Multi-Agent Interview CLI

1) Агенты системы

• Control — заполняет карточку кандидата (name / role / grade / exp) из диалога и подсказывает, что спросить, чтобы добрать пустые поля.
• Tech — формирует/обновляет план тем и предлагает следующий один технический вопрос (с адаптацией сложности).
• Interviewer — превращает советы Control/Tech в короткое, “человеческое” сообщение кандидату (1–3 предложения).
• Observer — на завершении формирует финальный отчёт (final_feedback) по диалогу.

2) Логика взаимодействия

1. Интервьюер задаёт вопрос → кандидат отвечает в CLI.
2. Пока карточка кандидата не заполнена — работает Control (добираем name/role/grade/exp).
3. Когда карточка заполнена — включается Tech (техвопросы по плану).
4. Interviewer на каждом ходе пишет следующее сообщение кандидату.
5. На stop/стоп → запускается Observer, создаётся финальный отчёт и сохраняются файлы:
   • interview_log_{scenario_id}.json
   • final_feedback_{scenario_id}.md

3) Пример работы

scenario_id (1..5): 1
Ваше ФИО (participant_name): Иванов Иван
[Interviewer]: Привет! Расскажи о себе.
[You]: Я Python backend, 3 года, работал с FastAPI и Postgres.
[Interviewer]: Ок, а на каком грейде себя видишь и почему?
[You]: Middle.
...
[You]: stop
[Interviewer]: Спасибо! Ниже финальный фидбек:
(созданы interview_log_1.json и final_feedback_1.md)

4) Что нужно для запуска

• Python 3.10+
• ключ Mistral в переменной окружения MISTRAL_API_KEY
• зависимости из requirements.txt

5) Как запустить

pip install -r requirements.txt

Создай .env:

MISTRAL_API_KEY=ваш_ключ

Запуск:

python main.py