Минимальный агент-помощник для программирования, который общается с LLM через OpenAI-compatible API и выполняет команды bash.

Смотри YouTube-видео о разработке этого агента https://www.youtube.com/watch?v=H7FSTj4x4xQ.

• Tool calling — модель вызывает инструменты (по умолчанию bash)
• Цикл взаимодействия — агент может вызывать инструменты, пока не решит задачу
• OpenAI-compatible API — работает с Ollama, vLLM, LM Studio и любыми серверами с OpenAI-совместимым интерфейсом
• Без зависимостей от SDK — только requests, никаких обёрток

# Установить зависимости
uv sync

# Передать задачу аргументом
python chebupelka.py "Напиши скрипт на Python, который рекурсивно найдёт все .py файлы в текущей директории"

В chebupelka.py настройте подключение к LLM:

BASE_URL = "http://localhost:11434/v1"
API_KEY   = "ollama"  # или любой строковый ключ
MODEL      = "qwen3.6-35b-a3b"

Пользователь → Agent Loop → LLM (chat/completions API)
                        ↕
              Tool calls (bash)
                        ↓
                  Результат команды
                        ↑
              Возврат в цикл с результатом

1. Пользователь вводит задачу
2. Агент отправляет историю сообщений в LLM
3. Если модель хочет вызвать инструмент — результат выполняется локально (subprocess.run)
4. Результат возвращается модели, цикл повторяется
5. Когда модель перестаёт вызывать инструменты — задача завершена

Добавьте новый инструмент в TOOLS_MAP и опишите его в TOOLS:

# В TOOLS:
{
    "type": "function",
    "function": {
        "name": "read_file",
        "description": "Read the contents of a file.",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "path": {"type": "string", "description": "File path."},
            },
            "required": ["path"],
        },
    }
}

# В TOOLS_MAP:
TOOLS_MAP = {
    "bash": run_bash,
    "read_file": read_file,  # добавить функцию
}

• Python ≥ 3.10
• requests — единственная runtime-зависимость