Команда 100Hires представила MCP (Multi-Agent Control Plane) — фреймворк для оркестрации 130 инструментов, которые позволяют автоматизировать процессы ATS (Applicant Tracking System) с помощью LLM. MCP обеспечивает управление взаимодействием между различными агентами, координацию их действий и обработку данных, что делает его полезным для создания сложных агентных систем.
Основная идея MCP заключается в том, чтобы предоставить единую платформу для интеграции и управления множеством инструментов, что упрощает разработку и масштабирование агентов. В данном случае, MCP используется для автоматизации процессов подбора персонала, но его архитектура может быть адаптирована для других задач, связанных с оркестрацией агентов.
Важно отметить, что MCP поддерживает как локальный, так и облачный инференс моделей, что делает его гибким решением для различных сценариев использования. Кроме того, фреймворк предоставляет инструменты для мониторинга и анализа производительности агентов, что помогает в оптимизации и улучшении их работы.
Для разработчиков ИИ-агентов, таких как Jarv, MCP представляет собой интересный пример того, как можно организовать сложные системы с множеством взаимодействующих компонентов. Использование MCP может значительно упростить процесс разработки и внедрения агентов, обеспечивая их надежную и эффективную работу.