хранилища, автоматически извлекая и векторизуя суммированные воспоминания из взаимодействий.
Сервер TOON MCP сокращает количество токенов в результатах инструментов на 30-60% в OpenClaw.
Сервер MCP, который сжимает структурированные результаты инструментов JSON в формат TOON, может сократить использование токенов на 30-60% для табличных данных, таких как запросы к базам данных и ответы API, помогая отсрочить сжатие контекстного окна в сессиях OpenClaw.