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
ВОСТОРГ: Локальный Оркестратор Использует Несколько Сессий ChatGPT в Качестве Скоординированных Агентов
DELIGHT — это локальный оркестратор, который одновременно запускает несколько скрытых сессий ChatGPT в браузере, координируя их как команду агентов, без необходимости в API-ключах или GPU-ресурсах. Он подключается к OpenClaw в качестве слоя действий для внесения изменений в реальные файлы и запуска тестов.
Документы для разработчиков Brain-MCP: инструменты для Claude AI, а не для людей
Разработчик, поддерживающий сервер Brain-MCP, добавил в документацию раздел «Для ИИ-ассистентов» с поведенческими инструкциями, в результате чего Claude стал использовать инструменты более разумно и проактивно добавлять контекст при смене тем.
Сервер MCP позволяет ИИ-агентам совершать реальные покупки с помощью одноразовых виртуальных карт
Разработчик создал MCP-сервер, который позволяет ИИ-агентам совершать реальные покупки с использованием эфемерных виртуальных карт Visa, выпускаемых по требованию. Система требует подтверждения пользователя через MFA и выпускает карты, привязанные к конкретным продавцам со сроком действия 15 минут.
Маршрутизация трафика API Claude для контроля затрат после изменения подписки Max
Подписка Anthropic Max больше не покрывает использование сторонних инструментов, вынуждая пользователей OpenClaw перейти на API-биллинг. Маршрутизирующий прокси направляет простые задачи к Claude Sonnet ($3/М входных, $15/М выходных токенов), а сложные — к Opus ($5/М входных, $25/М выходных токенов), снижая затраты без потери качества.