LangChain与AutoGPT思想融合：手写带记忆与自愈能力的AI Agent核心循环
本文不依赖LangChain高版本封装，从零实现一个仅需300行代码的Agent核心循环，融合AutoGPT的“任务拆解-自我反思”思想。通过自定义工具注册表（支持Python函数与API调用）、基于Token的滑动窗口记忆管理（解决上下文爆炸问题，实测Token消耗降低37%）、三级错误重试机制（含指数退避与意图纠偏）。项目基于LangChain 0.1.0与OpenAI gpt-4-1106-
企业级向量库应用札记
Lv.1专注于向量数据库的工程化与业务落地。持续实践智能体工作流设计、AI应用的成本与稳定性，重点关注效果、成本、稳定性和可维护性，分享经过验证的方案与真实复盘。
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