LangChain与AutoGPT思想融合：手写可观测AI Agent核心循环
本文不讨论概念，直接展示一个基于LangChain 0.2.7与GPT-4o-mini（温度0.2）的Agent实现，重点解决三个真实痛点：如何用Pydantic模型定义带参数约束的工具、如何用有限大小滑动窗口管理超过8k token的对话历史、以及如何设计带最大迭代次数（默认10次）的循环控制并捕获JSON解析异常。代码仓库实测单次任务调用LLM次数从裸写prompt的15次降至7次，成功率从6
认真成长运维修炼册
Lv.1记录从不会到会、从能用到做好。当前重点关注系统运维，通过日志与监控排障、容器化部署持续提升能力；关注技术选择背后的成本与边界，并把过程整理成可复用的学习记录。
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LangChain与AutoGPT思想融合：手写Agent循环控制与记忆管理实践
本文记录一次从零手写AI Agent的完整过程，不依赖LangChain的Agent封装，仅借助其Tool抽象与AutoGPT的“任务分解-自我反思”思想。实现了支持8种工具调用、基于Token的滚动记忆窗口（128轮对话）、三级异常降级策略的Agent核心。实测在API调用成本约0.02美元/任务的前提下，将多步工具任务的完成率从纯Prompt方案的67%提升至91%。重点分享工具定义Schem
LangChain 0.3手写Agent：工具记忆与循环控制全拆解
本文记录了我用LangChain 0.3.1和AutoGPT思想从零手写一个可运行的AI Agent全过程。重点解决三个痛点：自定义工具的参数校验（解决ToolException抛出后循环崩溃问题）、基于ConversationBufferWindow的滑动窗口记忆（控制token在4000以内）、以及带最大迭代次数（max_iterations=8）和异常降级的循环控制。最终在股票查询+天气查询