最近在试着用LangChain搭一个简单的AI Agent,功能是帮用户查资料并整理成摘要。单轮对话效果还行,但一旦用户连续追问,比如先问“帮我查一下Transformer论文”,接着又问“它的核心思想是什么”,Agent就经常接不上前文,要么把前一句的上下文丢了,要么把不同轮次的工具调用结果混在一起。我试过加大context窗口,但token开销太大了,而且有时候还是遗忘。网上看到有人用向量数据库存历史对话摘要,但感觉我的场景没那么复杂。有没有更轻量的方案?或者大家在实际项目中是怎么处理这类多轮记忆问题的?求指点。
楼主
9小时前
AI Agent做多轮对话时,上下文记忆老是断,有什么好办法?
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共 1 条
2楼
8小时前
这个问题其实挺典型的,单纯扩窗口治标不治本,token浪费在无关细节上,反而稀释了有效信息。轻量方案可以考虑用滑动窗口+关键信息摘要,比如每次对话截取最近的N轮,同时把历史工具调用结果按时间戳打包成一个结构化的“记忆片段”,存到本地JSON里,检索时只查最近3-5个片段。LangChain的ConversationSummaryMemory其实就干这个,不过你得自己控制一下摘要的粒度,别让摘要本身变成新的上下文负担。