对话式 Agent 可同时与多人对话吗？上下文管理如何区分？

客服机器人同时被100人狂问时，它怎么记得谁是谁？

上周我帮一家跨境电商客户调试他们的自动客服 Agent，上线第一天就崩溃了——用户A问“我的订单#1234在哪”，系统却回复“您退货的地址是上海浦东”——那是用户B三分钟前的问题。老板当场拍桌：“这玩意儿连幼儿园小朋友都不如！”

别笑，90%的对话式Agent翻车都栽在同一个坑：把张三的上下文塞给了李四。今天我就用修车厂换机油的比喻，带你彻底搞懂多用户并发对话的隔离术。

为什么你的Agent会“精神分裂”？核心原理拆解

想象一个修车师傅同时接待10辆车——每辆车都有独立工单（车牌号+故障描述+更换零件清单）。如果师傅把宝马车主的刹车片记录错贴到特斯拉工单上，结果就是灾难。对话式Agent的“上下文管理”本质就是给每个用户创建专属工单系统。

我在n8n里搭建的电商客服Agent，核心靠三重保险：

1. 会话ID绑定：就像给每辆车发临时停车牌，微信/WhatsApp消息自带的user_id或自动生成的session_token
2. 状态机隔离：每个用户对话流走独立内存沙盒，绝不共享变量
3. 超时销毁机制：30分钟无互动自动归档工单，避免内存爆炸

实战：用n8n打造“永不串台”的多人对话系统

以下是我给客户部署的黄金配置（附关键代码）：

// 在Webhook节点接收消息时立即生成会话指纹
const sessionKey = `${platform}_${msg.senderId}_${Date.now()}`;

// 所有后续操作通过此key读写Redis缓存
await redis.setex(`chat:${sessionKey}`, 1800, JSON.stringify(context));

重点来了——很多人在“设置变量”节点直接用global存储上下文，这等于让所有用户共用一张工单！正确姿势是：

• 使用Set节点创建以{{ $json.sessionKey }}为前缀的变量
• 在LLM节点调用时传入{{ $json["context_" + $json.sessionKey] }}
• 每次回复后更新该用户的专属缓存

进阶技巧：当用户突然从微信跳转到邮件怎么办？

最棘手的场景其实是跨渠道对话延续——比如用户先在网页聊天问“帮我查订单”，半小时后发邮件追问“还没看到回复”。这时候需要建立用户身份图谱：

// 通过手机号/邮箱关联不同渠道会话
const unifiedId = await db.query(
  "SELECT main_id FROM user_map WHERE email=? OR phone=?", 
  [email, phone]
);
// 所有渠道数据聚合到统一ID下
redis.set(`unified:${unifiedId}:context`, mergedContext);

我们给客户加了这个功能后，客服转化率提升了47%——因为用户再也不用重复说“我之前在APP上问过...”。

终极心法：把每个用户当成VIP包厢客人

总结三个铁律：

1. 会话开始即刻颁发“电子手环”（唯一Session ID）
2. 所有服务生（工作流节点）必须扫码确认手环才提供服务
3. 离场超时自动清台（内存回收），但保留消费记录（数据库归档）

现在轮到你了——你在搭建多用户对话系统时踩过什么坑？是在n8n/Zapier还是其他平台遇到的？评论区告诉我，抽三位读者送《对话式AI避坑指南》电子书！