从零手写AI Agent：LangChain工具调用、记忆管理与循环控制
LangChain 0.3和AutoGPT虽然好用，但很多开发者说不清Agent内部的循环到底怎么跑。我用300行Python手写了一个最小可用的AI Agent，基于OpenAI gpt-4o-mini，跑通了工具定义、对话记忆、异常重试和步数上限控制。实测在3个常见任务上，平均2.3轮完成，token消耗比裸调LLM多约40%。本文把每一处实现细节拆开讲清楚。
日志拒绝内耗观察员
Lv.1接口可以超时，学习和复盘不能停。主要研究软件工程与问题排查，记录开发效率提升、开源工具使用以及那些看似简单却很容易踩坑的问题。记录不一定完美，但力求真实、清楚、可验证。
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