ToolLoop: Framework de Código Aberto para Ferramentas no Estilo Claude com Qualquer LLM

ToolLoop é um framework Python de código aberto que implementa funcionalidades no estilo Claude Code enquanto permanece independente de provedor. O projeto foi criado especificamente para evitar o aprisionamento a fornecedores enquanto mantém capacidades de ferramentas similares.

Recursos Principais

O framework inclui 11 ferramentas que abrangem:

• Operações de arquivo
• Busca de código
• Acesso ao shell
• Subagentes

A base de código completa tem aproximadamente 2.700 linhas. ToolLoop se conecta a qualquer LLM através do LiteLLM, suportando:

• Qualquer modelo no AWS Bedrock (DeepSeek, Llama, Mistral)
• Qualquer provedor de API (OpenAI, Moonshot)
• Endpoints locais

Capacidade de Troca de Modelos

Um recurso fundamental é a capacidade de trocar modelos no meio da conversa enquanto mantém o contexto compartilhado entre as interações. Isso permite que desenvolvedores usem diferentes modelos para diferentes tarefas sem perder o histórico da conversa.

Exemplo de Uso do SDK

Aqui está o trecho de código da fonte mostrando o uso básico:

from sdk import query, ToolLoopOptions

async for event in query(
    prompt="Encontre todos os comentários TODO, corrija-os, execute os testes",
    options=ToolLoopOptions(
        model="bedrock/converse/deepseek.v3.2",
        allowed_tools=["Read", "Edit", "Grep", "Glob", "Bash"],
    ),
):
    print(event)

O exemplo demonstra como trocar o modelo deepseek.v3.2 por qualquer outro modelo suportado enquanto mantém as mesmas ferramentas e estrutura de prompt.

Aplicação Prática

Este tipo de framework é particularmente útil para desenvolvedores que querem construir agentes de IA com capacidades de ferramentas específicas, mas precisam de flexibilidade na seleção de modelos. A natureza de código aberto permite personalização e evita dependência do ecossistema de um único provedor.

O projeto está disponível no GitHub em github.com/zhiheng-huang/toolloop.