对话式Agent如何实现上下文管理？模型如何记住对话内容？

为什么你的对话机器人总“失忆”？上下文管理是关键

你有没有遇到过这样的尴尬场景：客户刚问完“我上个月的订单号是多少”，紧接着问“那这个订单发货了吗”，结果你的AI客服一脸懵地回复：“请问您要查询哪个订单？”——这根本不是模型笨，而是上下文管理没做好。我在帮某跨境电商搭建自动客服Agent时，就因为这个问题被老板连call三次，最后发现根源在于对话状态没被正确传递。

对话式Agent的“记忆力”，本质上是一套精密的状态追踪系统，而不是模型本身真的在“背诵”历史。

上下文管理的核心原理：像服务员记桌号一样工作

想象你在一家热闹的餐厅，服务员同时服务五桌客人。他不会靠大脑死记硬背每桌点了什么，而是用“桌号+点菜单”来管理状态。对话Agent也一样——它通过“会话ID + 上下文缓存”来追踪每一组对话的历史。

具体来说，每次用户发起新消息，系统会：

1. 识别或生成唯一的 session_id（相当于桌号）；
2. 从数据库或内存中取出该会话的历史记录（点菜单）；
3. 将当前问题与历史拼接后送入模型；
4. 更新并保存最新上下文，等待下一轮。

这个过程中，模型本身并不“记住”内容，它只是每次拿到一个加长版的提示词（Prompt），里面包含了前面几轮对话的摘要或全文。

实战：在n8n中构建带记忆的对话流

下面我用一个真实案例教你如何在n8n里实现上下文管理。假设我们要做一个能帮用户查快递、改地址、催发货的智能助手。

// 步骤1：创建会话缓存节点（使用Redis或Memory）
// 在Webhook触发后，先读取 session_id
if (!session_id) {
  session_id = generateUUID(); // 新用户分配新ID
}

// 步骤2：从缓存中获取历史对话
let context = cache.get(session_id) || [];

// 步骤3：拼接上下文 + 当前问题
const fullPrompt = `
历史对话：
${context.map(c => `${c.role}: ${c.content}`).join('n')}
---
用户最新提问：${currentMessage}
`;

// 步骤4：调用LLM API（如OpenAI）
const response = await callLLM(fullPrompt);

// 步骤5：更新缓存
context.push({ role: 'user', content: currentMessage });
context.push({ role: 'assistant', content: response });
cache.set(session_id, context, { ttl: 3600 }); // 1小时过期

注意：这里的关键是session_id必须稳定传递——通常通过Cookie、URL参数或前端本地存储维持。一旦ID丢失，上下文就断了，Agent立马“失忆”。

进阶技巧：上下文压缩与摘要

随着对话轮次增加，上下文会越来越长，不仅浪费Token，还可能超出模型输入限制。这时候就需要“摘要术”——就像会议秘书把三小时讨论浓缩成一页纪要。

我在为某教育平台设计课程推荐Agent时，采用“滚动摘要+关键词锚点”混合方案：每5轮对话自动生成一次摘要，同时提取“年级/科目/薄弱点”等结构化字段单独存储，效果极佳。

总结：让Agent“记得住事”的三个铁律

1. 会话ID是命脉——确保从始至终稳定传递；
2. 上下文是提示词的一部分——模型不记忆，只处理输入；
3. 适时压缩或摘要——避免Token爆炸和信息过载。

现在轮到你了！你在搭建对话Agent时遇到过哪些“失忆”问题？或者有什么独特的上下文管理技巧？欢迎在评论区分享，我会一一回复并挑出最有价值的问题做深度解析！