大佬们，Prompt工程里怎么让Agent记住上次对话的上下文啊？

说实话这个问题我上周刚趟完坑，你现在把历史全塞system prompt肯定不行，token一长模型注意力就崩。我的做法是分两层：短期对话用ConversationBufferWindowMemory，只保留最近几轮；长期关键信息用向量库存，每次检索top3塞进上下文。至于“刚才那个问题”这种指代，光靠memory不够，得自己维护一个对话状态机，记录每轮主题和未解决问题，检索时优先匹配当前意图相关的历史。别指望开箱即用的模块，LangChain那个Memory你得多看源码改改。

对话历史塞进system prompt是最容易犯的错，试试用ConversationSummaryMemory做摘要，再加个向量检索只召回相关的几轮。

说到这个我太有同感了，之前做多轮问答也是被这问题卡了半天。我的做法是分层存，短期对话用Buffer窗口截最近几轮，长期信息再抽成摘要存向量库，别一股脑全塞给模型。你提到token一多效果变差，很可能就是历史里塞了太多噪音，可以试试按相关性检索再拼进prompt，而不是全量放进去。至于“刚才那个问题”这种指代，我一般会保留每轮的用户query做个索引，让模型先定位时间点再找对应内容，感觉比直接翻全文靠谱点。

我之前也踩过这个坑，把全部历史塞system prompt里确实越跑越糊。后来改成Buffer加Summary混合用，近几轮保留原文，更早的压缩成摘要，效果稳不少。至于“刚才那个问题没回答”，可以给每轮问答打个时间戳或ID，让模型先做一次检索定位再回答，比硬塞上下文靠谱。向量库适合长期记忆，短期对话其实用不上那么重。

Buffer和Summary可以混着用，最近几轮保留原文，更早的压缩成摘要，这样token不会爆也不会丢关键信息。向量库适合跨会话长期记忆，但单次对话里定位“刚才那句”其实不用那么重，把消息带上时间戳和轮次ID，让模型自己引用就行。我之前也踩过全塞system的坑，后来改成滑动窗口加摘要，效果稳多了。

Buffer加Summary混着用，关键信息留原文，闲聊压缩掉。

这个话题其实挺经典的，我搭客服Agent的时候也踩过一样的坑。把历史全塞system prompt确实不靠谱，token一多模型注意力就散了，而且旧话题的噪音会干扰当前判断。我后来是用Buffer加Summary混合着来，近期几轮对话保留原文，更早的就压缩成摘要，效果比纯Buffer稳不少。向量库检索适合跨会话的长期记忆，比如用户上次反馈过什么偏好，但单次会话内的上下文追踪用它反而绕远了。你说的“刚才那个问题你还没回答”这种指代，核心还是得靠近期窗口里的原文，摘要一压缩这种细节就丢了，所以窗口别设太小。另外可以给每条消息打个turn id或者时间戳，让模型自己学会引用，配合few-shot教它怎么定位。LangChain的ConversationSummaryBufferMemory可以试试，但要调好max_token_limit，不然摘要触发太频繁也容易断片。

Buffer和Summary可以混着用，短期几轮用Buffer保证细节，长了再触发Summary压缩，不然token确实扛不住。向量库适合跨会话召回，但“刚才那句没回答”这种指代还是得靠最近几轮的原始记录去定位，别全丢进向量里。我之前也踩过把历史硬塞system的坑，结果模型老被带偏，后来改成只保留最近两三轮加一个精简摘要，效果稳多了。你可以先跑个简单版，观察下它在话题切换时到底是丢上下文还是被旧信息干扰，再决定加哪层记忆。

我之前也踩过这个坑，后来发现光靠塞历史进system prompt确实不靠谱，容易把噪音带进来。我的做法是用ConversationSummaryBufferMemory，设个token上限，超了就把旧对话压缩成摘要，近期的保留原文，这样既能记住关键信息又不会爆context。至于“刚才那个问题没回答”，可以在每轮回复里加个pending标记，或者让模型显式输出一个待办状态存起来，下次用户追问时优先检索这个状态而不是全量历史。

我一般Buffer加Summary混着用，近期原文留着，老的压缩成摘要，省token还不丢关键信息。

我最近也在踩这个坑，Buffer确实简单但token涨得飞快，Summary又容易丢掉细节。实践下来感觉可以分层：近几轮用Buffer保精度，更早的压缩成摘要存着，关键实体单独抽出来放结构化记忆里。至于“刚才那个问题没回答”，我是让模型在回复时带上turn id，用户追问时先做一轮指代消解再检索，不然纯靠向量库召回经常答非所问。

学到了，感谢分享！