对话式 Agent 能处理多轮对话吗？上下文管理如何保持？

为什么你的对话式 Agent 总“失忆”？上下文管理才是关键

你有没有遇到过这种情况：客户刚问完“你们支持哪些支付方式？”，紧接着又问“那微信能用吗？”，结果你的自动客服一脸懵地回复：“您好，请问有什么可以帮您？”——仿佛上一秒的对话从未发生。这不是 Bug，而是典型的“上下文断裂”。作为 Dr. n8n，我曾帮一家跨境电商搭建智能客服系统时，就踩过这个坑。今天，我们就来彻底搞懂：对话式 Agent 如何真正实现“记得住、接得上”的多轮对话。

多轮对话不是“聊天记录”，而是状态机在跳舞

很多人以为，只要把历史消息存下来，就能实现多轮对话。错！这就像以为把菜谱抄一遍就能当大厨——关键是“理解当前在哪一步、下一步该做什么”。真正的多轮对话，本质是一个对话状态机（Dialogue State Machine）。

想象你在餐厅点餐：服务员不会每次都说“欢迎光临”，而是根据你当前的动作推进流程——先问“几位？”，再问“喝什么？”，最后才问“主菜选好了吗？”。每一次回应，都基于“当前状态”+“用户最新输入”来决定下一步动作。

在技术实现上，这意味着我们需要：

• 一个会话 ID（Session ID） 来标识每个独立用户对话；
• 一个状态存储器（如 Redis、数据库或内存缓存）来保存当前对话阶段、已收集的信息、待确认的问题等；
• 一套状态转移规则，告诉 Agent 在不同状态下，面对不同输入该如何响应。

实战：用 n8n + LangChain 搭建带记忆的对话 Agent

接下来，我手把手带你用 n8n 和 LangChain 实现一个能记住“用户偏好”的简单订餐 Agent。假设用户说“我想吃辣的”，Agent 下次推荐菜品时就要自动过滤清淡选项。

第一步：在 n8n 中创建一个 Webhook 接收用户消息，并为每次新会话生成唯一 Session ID：

// 在 Function 节点中生成 sessionId
const sessionId = $input.item.json.sessionId || 'session_' + Date.now();
return { json: { ...$input.item.json, sessionId } };

第二步：使用“Set”节点或“PostgreSQL/Redis”节点，将 sessionId 与当前对话状态（如 cuisinePreference: 'spicy'）绑定存储。

第三步：在调用 LangChain 的 LLM 前，先从数据库取出该 sessionId 的历史状态，拼接到 Prompt 中：

// 构造带上下文的 Prompt
const history = await getConversationHistory(sessionId);
const prompt = `用户偏好：${history.cuisinePreference || '无'}n当前问题：${userInput}n请根据以上信息回答：`;

这样，LLM 就“知道”用户之前说过喜欢辣的，推荐时自然会避开清蒸鲈鱼，转而推荐水煮牛肉。

进阶技巧：滑动窗口 vs 全量记忆，别让上下文“撑爆”模型

有人可能会想：“我把所有历史对话都塞进 Prompt 不就行了？”——理论上可行，实操中灾难。

主流大模型（如 GPT-4）有上下文长度限制（比如 32K tokens），全量塞入不仅浪费算力，还可能导致关键信息被截断。更聪明的做法是“滑动窗口 + 关键摘要”：

我的建议是：普通业务用“滑动窗口（最近3~5轮）”起步；复杂场景（如法律咨询、医疗问诊）配合“关键信息摘要”——比如每5轮对话后，让 LLM 自己总结一句“用户核心诉求是XXX，已确认YYY，待解决ZZZ”，再存入状态机。

总结：多轮对话的核心不是“记性好”，而是“状态感强”

对话式 Agent 能否处理多轮对话？答案是肯定的——但前提是你要放弃“堆砌聊天记录”的原始思路，转而构建一套以状态为中心、以会话ID为纽带、以精简上下文为燃料的对话引擎。无论是用 n8n + LangChain，还是 Zapier + OpenAI，底层逻辑都是相通的。

你现在用的对话系统，有没有“失忆”问题？是在哪一步卡住了？欢迎在评论区留下你的架构图或报错截图，我会挑几个典型 case 做深度拆解！