LangChain与AutoGPT启发下手写AI Agent循环控制与记忆管理实践
当AutoGPT的自动任务分解在真实业务中频繁因Token超限和工具调用死循环而崩溃时，我决定用LangChain的底层组件手写一个轻量Agent。本文记录了从零实现一个支持工具定义、短期记忆窗口、异常自动降级和循环次数硬限制的Agent全过程。实测在10轮对话内，相比直接调用OpenAI函数调用，工具选择准确率从72%提升至91%，Token消耗降低约38%。代码基于Python 3.10、La
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