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.
📖 Read the full source: r/LocalLLaMA
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