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
Инструмент Claude-context-lint анализирует избыточное использование токенов в проектах Claude Code.
Новый инструмент claude-context-lint анализирует проекты Claude Code, чтобы показать, сколько контекстного окна потребляется файлами CLAUDE.md, навыками, серверами MCP и системными промптами до ввода пользователя. Инструмент предоставляет конкретные рекомендации по сокращению использования токенов.
FlowBoard v5: Рабочее пространство проекта на основе событий для многолетних команд
FlowBoard v5 перестраивает слой контекста проекта на React с event-sourced хранилищем задач, обеспечивает координацию между несколькими агентами (OpenClaw, Claude Code, Cursor) и представляет конвейер от идей до спецификаций.
Klaw.sh: Оркестрация в стиле Kubernetes для ИИ-агентов
Klaw.sh предлагает решение для оркестрации развертывания ИИ-агентов, основанное на Kubernetes. Оно упрощает управление с помощью кластеров, пространств имен и каналов, достигая сокращения памяти, переписывая код с Node.js на Go.
Тестирование MiniMax M2.7 через API на трех реальных ML и кодинг-воркфлоу
Разработчик тестирует MiniMax M2.7 против Claude Opus 4.7 на трех реальных задачах: рефакторинг проекта PyTorch, создание заметок в Obsidian и генерация шаблона Kaggle. Ключевые выводы и настройка включены.