本文解释了如何在 LangGraph 中为 AI 代理实现 ReAct 循环，解决了代理忘记先前用户输入的问题。文章详细介绍了核心的 ReAct 循环（推理、行动、观察、重复），并使用 LangGraph 的 StateGraph 提供了 Python 代码示例。作者指出，基本的 StateGraph 缺乏内置记忆，并建议在未来的实现中使用 LangGraph 的 MCP 工具来增强上下文和记忆。文章还提供了一个防止代理行为无限循环的实用技巧。 AI
影响 通过使用 LangGraph 的 ReAct 循环和 MCP 工具，为增强 AI 代理的记忆和上下文管理提供了指导。
排序理由 文章讨论了 LangGraph 框架内的具体实现细节和工具使用，而非新的发布或重要的行业事件。
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