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实战派机器学习开发日志

实战派机器学习开发日志

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专注于机器学习的工程化与业务落地。持续实践提示词与上下文工程、模型部署和推理优化,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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⌖ 广东 · 珠海 ▣ 加入时间:2026-04-30

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LangChain 0.3手写Agent:工具注册与记忆隔离的7个实现细节

当AutoGPT式任务循环遇上LangChain回环陷阱,token成本直翻3倍。本文基于langchain 0.3.1+openai 1.52手写一个200行Agent,解决工具参数幻觉、记忆污染、死循环三大痛点。实测在金融新闻摘要场景下,错误重试率从41%降至12%,单轮任务token消耗稳定在2.3k±200。代码见GitHub仓库。