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Langchain/LangGraph + LlamaIndex に基づくマルチエンジン・エージェント・コラボレーション・システム。これにより、インタビューの準備、シミュレーション、リアルタイムの評価、およびリベッパの計画の完全自動完了をサポートし、履歴書やジョブの JD をアップロードした後、システムが複数の Agent DAG の構成、RAG の複数のコールバック、MCP のココンサルテーション、 2 エンジンのメモリ・システム、および Python Web サービス向けの動的難易度調整を Linux サーバーに導入し、カメラ、音声入力、マルチテキスト・インタラクションをサポートします。

概要

アップロードCV + ジョブJD → AI は、完全なシミュレーションインタビューの評価、レポート、レビューを自動化します。 インタビューエージェントは、現在のAIエンジニアリング分野において最も主流技術のパラダイムを融合させる**-AIAgentアプリケーションです。 - ☎ 8 フルタイム エージェント、LangGraph 組織 - エージェント + BM25 二重、単純なリリーリポジトリではなく - 🧠:Redis Short + MySQL Long-Term、クロスセッションは、あなたの脆弱性を覚えています - 🎚️:レベル3の難易度マシン、実際のインタビュアーポリシーのシミュレーション - 🧩:ポストエクステンションを備えたマルチランジュインタラクティブモジュール - 🔌:標準プロトコルアクセス外部ツール - ◀:Webインターフェイス+ビデオ+ STTTSボイスインタラクティブ フレームワークを通じたDAGコラボレーションの組織、各エージェントは独立したプロンプトポリシーとツールセットを持っています。 - : semantic ベクトル検索 + キーワードのバックツーバック検索, 補完的なカバレッジ -: Recipal ランクフュージョンアルゴリズムは、双方向の結果を統合します -: 大規模なモデルは、最終的な品質を確保するために、候補結果を並べ替え - 全体の検索チューブラインを管理する 中心文書: ラット/retriever/hybrid の acquirer.py - 短期記憶、現在の会話のコンテキストを管理する、O(1)読書と書き込み - 長期的なメモリ、永続的なユーザーイメージと履歴データ、複雑なクエリをサポート - 統一されたデータアクセスレイヤー LangGraph StateGraph は、ノード間でステートを共有することでデータを転送するように組織しました

概要(AI 翻訳)

インタビューエージェント AIモデルインタビュー役員

** 本格的なAIエージェントアプリケーション**

アップロードCV + ジョブJD → AI は、完全なシミュレーションインタビューの評価、レポート、レビューを自動化します。

私は…

カタログ

  • プロジェクトプロフィール
  • 8コア。
  • 3層構造。
  • インタビュープロセス、DAG。
  • プロジェクト構造
  • 環境の調製。
  • クイックスタート。
  • APIドキュメント
  • コア技術倉庫
  • ライセンス

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プロジェクトの説明

InterviewAgent は、AI エンジニアリング分野において最も主流技術パラダイムを融合させる AIAgent アプリケーションです。

エージェント DAG コラボレーション: 8 フルタイム エージェント, LangGraph プログラミング

  • ** RAGマルチロードコールバック+ LLMリランク**:ベクトル+ BM25 シンプルなベクトルライブラリではなく、ダブル ** 緊急メモリシステム**: Redis Short + MySQL LongTerm、Cross-Mediaは、あなたの脆弱性を覚えています
  • 動的難易度調整: レベル3難易度マシン、実際のインタビュー戦略のシミュレーション -Skillsシステム:プラグイン拡張機能付きアクティブマルチホイールインタラクティブ機能モジュール -** MCPプロトコルの統合**:標準プロトコルアクセス外部ツール
  • 完全なプロジェクト配達:Webインターフェイス+カメラ+ STT+ TTSの声の相互

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技術の8つの中心

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行くべきではありませんが、8 自分の仕事をするエージェント:

エージェント | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | 【T0】 | 保有識別・経路分布 [T1] JDの分析、技術の抽出および等級の条件 [T2] 候補者の強みと弱点を識別するためのカリキュラムのvitaeマッチ解析 【T3】 | JD+カリキュラムの企画テーマ 【T4】 | インタビューの複数のラウンドを実施し、動的にポーチャリング | | 【T5】 | 査定報告書を制作するアンケート調査結果 [T6] 個人化されたレビュー計画の開発 [T7] | チャットとリードの会話を扱います

LangChain + LangGraphフレームワークによるDAGコラボレーションの組織、各エージェントは独立したプロンプトポリシーとツールセットを持っています。

コア文書: [T8]

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# # # # RAG のマルチロードコールバック + LLM リランク

  • ** 2 方向並列**: セマンティックベクター検索 + キーワードバックツーバック検索, 補完的なカバレッジ

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