ToolLoop : Cadriciel Open-Source pour des Outils de Style Claude avec N'importe Quel LLM

ToolLoop est un framework Python open-source qui implémente des fonctionnalités de type Claude Code tout en restant indépendant des fournisseurs. Le projet a été créé spécifiquement pour éviter le verrouillage fournisseur tout en conservant des capacités d'outils similaires.

Fonctionnalités principales

Le framework comprend 11 outils couvrant :

• Opérations sur fichiers
• Recherche de code
• Accès au shell
• Sous-agents

L'ensemble du code source représente environ 2 700 lignes. ToolLoop se connecte à n'importe quel LLM via LiteLLM, prenant en charge :

• Tout modèle sur AWS Bedrock (DeepSeek, Llama, Mistral)
• Tout fournisseur d'API (OpenAI, Moonshot)
• Points de terminaison locaux

Capacité de changement de modèle

Une fonctionnalité clé est la possibilité de changer de modèle en cours de conversation tout en conservant le contexte partagé entre les interactions. Cela permet aux développeurs d'utiliser différents modèles pour différentes tâches sans perdre l'historique de la conversation.

Exemple d'utilisation du SDK

Voici l'extrait de code de la source montrant l'utilisation de base :

from sdk import query, ToolLoopOptions

async for event in query(
    prompt="Trouver tous les commentaires TODO, les corriger, exécuter les tests",
    options=ToolLoopOptions(
        model="bedrock/converse/deepseek.v3.2",
        allowed_tools=["Read", "Edit", "Grep", "Glob", "Bash"],
    ),
):
    print(event)

L'exemple démontre comment remplacer le modèle deepseek.v3.2 par n'importe quel autre modèle pris en charge tout en conservant les mêmes outils et structure d'invite.

Application pratique

Ce type de framework est particulièrement utile pour les développeurs qui souhaitent créer des agents IA avec des capacités d'outils spécifiques mais qui ont besoin de flexibilité dans la sélection des modèles. La nature open-source permet la personnalisation et évite la dépendance à l'écosystème d'un seul fournisseur.

Le projet est disponible sur GitHub à github.com/zhiheng-huang/toolloop.