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
Бесплатный монитор для панели меню macOS, отслеживающий лимиты использования Claude AI
Бесплатный инструмент с открытым исходным кодом для macOS, который отображает процент использования сессии Claude AI, недельные лимиты и обратный отсчет до сброса прямо в строке меню. Устанавливается одной командой Homebrew и использует существующие сессии Chrome без хранения данных.
Memex: Плагин с открытым исходным кодом для расширения памяти в Claude Cowork
Memex — это плагин с открытым исходным кодом, который предоставляет Claude Cowork постоянную память между сессиями с помощью многоуровневой системы загрузки контекста. После однократного запуска команды /memex:init, Claude самостоятельно знакомится с проектом примерно за 20 секунд в каждой сессии и продолжает с того места, где вы остановились.
Система самоподдерживающейся документации с использованием изолированных блоков для нулевого расхождения
Разработчик создал bash-скрипт, который извлекает структурированные данные непосредственно из исходных файлов и вставляет их в CLAUDE.md через ограждённые HTML-комментарии, обеспечивая синхронизацию документации с кодом без ручного обслуживания.
Расширение для браузера "Claude Usage Bar Colorizer", созданное с помощью Claude Code
Разработчик создал расширение для браузера, которое перекрашивает индикаторы использования Claude из зелёного в жёлтый и красный в зависимости от процентных порогов, добавляет всплывающее окно с данными об использовании в реальном времени и позволяет настраивать пороги и цвета. Расширение работает только на странице использования Claude, сохраняет настройки локально и не отправляет сетевые запросы.