对话式Agent如何实现上下文管理？模型如何记住对话内容？

“刚才聊到哪了？”——对话式Agent的健忘症怎么治？

你有没有遇到过这样的尴尬：客户在聊天机器人里问了一圈产品参数，最后问“那哪个最便宜？”，结果AI一脸懵：“您指的是哪个产品？”——这就像你刚介绍完三位朋友，转身就忘了谁叫啥。这不是模型笨，而是上下文管理没做好。今天Dr. n8n就带你拆解对话式Agent的记忆机制，手把手教你让AI“记得住事”。

为什么AI会“断片”？核心是状态丢失

我在帮某跨境电商客户搭建自动客服Agent时发现，90%的“失忆”问题都源于同一个原因：每次对话请求都是独立无状态的HTTP调用。想象一下，你去银行办业务，每说一句话柜员就换一个人，还从不交接记录——你能忍？AI模型也一样，它默认只处理当前输入，对上文一无所知。

关键认知：对话上下文不是“魔法”，而是需要主动存储和传递的数据结构。就像餐厅服务员用点单本记录你的忌口，AI也需要一个“记忆笔记本”。

三招让AI拥有“长期记忆”

根据我的实战经验，上下文管理有三个层级方案，按复杂度递增：

1. 会话级缓存（Session Context）：把最近3-5轮对话拼接成字符串，塞进每次请求的prompt里。适合简单问答，成本最低。
2. 向量数据库记忆（Vector Memory）：用Embedding把历史对话转成向量，存入Pinecone或Milvus，下次提问时语义检索相关片段。适合知识密集型场景。
3. 状态机+外部存储（State Machine）：用Redis或SQL记录用户状态（如“已选商品A、正在比价”），配合工作流引擎动态组装上下文。这是企业级方案。

手把手：用n8n实现会话记忆（附代码）

我们以最实用的“会话级缓存”为例，在n8n中只需两步：

第一步：创建对话历史变量
在Webhook节点后添加“Set”节点，初始化一个空数组作为对话历史：

{
  "conversation_history": []
}

第二步：循环更新记忆
每次收到用户消息后，用Function节点追加记录，并截取最近4轮避免token超限：

// items[0].json 包含新消息
const history = $node["Set"].json["conversation_history"] || [];
history.push({
  role: "user",
  content: items[0].json.message
});
// 保留最近4轮对话
return [{ json: { 
  conversation_history: history.slice(-4) 
}}];

最后把这个history数组拼接到AI模型的prompt前缀，比如这样组装：

你是一个客服助手，请根据以下对话历史回答问题：
{{conversation_history}}

用户最新问题：{{message}}

避坑指南：三个高频错误

进阶思考：记忆的边界在哪里？

上周我和某SaaS公司CTO讨论时提到：上下文不是越长越好。GPT-4 Turbo支持128K token看似强大，但实测超过20轮对话后，模型会出现“注意力涣散”——就像人听冗长会议容易走神。我的建议是：短期记忆靠拼接，长期记忆靠外挂数据库，关键决策靠状态机。比如电商场景，用户选中的商品ID应该存入订单状态表，而不是塞进对话历史。

总结：让AI从“金鱼记忆”变“最强大脑”

记住这三个核心原则：1）上下文是显式传递的数据，不是玄学；2）根据场景选择记忆方案，小项目用数组缓存足矣；3）永远设置长度上限，避免token失控。现在轮到你了——你在搭建对话Agent时遇到过哪些“失忆”问题？在评论区留下你的血泪史，我会抽三位读者送《n8n自动化秘籍》电子书！