Local LLM avec appel de fonction permet aux développeurs de créer des agents IA qui fonctionnent entièrement sur le matériel local, éliminant ainsi les préoccupations de confidentialité des données et les dépendances au cloud. Le cadre inclut un code d'exemple pour intégrer des LLM locaux tels que LLaMA, GPT4All ou d'autres modèles à poids ouverts, et démontre comment configurer des schémas de fonctions que le modèle peut invoquer pour effectuer des tâches telles que la récupération de données, l'exécution de commandes shell ou l'interaction avec des API. Les utilisateurs peuvent étendre la conception en définissant des points de terminaison de fonction personnalisés, en personnalisant des invites et en gérant les réponses de fonction. Cette solution légère simplifie le processus de création d'assistants IA hors ligne, de chatbots et d'outils d'automatisation pour une large gamme d'applications.

Advanced Agents Cookbooks est un projet GitHub communautaire offrant une bibliothèque de recettes d'agents IA basés sur LangChain. Il couvre des modules de mémoire pour la rétention du contexte, l'intégration d'outils personnalisés pour des appels API et données externes, des modèles pour l'appel de fonctions pour des réponses structurées, la planification de raisonnement pour la prise de décision complexe et l'orchestration de workflows multi-étapes. Les développeurs peuvent utiliser ces exemples prêts à l'emploi pour comprendre les meilleures pratiques, personnaliser le comportement et accélérer le développement d'agents intelligents automatisant des tâches telles que la planification, la récupération de données et le support client.