ToolLoop: 모든 모델과 함께 사용할 수 있는 Claude 스타일 도구용 오픈소스 에이전트 프레임워크

ToolLoop의 기능
ToolLoop는 단일 제공업체에 종속되지 않으면서 Claude Code 스타일의 기능을 제공하기 위해 구축된 오픈소스 Python 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 파일 작업, 코드 검색, 셸 접근 및 하위 에이전트를 포함한 11가지 도구를 포함하며, LiteLLM 통합을 통해 모든 LLM과 작동합니다.
주요 기능
- Python으로 작성된 오픈소스 프레임워크
- 약 2,700줄의 코드
- 11가지 내장 도구: 파일 작업, 코드 검색, 셸, 하위 에이전트
- LiteLLM을 통해 모든 LLM과 작동
- Bedrock(DeepSeek, Llama, Mistral) 또는 모든 API(OpenAI, Moonshot, 로컬 엔드포인트)의 모델 지원
- 공유 컨텍스트로 대화 중간에 모델 전환 가능
- 동일한 도구와 프롬프트가 다른 모델에서 작동
코드 예시
소스의 SDK 사용 예시입니다:
from sdk import query, ToolLoopOptions
async for event in query(
prompt="모든 TODO 주석을 찾아 수정하고 테스트를 실행하세요",
options=ToolLoopOptions(
model="bedrock/converse/deepseek.v3.2",
allowed_tools=["Read", "Edit", "Grep", "Glob", "Bash"],
),
):
print(event)
동일한 도구와 프롬프트 구조를 유지하면서 deepseek.v3.2를 다른 모델로 교체할 수 있습니다.
대상 사용자
Claude Code 스타일의 에이전트 기능을 원하지만 다양한 제공업체와 로컬 설정에서 다른 모델을 사용할 수 있는 유연성이 필요한 개발자입니다.
📖 Read the full source: r/LocalLLaMA
👀 See Also

클로드 성장 스킬: AI 코딩 에이전트를 위한 체계적인 B2B SaaS 성장 플레이북
한 개발자가 5개의 SaaS 사례 연구, 9천만 달러 ARR 파트너십, 1,800건의 사용자 인터뷰를 바탕으로 6개의 검증된 플레이북을 포함한 Claude Growth Skill을 구축했습니다. 이는 PMF 검증부터 채널 생태계 및 영업까지 B2B SaaS 성장 작업을 구조화합니다.

작업 관찰자: AI 코딩 에이전트의 스킬 향상을 자동화하는 메타 스킬
Task-observer는 AI 에이전트의 모든 스킬을 스스로 개선하는 메타 스킬로, 자기 자신까지 포함합니다. 3개월 동안 40개 스킬에서 600건의 개선을 기록하고, 작업 중 발견한 격차로부터 자동으로 스킬을 생성합니다.

MCP 서버는 AI 에이전트를 위한 시맨틱 도구 검색 기능을 제공해야 합니다.
Need이라는 MCP 서버는 brew, npm, pip, cargo 패키지 관리자의 10,000개 이상 도구에 대한 의미론적 검색을 가능하게 합니다. 에이전트가 '이 PNG 파일들을 압축해줘'와 같은 작업을 요청하면, pngquant를 찾아 설치하고 실행한 후 성공 여부를 보고합니다.

종이 등 MCP 서버, 클로드 코드와 연구 논문 연결
페이퍼 랜턴은 Claude Code로 구축된 MCP 서버로, 코딩 에이전트를 200만 개 이상의 컴퓨터 과학 논문과 4300만 개의 생물의학 연구 논문에 연결하여, 학습 데이터에 의존하는 대신 벤치마크된 방법을 찾을 수 있도록 합니다.