ToolLoop: 모든 LLM에 적용 가능한 Claude 스타일 도구를 위한 오픈소스 프레임워크

ToolLoop는 공급업체에 종속되지 않으면서 Claude Code 스타일의 기능을 구현하는 오픈소스 Python 프레임워크입니다. 이 프로젝트는 벤더 종속성을 피하면서도 유사한 도구 기능을 유지하기 위해 특별히 제작되었습니다.

주요 기능

이 프레임워크는 다음을 포함하는 11가지 도구를 제공합니다:

• 파일 작업
• 코드 검색
• 셸 접근
• 하위 에이전트

전체 코드베이스는 약 2,700줄입니다. ToolLoop는 LiteLLM을 통해 모든 LLM에 연결되어 다음을 지원합니다:

• AWS Bedrock의 모든 모델 (DeepSeek, Llama, Mistral)
• 모든 API 제공업체 (OpenAI, Moonshot)
• 로컬 엔드포인트

모델 전환 기능

주요 기능 중 하나는 상호작용 간 공유 컨텍스트를 유지하면서 대화 중간에 모델을 전환할 수 있는 능력입니다. 이를 통해 개발자는 대화 기록을 잃지 않고도 다른 작업에 다른 모델을 사용할 수 있습니다.

SDK 사용 예시

다음은 기본 사용법을 보여주는 소스의 코드 스니펫입니다:

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)

이 예시는 동일한 도구와 프롬프트 구조를 유지하면서 deepseek.v3.2 모델을 다른 지원 모델로 교체하는 방법을 보여줍니다.

실용적 적용

이러한 유형의 프레임워크는 특정 도구 기능을 갖춘 AI 에이전트를 구축하려는 개발자에게 특히 유용하지만, 모델 선택에 있어 유연성이 필요한 경우에 적합합니다. 오픈소스 특성은 맞춤화를 가능하게 하며 단일 제공업체의 생태계에 대한 의존성을 피할 수 있습니다.

이 프로젝트는 github.com/zhiheng-huang/toolloop에서 GitHub에서 이용 가능합니다.