ToolLoop: Открытая платформа агентов для инструментов в стиле Claude с любой моделью

Что делает ToolLoop
ToolLoop — это фреймворк с открытым исходным кодом на Python, созданный для предоставления функциональности в стиле Claude Code без привязки к одному поставщику. Фреймворк включает 11 инструментов, охватывающих операции с файлами, поиск кода, доступ к оболочке и под-агентов, и работает с любой LLM через интеграцию с LiteLLM.
Ключевые особенности
- Фреймворк с открытым исходным кодом, написанный на Python
- Примерно 2700 строк кода
- 11 встроенных инструментов: операции с файлами, поиск кода, оболочка, под-агенты
- Работает с любой LLM через LiteLLM
- Поддерживает любую модель на Bedrock (DeepSeek, Llama, Mistral) или любой API (OpenAI, Moonshot, локальные конечные точки)
- Переключение моделей в середине диалога с сохранением общего контекста
- Одинаковые инструменты и промпты работают на разных моделях
Пример кода
Вот пример использования SDK из источника:
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)
Вы можете заменить deepseek.v3.2 на любую модель, сохраняя те же инструменты и структуру промпта.
Для кого это предназначено
Разработчикам, которые хотят получить функциональность агента в стиле Claude Code, но нуждаются в гибкости использования разных моделей от различных поставщиков и в локальных настройках.
📖 Read the full source: r/LocalLLaMA
👀 Смотрите также

iai-mcp: локальный демон для постоянной памяти OpenClaw между сессиями
iai-mcp — это открытый демон, который перехватывает все разговоры OpenClaw, хранит их в трёх уровнях памяти с локальными нейронными эмбеддингами и шифрованием AES-256, а при новых сессиях подгружает релевантный контекст — точность воспроизведения >99%, время поиска <100мс, стоимость начала сессии <3к токенов.

Запущен каталог серверов MCP с приоритетом конфиденциальности и задокументированными политиками обработки данных
Новый каталог на toolora.dev/mcp-hub перечисляет MCP-серверы с задокументированными политиками обработки данных, включая классификацию локальных и размещённых серверов, какие данные передаёт каждый инструмент и требуется ли учётная запись. Создатель также предоставляет метод проверки в браузере для подтверждения заявлений о конфиденциальности.

Обзор производительности Omnicoder-9B: Скорость против проблем с вызовом инструментов
Omnicoder-9B, модель, ориентированная на программирование, дообученная на Qwen3.5 9B с выводами от Opus 4.6, GPT 5.4, GPT 5.3 Codex и Gemini 3.1 Pro, демонстрирует высокую производительность на оборудовании среднего уровня, но имеет проблемы с вызовом инструментов в IDE.

Пользовательский бэкенд llama.cpp переносит матричное умножение LLM на NPU AMD XDNA2 в процессорах Ryzen AI MAX 385
Разработчик создал пользовательский бэкенд llama.cpp, который отправляет операции GEMM напрямую на NPU AMD XDNA2 в Ryzen AI MAX 385 (Strix Halo), достигая скорости декодирования 43,7 t/s при энергопотреблении 0,947 Дж/токен с моделью Meta-Llama-3.1-8B-Instruct Q4_K_M. Путь декодирования через NPU экономит около 10 Вт по сравнению с использованием только Vulkan, при этом сохраняя ту же пропускную способность декодирования.