LangChain与AutoGPT双轮驱动：手写Agent循环控制与记忆管理全拆解
本文基于LangChain 0.1.0与AutoGPT理念，手写一个支持工具调用、记忆管理与错误恢复的AI Agent。通过20行核心代码实现ReAct循环，对比LangChain官方AgentExecutor与纯手写方案的性能差异（任务完成率从67%提升至89%）。详细拆解工具定义Schema、滑动窗口记忆、异常重试与最大迭代限制的实现细节，并给出实际运行中的Token消耗与耗时数据。
网络今天稳定工程日常
Lv.1在系统报警之前努力保持冷静。主要研究网络技术，记录开发效率提升、问题排查与调试以及那些看似简单却很容易踩坑的问题。欢迎一起交流，也欢迎不同观点。
2文章
0粉丝
0关注
0获赞
