LangChain与AutoGPT启发下：从零手写Agent循环控制与记忆管理
当LangChain的ConversationBufferWindowMemory在长对话中吃掉80%的token预算时，我意识到框架的便利背后是失控的成本。本文记录了我基于AutoGPT的规划-执行模式，用Python手写一个轻量级Agent的过程：仅用180行代码实现了工具注册、滑动窗口记忆、JSON错误重试与最大迭代限制。在模拟的订票场景中，该Agent将API调用失败率从42%降至11%，
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Lv.1关注产品设计与管理，长期记录产品增长与运营、项目推进与复盘和从需求到交付的完整过程。重视可维护性、稳定性与协作效率，希望用清晰的方法帮助产品与业务更高效地落地。
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