LangChain与AutoGPT双核驱动：手写Agent记忆循环与容错机制
当AutoGPT的无限递归让Token消耗飙升至$0.8/次任务失败时，我决定用LangChain重写Agent内核。本文记录了一个生产级Agent的诞生过程：通过Zep开源库实现滑动窗口记忆，使上下文检索准确率从62%提升至91%；引入LangGraph的状态机循环控制，将死循环率降低至0.3%。手写实现工具注册表、异常熔断器与流式输出，最终在MATH-500基准上达到78.4%的准确率，单次任
认真成长增长成长记
Lv.1在学习、实践和输出之间形成正循环。当前重点关注产品增长，通过用户体验优化、需求分析与方案设计持续提升能力；重视可维护性、稳定性与协作效率，并把过程整理成可复用的学习记录。
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