AI Agent 可以服务多个用户吗？上下文如何隔离？

你的 AI 客服把张三的订单发给了李四？别慌，上下文隔离有解

上周一位做跨境电商的朋友深夜给我打电话：‘Dr.n8n，我用 n8n 搭的 AI 客服 Agent，居然把客户 A 的退货地址发给了客户 B！这要是泄露隐私，公司就完了……’ 这不是个例。很多刚上手多用户 AI 系统的朋友，都栽在‘上下文污染’这个坑里——你以为 Agent 聪明能干，它却悄悄把用户数据‘串门’了。

为什么 AI Agent 会‘记混人’？核心原理拆解

想象你开了一家咖啡馆，同时服务十桌客人。如果服务员不记桌号、不用托盘分隔订单，那拿铁和美式肯定送错桌。AI Agent 也一样：当多个用户并发请求时，如果没有上下文隔离机制，它的‘记忆缓存’就会像打翻的咖啡杯，把张三的购物车混进李四的聊天记录里。

我在帮某母婴品牌搭建自动导购 Agent 时发现：用全局变量存储用户偏好，高峰期直接导致推荐奶粉的年龄层错乱——给新生儿家长推了3段幼儿配方。根本原因？没做 Session 隔离。

实战方案一：用 Session ID 给每个用户发‘专属托盘’

最简单粗暴的方法，就是在用户首次交互时生成唯一 Session ID（比如 UUID），并把这个 ID 像‘桌号牌’一样附在每次请求里。在 n8n 中，你可以这样操作：

// 在 Webhook 触发节点后，立即创建或读取 Session ID
if (!workflowData.sessionId) {
  workflowData.sessionId = uuidv4(); // 生成唯一ID
}
// 后续所有节点都通过 sessionId 区分数据源

关键点：所有用户数据（购物车、对话历史、偏好设置）必须以 {sessionId: 'xxx', data: {...}} 的结构存储，严禁使用全局变量。

实战方案二：数据库分区 —— 给每个用户建‘独立档案柜’

Session ID 适合短期会话，但如果你需要持久化用户数据（比如会员积分、历史订单），就得上数据库了。这里推荐‘按用户ID分表’或‘JSON字段隔离’：

进阶技巧：用 Redis 实现‘带过期时间的临时记忆’

对于聊天机器人这类需要‘短期记忆’的场景，Redis 是神器。你可以把用户上下文存成 Key-Value：
user:123:context → {"last_question": "运费多少", "cart_items": [...]}
并设置 30 分钟自动过期。在 n8n 中用 HTTP Request 节点调用 Redis API 即可：

POST /set
Body: {
  "key": "user:{{ $json.userId }}:context",
  "value": JSON.stringify($json.context),
  "expire": 1800 // 30分钟过期
}

避坑指南：三个最容易忽略的‘隔离漏洞’

1. 异步节点竞态：两个用户几乎同时触发工作流时，若共享中间变量，可能交叉污染。解决方案：所有中间状态绑定 Session ID。
2. 日志泄露：调试日志里打印了用户手机号？用 n8n 的 ‘Set’ 节点在输出前脱敏敏感字段。
3. 缓存穿透：用户A删除数据后，缓存没清空，导致用户B看到残留信息。务必在数据变更时同步清理缓存。

总结：隔离不是功能，是架构思维

让一个 AI Agent 服务百万用户不难，难的是确保百万份上下文互不干扰。记住这个公式：
隔离 = 唯一标识符 × 数据分区 × 生命周期管理
从 Session ID 到数据库分片，本质都是给数据贴‘姓名标签’。现在轮到你了——你在搭建多用户系统时，遇到过哪些‘串数据’的惊险时刻？评论区说出你的故事，我会抽三位读者免费诊断你的 n8n 工作流架构！