関数呼び出し対応のローカルLLMは、開発者が完全にローカルのハードウェア上で動作するAIエージェントを作成できるようにし、データプライバシーの懸念やクラウド依存を排除します。このフレームワークには、LLaMA、GPT4All、その他のオープンウェイトモデルなどのローカルLLMを統合するサンプルコードが含まれ、モデルが呼び出すことができる関数スキーマの設定方法も示しています。データ取得やシェルコマンドの実行、APIとの連携などのタスクを実行します。ユーザーは、カスタム関数エンドポイントの定義や、プロンプトのカスタマイズ、関数応答の処理を通じて設計を拡張できます。この軽量なソリューションにより、オフラインAIアシスタントやチャットボット、自動化ツールの構築が容易になり、多様なアプリケーションに対応可能です。

Advanced Agents Cookbooksは、LangChainベースのAIエージェントレシピのライブラリーを提供するコミュニティ主導のGitHubプロジェクトです。コンテキスト保持のためのメモリモジュール、外部データやAPI呼び出し用のカスタムツール統合、構造化された応答を行う関数呼び出しパターン、複雑な意思決定のための思考の連鎖計画、多段階ワークフローのオーケストレーションをカバーしています。これらの例を使って、ベストプラクティス、カスタマイズ、タスク自動化に役立つエージェントを迅速に開発できます。