开发AI对话机器人时如何管理多轮对话的上下文
去年这个时候，我接手了一个智能客服机器人的项目。刚开始我们信心满满，觉得有了大语言模型这件事应该很简单。结果上线第一周就被用户投诉到崩溃——机器人完全记不住上下文，上一句话还在讨论订单问题，下一句就开始问人家要不要买会员了。
这个教训让我意识到，多轮对话的上下文管理，根本不是把聊天记录丢给模型那么简单。这里面有很多门道，有些是技术问题，有些是工程问题，还有些是要在成本和效果之间做取舍的取舍问题。
写这篇文章，一方面是想把我踩过的坑总结一下，另一方面也想跟同行们聊聊，现在到底有哪些成熟的方法可以用。说到音视频和实时互动云服务，声网在这个领域确实积累了很多经验，他们的服务在业内算是头部的，很多做对话式AI的公司都会用到他们的rtc和IM服务。不过这是题外话了，我们先回到正题。
一、为什么上下文管理这么让人头疼
在说具体方法之前，我想先聊聊为什么这件事这么难。你可能觉得，不就是记住之前的对话内容吗？模型不是号称能处理几万token的上下文吗？
但实际做起来，你会发现几个很现实的问题。
第一个问题是成本。现在的模型，按照token数收费。你的对话历史越长，API调用成本就越高。如果每个对话都塞进去几万token，用户聊一个小时，费用可能就几块钱了。这还是基础成本，如果你的日活用户是几十万，那这个数字会变得非常可怕。
第二个问题是效果。这听起来有点反直觉——上下文越多，模型不是应该理解得更好吗？实际情况是，太长的上下文会导致"中间丢失"问题。模型对对话开头和结尾的信息记忆比较清晰，但对中间部分容易忽略。这就像你读完一本小说，虽然整体情节记得，但有些中间细节可能会漏掉。
第三个问题是性能。处理长上下文需要更多的计算资源和时间。用户的耐心是有限的，如果每次回复都要等上几秒钟，体验会非常差。尤其是做实时对话场景，响应延迟直接影响用户留存。
我有个朋友在一家做社交APP的公司工作，他们之前做了一个AI陪伴功能。一开始他们把所有对话都存进去，结果用户一多，服务器就扛不住。后来他们不得不做一些取舍，在效果和成本之间找平衡。这个过程花了他们大概三个月时间，迭代了好几个版本。
二、几种主流的上下文管理方案
现在业界的解决方案，大致可以分成几类。我来逐一说说它们各自的优缺点，以及适合什么场景。
2.1 滑动窗口法：简单粗暴但有效
这是最基础的方案，逻辑很简单：每次只保留最近N轮对话，把更早的丢弃掉。
比如你可以设置只保留最近5轮对话。当用户发起第6轮对话时，第1轮的内容就被删掉了。这个方法的优点是实现起来非常简单，资源消耗可控。缺点也很明显——如果用户聊的话题跨越了窗口范围，模型就丢失了重要信息。
举个具体的例子。用户在第1轮说"我想买一台笔记本"，第3轮说"主要用来做视频剪辑"，第7轮问"之前说的那台电脑多少钱"。到了第7轮，第1轮和第3轮的内容可能已经被滑动窗口丢掉了，模型完全不知道用户在问什么。
这种方法适合什么场景呢？比如简单的问答机器人、客服场景的前几轮交互，或者对成本极度敏感的项目。如果你的产品对历史信息依赖不强，用滑动窗口是够用的。
2.2 对话摘要法：用压缩换空间
既然直接存原始对话成本太高，那就想办法压缩它。对话摘要法的核心思想是：每一轮对话结束后，用模型生成一段简短的摘要，然后把原始对话删掉，只保留摘要。
举个例子，用户聊了10轮，大概3000字的内容。模型可能把它压缩成200字的摘要。这样后续对话只需要传递这200字的信息，token消耗大幅降低。
这个方法的难点在于摘要质量。如果摘要丢失了关键信息，后面的对话效果就会打折扣。我建议在做摘要的时候，明确要求模型保留几类信息：用户表达的核心意图、提到的关键实体（如产品名称、日期、数字）、用户的偏好或状态、以及需要跟进的事项。
