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从零手写一个AI Agent：LangChain与AutoGPT的工具、记忆与循环控制实现细节

本文不依赖AutoGPT的完整框架，而是基于LangChain 0.1.0和GPT-4o-mini，从零手写一个可运行的AI Agent。通过定义3个工具、实现滑动窗口记忆、加入指数退避错误处理与最大步数控制，最终在本地文件问答任务上达到92%的成功率，平均响应延迟1.8秒。文中包含完整代码与踩坑记录，适合想理解Agent底层循环机制的开发者。