Ollamaを利用したAIエージェントによる動的なツール呼び出しのデモンストレーション。LLMが外部のPython関数をリアルタイムで呼び出し、ライブで実行可能なデータを使って推論を強化する方法を示します。
このスキルは、Ollamaを使用したAIエージェントにおける動的ツール呼び出し（Tool Calling）のデモンストレーションです。大規模言語モデル（LLM）が外部のPython関数をリアルタイムで呼び出し、その結果を基に推論を強化する方法を示します。GitHub上で発見された、エージェントスキルやClaude/Codex/Geminiワークフロー、MCPツール、および関連AIエージェント自動化に焦点を当てたリポジトリから収集されました。このスキルは、LLMが静的な知識だけでなく、ライブで実行可能なデータにアクセスしてより正確で状況に応じた応答を生成できるようにする点で有用です。サポートプラットフォームはOllamaを中心としており、開発者はこのデモを通じて、AIエージェントの機能を拡張するための実践的な手法を学ぶことができます。
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Ollamaを利用したAIエージェントによる動的なツール呼び出しのデモンストレーション。LLMが外部のPython関数をリアルタイムで呼び出し、ライブで実行可能なデータを使って推論を強化する方法を示します。
ソース: https://github.com/Violet-sword/AI-Agent-ToolCall-Function
過去24時間以内にGitHubにプッシュされた、エージェントスキル、Claude/Codex/Geminiワークフロー、MCPツール、および関連AIエージェント自動化に焦点を当てたリポジトリから発見されました。
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The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
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