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

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 20 апреля 2026 г.🔗 Source
ToolLoop: Открытая платформа агентов для инструментов в стиле Claude с любой моделью
Ad

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
Ad

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

Ad

👀 Смотрите также

iai-mcp: локальный демон для постоянной памяти OpenClaw между сессиями
Инструменты

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.

OpenClawRadar
Запущен каталог серверов MCP с приоритетом конфиденциальности и задокументированными политиками обработки данных
Инструменты

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.

OpenClawRadar
Обзор производительности Omnicoder-9B: Скорость против проблем с вызовом инструментов
Инструменты

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.

OpenClawRadar
Пользовательский бэкенд llama.cpp переносит матричное умножение LLM на NPU AMD XDNA2 в процессорах Ryzen AI MAX 385
Инструменты

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.

OpenClawRadar