ToolLoop: 任意のLLMでClaudeスタイルのツールを利用するためのオープンソースフレームワーク

ToolLoopは、プロバイダーに依存しない形でClaude Codeスタイルの機能を実装するオープンソースのPythonフレームワークです。このプロジェクトは、ベンダーロックインを避けつつ、同等のツール機能を維持するために特別に作成されました。

主な特徴

このフレームワークには、以下の11のツールが含まれています：

• ファイル操作
• コード検索
• シェルアクセス
• サブエージェント

コードベース全体は約2,700行です。ToolLoopはLiteLLMを通じて任意のLLMに接続し、以下をサポートします：

• AWS Bedrock上の任意のモデル（DeepSeek、Llama、Mistral）
• 任意のAPIプロバイダー（OpenAI、Moonshot）
• ローカルエンドポイント

モデル切り替え機能

重要な機能の一つは、会話中にモデルを切り替えながら、インタラクション間で共有コンテキストを維持できることです。これにより、開発者は会話履歴を失うことなく、異なるタスクに異なるモデルを使用できます。

SDK使用例

以下は、基本的な使用方法を示すソースからのコードスニペットです：

from sdk import query, ToolLoopOptions

async for event in query(
    prompt="Find all TODO comments, fix them, run the tests",
    options=ToolLoopOptions(
        model="bedrock/converse/deepseek.v3.2",
        allowed_tools=["Read", "Edit", "Grep", "Glob", "Bash"],
    ),
):
    print(event)

この例では、同じツールとプロンプト構造を維持しながら、deepseek.v3.2モデルを他のサポートされているモデルに交換する方法を示しています。

実用的な応用

この種のフレームワークは、特定のツール機能を持つAIエージェントを構築したいが、モデル選択の柔軟性を必要とする開発者に特に有用です。オープンソースの性質により、カスタマイズが可能で、単一プロバイダーのエコシステムへの依存を避けられます。

プロジェクトはGitHubで利用可能です：github.com/zhiheng-huang/toolloop。