Multi-Agent Interview Coach

Система из нескольких AI-агентов для технического интервью с системой мышления перед ответом.

Установка

pip install -r requirements.txt

в config.py задайте свой Api-ключ, модель генерации.

MULEROUTER_API_KEY=sk-mr-your-key
MULEROUTER_BASE_URL=https://api.mulerouter.ai/vendors/openai/v1
INTERVIEW_LLM_MODEL=qwen3-max
INTERVIEW_LOG_FILE=interview_log.json

Запуск

python main.py

При запуске можно выбрать:

1. Пошаговый ввод — ФИО, позиция, грейд, опыт, затем диалог вручную.
2. Текст самопрезентации — вставьте неструктурированный текст (например: «Я Александр, 5 лет Backend…»); агент Extractor извлечёт имя, позицию, грейд, опыт.
3. JSON-файл — путь к файлу с полями имя, позиция, грейд, опыт, поведение (список ответов по вопросам для сценария). Пример: example_candidate.json.

Для завершения введите: «Стоп интервью» или «Давай фидбэк». Лог сохраняется в interview_log.json.

Агенты (по принципу одна функция — один агент)

• Interviewer — только ведёт диалог и задаёт вопросы. Не проверяет факты, не принимает решение о найме.
• Observer — только анализирует ответы кандидата, проверяет факты, офф-топик и галлюцинации, подсказывает Интервьюеру, куда вести беседу и как менять сложность.
• Manager — только вердикт по итогам: Grade, Hiring Recommendation, Confidence Score. Не ведёт диалог и не оформляет отчёт.
• FeedbackWriter — только оформляет итоговый отчёт по структуре ТЗ из вердикта Manager и лога. Не принимает решение о найме.
• Extractor — только извлекает из неструктурированного текста поля: имя, позиция, грейд, опыт.

Цепочка ответа: Observer (скрытая рефлексия) → Interviewer (видимое сообщение). Фидбэк: Manager (вердикт) → FeedbackWriter (текст отчёта).

Структурированный ввод (таблица 5 столбцов)

Поддерживается формат: имя, позиция, грейд, опыт, поведение.
Поведение — список пунктов «как отвечать на каждый вопрос» (для автоматического прогона сценария).
Можно передать JSON (файл или объект) с ключами на русском или английском;

Формат лога (interview_log.json)

• participant_name — ФИО на русском
• turns — массив ходов: turn_id, user_message, internal_thoughts, agent_visible_message
• final_feedback — структурированный отчёт (Вердикт, Hard Skills, Soft Skills, Roadmap)
• при сценарии в лог может добавляться behavior (список ответов по вопросам)

Прогон сценария по списку реплик

python run_scenario.py

Или: режим 3 в main.py и путь к JSON с полем поведение (список реплик кандидата по порядку).