大佬们，Prompt工程里怎么让Agent记住上次对话的上下文啊？

这个问题我最近也踩过坑，Buffer窗口一旦设大确实容易让模型走神。个人感觉对客服场景来说，SummaryMemory加滑动窗口比较好用——每次对话节点自动压缩关键信息，既省token又能保留主线。至于“刚才那个问题”的定位，可以在Memory里给每轮对话打时间戳或ID标签，查询时用向量相似度匹配当前问题相关的历史片段，比全量塞给模型靠谱。另外LangChain的ConversationSummaryBufferMemory可以试试，自动平衡摘要和原始内容。

我之前也遇到过类似问题，后来换了方案。

这个问题我之前也踩过坑，Buffer窗口太死板，Summary又容易丢失细节。我的做法是分层记忆：短期用ConversationBufferWindowMemory只保留最近几轮，长期靠向量数据库按需召回关键信息。至于定位具体某句话，可以在每次存储时给对话打时间戳或序列号，查询时让Agent先找对应的索引再匹配内容，这样比全量搜索准很多。

建议直接用ConversationSummaryMemory，能自动压缩历史，比Buffer省token还不容易跑偏。

Buffer适合短期记忆，但想精准定位还是得用向量数据库，配合摘要机制效果更好。

Buffer记忆适合短期轮次，摘要更省token但会失真，长对话还是得上向量库做检索。

Buffer加摘要混合用，短对话用Buffer，长历史跑Summary，定位问题加个时间戳索引就行。

这个问题确实很典型，我也在类似场景里踩过坑。你提到的把历史塞system prompt其实是最粗暴的方式，token一多模型注意力就涣散，尤其容易把前面几轮的核心信息淹没。我个人经验是，Buffer Memory适合短期会话，比如几轮内的上下文，但一旦超过十轮就必须上Summary，不然token成本扛不住。不过Summary有个隐患，就是模型在压缩时可能会丢失细节，像“刚才那个问题”这种指代，它很难精准回溯。我后来试了向量数据库，把每轮对话切成片段存进去，再配合一个简单的检索逻辑，用户问“之前那个”的时候，先按语义相似度召回相关片段，效果比硬塞memory好很多。不过你如果不想搞太复杂，LangChain的ConversationalRetrievalChain可以试试，它把memory和检索结合了，但注意要调好chunk size和overlap，不然容易把不相干的旧信息拽进来。你那个客服场景里，用户经常换话题的话，我建议还是优先用Summary+关键词索引，因为Buffer太容易把无关轮次污染到当前上下文里。