LangChain+AutoGPT架构手写Agent：工具调用与记忆循环实现
本文记录一次从零实现轻量级AI Agent的完整过程，代码基于LangChain 0.1.0与OpenAI GPT-4-0125-preview模型。针对AutoGPT架构中常见的“循环失控”与“记忆丢失”问题，我实现了带最大迭代限制（10轮）与滑动窗口记忆（保留最近5轮）的简化版本。通过两个自定义工具（网页搜索与计算器）的调用测试，最终在3个基准任务上平均任务完成率达80%，单次任务平均耗时42
一只萤火虫会调Bug
Lv.1Builder，喜欢把想法做成可运行的产品，技术方向以Node.js开发为主。持续整理分布式系统、数据库和缓存和可复用的工程方法；不追求堆砌概念，只记录验证过的经验。
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