对话式Agent能否支持多轮对话？如何应对长对话场景？

“聊着聊着它就忘了我是谁”——对话式Agent的长记忆困局

上周帮一家跨境电商客户调试客服机器人时，他们老板拍着桌子问我：“为什么用户第三次问‘我的订单到哪了’，机器人又从头开始问‘请问您要查哪个订单？’？这不就是人工智障吗？”

多轮对话不是“能说人话”，而是“记得住上下文”。就像你和朋友聊天，不会每句话都自我介绍——但多数Agent却在假装失忆。

为什么你的Agent像金鱼？三秒记忆的底层真相

根本原因在于：大多数对话系统把每次对话当成独立事件处理。就像餐厅服务员每上一道菜都问“您贵姓”，本质上是因为——

• 无状态设计：HTTP请求天然无状态，Webhook触发后不保留历史
• Token预算限制：大模型输入窗口有限（如GPT-4通常4K-32K tokens），超长对话直接截断
• 上下文污染：越聊信息越杂，关键指令被淹没在闲聊里

我在给某教育机构搭建课程咨询Agent时发现：当家长连续追问“这个班有试听课吗→几点开课→能开发票吗”，系统会在第三轮把“开发票”误判成新咨询，重新索要学员姓名——因为前两轮对话记录根本没传进LLM。

实战方案：给Agent装上“外挂记忆体”

解决方案的核心是状态持久化+智能摘要。以下是在n8n中验证过的架构：

Step 1：用数据库当“对话笔记本”

// 在n8n中创建对话状态节点
{
  "userId": "U12345",
  "sessionId": "S20240520_001",
  "history": [
    {"role":"user", "content":"我想查订单"},
    {"role":"assistant", "content":"请提供订单号"},
    {"role":"user", "content":"#ORD20240520"}
  ],
  "summary": "用户正在查询订单#ORD20240520物流状态"
}

每次对话更新这个JSON对象，关键字段：

• sessionId：区分不同会话（避免张三李四对话混在一起）
• summary：用LLM自动生成当前对话摘要（节省token）

Step 2：动态上下文裁剪术

不要把全部历史塞给大模型！采用“三明治结构”：

Step 3：设置“记忆过期”机制

像人类一样主动遗忘：超过15分钟无交互或完成订单查询等明确目标后，自动清空session。避免把“昨天买奶粉”和“今天问股票”的对话混为一谈。

进阶技巧：用LangChain实现“话题跳跃恢复”

当用户突然从“查物流”跳到“退货政策”，传统Agent会懵圈。我们通过意图识别+知识图谱解决：

// 在n8n中调用意图分类器
if (detectIntent(userInput) === "return_policy") {
  // 注入预设知识片段
  context = `【退货政策摘要】7天无理由...${knowledgeBase.returnPolicy}` 
  + `【当前上下文】用户刚查询完订单#ORD20240520物流`
}

这样即使话题跳跃，Agent也能回答：“关于您订单#ORD20240520的退货，根据政策...”

总结：让Agent从“应答机器”进化为“对话伙伴”

支持多轮对话的关键不是堆砌技术，而是建立状态管理意识：用数据库存记忆、用摘要省资源、用过期机制防混乱。下次看到Agent“失忆”，先检查你的工作流是否缺少这三个节点。

你在搭建对话系统时遇到过哪些“记忆错乱”案例？欢迎在评论区分享——点赞最高的三位，我送你《n8n对话系统避坑手册》PDF完整版！