手写AI Agent：工具定义、记忆管理与循环控制实现细节
本文不依赖LangChain/AutoGPT的高层封装，从零手写一个可运行的AI Agent，代码量约300行。基于OpenAI GPT-4o-mini与Python 3.11环境，实测在3类工具（计算器、时间查询、文件读写）场景下，单次任务平均迭代2.7轮，工具调用准确率92%，错误自恢复成功率约78%。文章完整拆解工具Schema定义、滑动窗口+摘要混合记忆、异常捕获重试、最大步数与终止条件控
老工程师
Lv.1Techlearner，保持学习，也坚持亲手验证，技术方向以AI应用开发为主。持续整理企业场景落地、AI应用的成本与稳定性和可复用的工程方法；关注技术选择背后的成本与边界。
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