bmn-zyb/ai_intervieweragent
Developer toolsЭта страница переведена автоматически. Технические детали смотрите в оригинале. Открыть оригинал
Многомоторная система совместной работы с агентами, основанная на Langchain/LangGraph + LlamaIndex, которая поддерживает полное автоматическое завершение подготовки интервью, моделирования, оценки в режиме реального времени и планирования обновления после загрузки резюме и работы JD; система охватывает несколько конфигураций Agent DAG, множественные обратные вызовы RAG, со-консультации MCP, двухмоторные системы памяти и динамические выверки сложности для веб-сервиса Python, развернутого на сервере Linux для поддержки камер, голосового ввода и текстовых мультимодульных взаимодействий。
Обзор
Скачать CV + Введите работу JD → ИИ автоматизирует полное симуляционное интервью Рейтинг, отчетность, рецензирование InterviewAgent - это приложение **-AIAgent, которое объединяет самую основную технологическую парадигму в нынешней области разработки ИИ: - -: 8 штатных агентов, LangGraph Organization - -: Вектор + BM25 Двойной, а не простой репозиторий - a: Redis Short + MySQL Long-Term, Cross-session Remember Your Vulnerabilities - a️: Level 3 Difficulty Machine, Simulation of Real Interviewer Policy - a: A Multi-Range Interactive Module with Post Extension - a: Standard Protocol Access External Tool - a: Web Interface + Video + STTTS Voice Interactive Организация сотрудничества DAG через структуру, каждый агент имеет независимую политику и набор инструментов. - семантический векторный поиск + поиск по ключевым словам «назад-назад», дополнительное покрытие -: алгоритмы Recipal Rank Fusion интегрируют двусторонний результат -: Большие модели переупорядочения результатов кандидата для обеспечения конечного качества - управление всей линией поисковой трубки Основной документ:rat/retriever/hybrid retriever.py Краткосрочная память, управление контекстом текущего разговора, чтение и письмо O(1) - долговременная память, длительное изображение пользователя и исторические данные, поддержка сложных запросов - унифицированный уровень доступа к данным LangGraph StateGraph организован для передачи данных путем совместного использования состояния между узлами
Обзор (машинный перевод)
Интервью Агент. Интервью с моделью AI
** Полномасштабное приложение AI Agent**
Скачать CV + Введите работу JD → ИИ автоматизирует полное симуляционное интервью Рейтинг, отчетность, рецензирование
Я не…
#Каталог #
Профиль проекта
- Восемь ядер.
- Трехуровневая структура.
- Собеседование, DAG. Структура проекта
- Экологическая готовность.
- Быстрый старт. API документ
- Склад основных технологий
- Лицензия.
Я не…
#Описание проекта
InterviewAgent - это приложение AIAgent**, полностью инжиниринговое**, которое объединяет наиболее мейнстримную технологическую парадигму в современной области ИИ:
Сотрудничество с агентом DAG: 8 программ на полный рабочий день ** RAG Multiroad Callback + LLM Rerank**: Vector + BM25 Двойная, а не простая векторная библиотека Система оперативной памяти: Redis Short + MySQL Long-Term, Cross-Media Remember Your Vulnerabilities -** Динамическая сложность сверки**: Машина сложности 3-го уровня, моделирование реальной стратегии интервьюера Система навыков: активный многоколесный интерактивный модуль с расширениями плагинов ** Интеграция протокола MCP**: стандартный доступ к протоколу ** Полная доставка проекта** Веб-интерфейс + Камера + STT+ TTS Voice Interactive
Я не…
Восемь ядер технологии
A
Не спешите идти, но 8 агентов, чтобы сделать свою работу
Агент. | - | | [T0] Преднамеренная идентификация и распределение маршрутов [Т1] Анализ СД, извлечение технологии и требования к сортам [T2] Анализ соответствия биографических данных для выявления сильных и слабых сторон кандидата [T3] | Темы планирования на основе JD + биографические данные [T4] | Проводит несколько раундов собеседований, динамически браконьерствует | | [T5] | Задача вопросов по вопросам для подготовки отчетов об оценке [T6] Разработка индивидуального плана обзора [T7] Обработка чатов и ведение разговоров
Организация сотрудничества DAG через LangChain + LangGraph фреймворк, каждый Агент имеет независимую политику и набор инструментов.
Основной документ: [T8]
Я не…
2 RAG Multiroad Call Back + LLM Rerank
** Двусторонняя параллель**: семантический векторный поиск + поиск по ключевым словам «назад-назад», дополнительное покрытие
Эта страница переведена автоматически. Технические детали смотрите в оригинале.
Установка
This server does not publish a one-line install command.
Open the repository installation guide Новичок в MCP? Начните с руководства на mcpskill.org →