从零实现LangChain风格AI Agent：工具链、记忆与循环控制
在RAG应用中，Agent自动调用工具完成多步推理的需求日益增长。本文基于LangChain 0.2.15与Python 3.11，手写一个轻量级AI Agent，覆盖工具定义（函数/API封装）、记忆管理（滑动窗口+摘要压缩）、错误处理（重试与降级）以及循环控制（最大步数+条件终止）。实测在OpenAI GPT-4o-mini下，单轮推理耗时从1.8s降至1.2s（优化后），支持最多10步循环，
隔壁AI工程师手记
Lv.1一名专注于AI应用开发的AI技术实践者。日常记录AI应用的成本与稳定性、提示词与上下文工程和项目中的问题解决过程；关注技术选择背后的成本与边界，也会分享技术原理、工程细节和落地经验。
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