ToolLoop:あらゆるモデルでClaudeスタイルのツールを実現するオープンソースエージェントフレームワーク

ToolLoopの機能
ToolLoopは、単一プロバイダーに縛られずにClaude Codeスタイルの機能を提供するために構築されたオープンソースのPythonフレームワークです。このフレームワークには、ファイル操作、コード検索、シェルアクセス、サブエージェントをカバーする11のツールが含まれており、LiteLLM統合を通じて任意のLLMと連携します。
主な特徴
- Pythonで書かれたオープンソースフレームワーク
- 約2,700行のコード
- 11の組み込みツール:ファイル操作、コード検索、シェル、サブエージェント
- LiteLLMを通じて任意のLLMと連携
- Bedrock(DeepSeek、Llama、Mistral)上の任意のモデル、または任意のAPI(OpenAI、Moonshot、ローカルエンドポイント)をサポート
- 共有コンテキストを持ったまま会話中にモデルを切り替え可能
- 同じツールとプロンプトが異なるモデル間で動作
コード例
ソースからのSDK使用例は以下の通りです:
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)
deepseek.v3.2を任意のモデルに置き換えても、同じツールとプロンプト構造を維持できます。
対象ユーザー
Claude Codeスタイルのエージェント機能を求めつつ、さまざまなプロバイダーやローカル設定で異なるモデルを使用する柔軟性が必要な開発者向けです。
📖 Read the full source: r/LocalLLaMA
👀 See Also

repo-mem:オープンソースMCPサーバーがClaude Codeに永続的なチームメモリを追加
repo-memは、SQLiteとGitを使用してClaude Codeセッションに永続的で共有可能なメモリを追加するオープンソースのMCPサーバーです。ユーザーごとのデータベースに観察結果を保存し、それをリポジトリにコミットすることで、チーム間の隔離問題を解決します。

GLM 5 on Mac M3: エージェント型コーディングにおけるパフォーマンス観察
ユーザーは、Mac M3(512GB RAM)でMLX 4ビット量子化を用いてGLM 5を実行し、50,000トークン未満のコンテキストではエージェント型コーディングに使用可能であると報告していますが、その閾値を超えると大幅な速度低下が発生すると指摘しています。

mcp-optimizerは、Claude Code内のアイドル状態のMCPサーバーによるトークンの無駄遣いを削減します。
mcp-optimizerは、Claude CodeでMCPサーバーを使用する際のトークン浪費に対処するプラグインです。ツールの使用状況を分析し、最適化された設定を生成します。4つのユーティリティを含みます:サーバーの健全性チェックを行うmcp-doctor、使用状況分析を行うmcp-audit、プロジェクトローカル設定を作成するmcp-optimize、ツールをオンデマンドスキルに変換するmcp-to-skillsです。

soul.pyは、シンプルなファイルベースのアプローチでローカルLLMに永続的なメモリを追加します。
soul.pyは、アイデンティティ情報と会話ログ用の2つのマークダウンファイルを使用して、Ollama、OpenAI、Anthropicモデルでデータベースやサーバーを必要とせずに、あらゆるLLMに永続的なメモリを追加するPythonライブラリです。