Ollama를 사용한 AI 에이전트의 동적 도구 호출 데모입니다. LLM이 실시간으로 외부 Python 함수를 호출하여 추론을 보강하는 방법을 보여줍니다.
이 스킬은 Ollama를 기반으로 한 AI 에이전트가 동적으로 외부 도구(Python 함수)를 호출하는 방법을 시연합니다. LLM이 정적 지식에만 의존하지 않고, 실시간 데이터를 가져와 추론할 수 있도록 돕는 Tool Calling 기능을 구현한 프로젝트입니다. GitHub에서 발견된 최신 에이전트 스킬 저장소로서, Claude, Codex, Gemini 워크플로우, MCP 도구 및 AI 에이전트 자동화 영역에서 사용할 수 있는 실용적인 예제를 제공합니다. 개발자는 이 스킬을 통해 자신의 AI 에이전트에 사용자 정의 함수를 연결하고, 더 풍부한 상호작용과 데이터 기반 의사 결정을 가능하게 하는 방법을 학습할 수 있습니다.
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Ollama를 사용한 AI 에이전트의 동적 도구 호출 데모입니다. LLM이 실시간으로 외부 Python 함수를 호출하여 추론을 보강하는 방법을 보여줍니다.
소스: https://github.com/Violet-sword/AI-Agent-ToolCall-Function
최근 24시간 내에 푸시된 GitHub 저장소에서 발견됨 - 에이전트 스킬, Claude/Codex/Gemini 워크플로우, MCP 도구 및 인접 AI 에이전트 자동화 영역.
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
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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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