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
Memctl: Открытый MCP-сервер для постоянной памяти в AI-кодирующих агентах
Memctl — это сервер MCP с открытым исходным кодом, который предоставляет ИИ-агентам для программирования постоянную память между сеансами, устройствами и средами разработки. Созданный в основном с помощью Claude Code за две недели, он сохраняет контекст проекта и предоставляет его в последующих сеансах.
Колония: локальный координационный слой, сокращающий токены передачи между агентами с 30K до 400
Colony — это локальный координационный слой, который снижает затраты на передачу между агентами с ~30 000 токенов до ~400 за счет замены воспроизведения контекста компактными наблюдениями, хранящимися в SQLite.
Выпущен рейтинг моделей, выбранных сообществом, для OpenClaw.
Теперь доступен новый рейтинг, составленный на основе голосования сообщества, для моделей, совместимых с OpenClaw, в котором сейчас лидирует Opus 4.5.
Набор маркетинговых навыков для ИИ-агентов от Кори Хейнса
В OpenClaw добавлен набор из 25 маркетинговых навыков для ИИ-агентов, охватывающий оптимизацию конверсии, копирайтинг, аналитику и инжиниринг роста. Навык оптимизации конверсии отмечен как особенно эффективный в мультиагентных настройках.