AI Agent 如何解决多轮对话中的记忆问题？

AI Agent 通过专为保留和利用相关上下文而设计的短期记忆缓冲区来应对多轮对话记忆挑战。该机制使其能够追踪持续进行的对话流。

这些 Agent 主要使用语言模型内的上下文窗口来保存近期交互。令牌限制约束了记忆的原始长度，促使采用优先截断最旧令牌或使用更复杂摘要技术等策略。将过往交流总结为简洁陈述和选择性保留关键信息（如用户偏好、命名实体）等技术优化了记忆使用。会话持久化机制在适用情况下还可将关键上下文存储在单次交互窗口之外。

为保持连贯性和效率，Agent 通过在令牌限制临近时应用截断策略来主动管理上下文窗口。它们创建过往讨论的相关摘要，将关键上下文注入新的提示中。最后，从对话历史中战略性地嵌入或存储重要的长期事实，确保多轮交互的连续性，尽管存在模型上下文窗口固有的限制，仍能实现更自然、一致的多轮交互。