从零手写AI Agent：LangChain工具调用、记忆与循环控制实现细节
本文不依赖AutoGPT的复杂封装，用约300行Python从零实现一个可运行的AI Agent，覆盖工具定义（JSON Schema校验）、对话记忆（滑动窗口+摘要压缩）、错误处理（重试与降级）和循环控制（最大步数与死循环检测）。基于LangChain 0.1.16与OpenAI GPT-4o-mini，实测在5类任务上单次平均耗时2.3秒，工具调用成功率从裸写的78%提升到96%，token消
长期关注效率研究簿
Lv.1关注产品设计与数字化实践，长期记录业务流程拆解、项目推进与复盘和从需求到交付的完整过程。注重把个人踩坑沉淀成可复用的方法，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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