LangChain与AutoGPT双驱动：手写Agent循环控制与记忆管理
本文不讨论Agent概念，只讲代码实现。我将带你从零手写一个具备工具调用、短期记忆和异常恢复能力的AI Agent，核心依赖LangChain 0.1.0和自研的AutoGPT风格循环控制器。文中包含两个可运行代码块：一个是基于ReAct模式的工具定义与解析，另一个是带错误重试和记忆裁剪的Agent主循环。实测在复杂工具链场景下，任务完成率从裸调LLM的62%提升至91%，平均响应时间1.8s。你
持续研究内容实践笔记
Lv.1关注产品设计与数字化实践，长期记录原型和交互思考、用户体验优化和从需求到交付的完整过程。希望内容既讲清为什么，也说明怎么做，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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