Local LLM con llamadas a funciones permite a los desarrolladores crear agentes de IA que funcionan completamente en hardware local, eliminando preocupaciones de privacidad de datos y dependencias en la nube. El marco incluye código de ejemplo para integrar LLMs locales como LLaMA, GPT4All u otros modelos de peso abierto, y demuestra cómo configurar esquemas de funciones que el modelo puede invocar para realizar tareas como obtener datos, ejecutar comandos shell o interactuar con API. Los usuarios pueden ampliar el diseño definiendo endpoints de funciones personalizadas, ajustando indicaciones y gestionando respuestas de funciones. Esta solución ligera simplifica la creación de asistentes de IA offline, chatbots y herramientas de automatización para una amplia gama de aplicaciones.