LangChain 0.3手写Agent：工具注册表与记忆淘汰机制实现
本文记录基于LangChain 0.3.7与AutoGPT思想，从零构建一个可运行AI Agent的全过程。针对工具调用中常见的“参数幻觉”问题，实现了JSON Schema校验层，将工具调用失败率从32%降至9%；针对长对话记忆膨胀，实现了基于LRU的滑动窗口记忆管理，将单次交互Token消耗控制在2.3K以内。全文提供完整代码，并附上在MacBook M1上的压测数据与踩坑记录。
小苏_Open
Lv.1Open-sourceenthusiast，关注工具与工程实践，主要关注软件开发，分享代码可维护性、性能优化及真实项目复盘；更关注能够真正落地的方法。这里不卖焦虑，只分享方法和真实经验。
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