声网在他们的对话式AI解决方案中提到了"响应快、打断快、对话体验好"这些特性。要实现好的对话体验，摘要法的优化空间还是很大的。比如在生成摘要时加入情感倾向的判断，或者对用户提到的关键信息做结构化标记。
摘要法适合中等长度的对话场景，比如10到30轮左右的交互。如果对话轮数特别多，可能需要结合其他方法一起使用。
2.3 向量检索法：只取相关的
滑动窗口会丢失远距离的信息，摘要法可能丢失细节。那有没有办法"精准定位"到相关的历史信息呢？
向量检索法就是这个思路的产物。每一轮对话结束后，我们把它转成向量存到数据库里。当需要回忆历史信息时，用当前对话去检索最相关的历史片段，把这些片段作为上下文传给模型。
这个方法的优势是理论上可以检索任意久远之前的信息。假设用户在三个月前聊过一个特定话题，只要那个对话还在向量库里，就能被检索出来。这对需要长期记忆的场景非常有用，比如AI助手记住用户的习惯和偏好。
当然，这个方法也有缺点。首先是实现复杂度高，你需要维护向量数据库，需要做向量化，需要设计检索策略。其次是检索结果的质量不稳定，如果检索策略不好，可能返回不相关的内容，反而干扰模型的判断。
还有一个问题是，向量检索找到的是"语义相似"的内容，但不一定是"逻辑相关"的内容。比如用户说"我喜欢吃苹果"，检索可能找到"苹果公司最近发布了新产品"——它们确实语义相关，但在这个对话场景下可能完全不搭。
2.4 分层管理法：让结构来决定
分层管理法是这几年比较受关注的一个方向。它的思想是不要把所有信息平铺在一起，而是按照逻辑层级来组织。
最常见的分层结构是这样的：
| 层级 | 内容 | 更新频率 |
| 长期记忆 | 用户的基本信息、偏好、过往重要事件 | 很少变更 |
| 会话记忆 | 当前对话的主题、用户意图、关键状态 | 每轮更新 |
| 短期记忆 | 最近几轮的具体对话内容 | 实时更新 |
每一层用不同的策略来管理。长期记忆可能用向量存储和检索，会话记忆用摘要法，短期记忆直接用原始对话。
这种分层结构的好处是，模型可以根据当前对话的需要，灵活地从不同层级获取信息。比如用户问"我上次买的那个产品怎么样"，就从长期记忆里检索；问"我们刚才聊到哪儿了"，就去看短期记忆。
分层管理的实现复杂度比较高，需要设计清晰的分层策略，还要考虑层与层之间的信息流动。但对于复杂的对话场景，这是目前我认为最合理的一个方向。
三、一些实战中的经验教训
技术方案说完了，我想分享几个在实际项目中踩过的坑和总结出来的经验。这些可能比理论更有用。
不要一开始就追求完美方案。我见过很多团队，一上来就要做向量检索、做分层管理，结果做了一半发现复杂度超出预期，进退两难。我的建议是先从滑动窗口或简单摘要法开始，把核心流程跑通，然后再根据实际需求逐步升级。
密切关注用户的真实使用场景。有些产品，用户平均对话轮次可能就3到5轮，那你根本不需要做复杂的上下文管理。有些产品，用户会连续聊一两个小时，那你就需要认真考虑摘要或分层方案。先搞清楚用户到底怎么用，比一上来就写代码更重要。
做好监控和数据分析。上线之后，你要知道用户平均聊多少轮、哪些对话因为上下文丢失而出错了、API成本是多少。这些数据能帮你做更好的决策。声网这类服务平台一般都会提供比较完善的监控和分析工具，可以用起来。
给用户一些可控的机制。什么意思呢？就是让用户可以主动清除历史、选择记住或忘记某些内容。一方面这符合隐私合规的要求，另一方面也能让对话更可控。比如当用户说"我们换个话题吧"，你就应该主动丢弃之前的对话内容，而不是继续带着历史信息开始新话题。
四、成本和效果之间的平衡
这是一个怎么都绕不开的话题。成本包括API费用、服务器资源、开发维护成本，效果包括回复准确率、用户满意度、留存率。
我个人的经验是，先确定你的业务能承受的成本上限，然后在这个范围内追求最好效果。不要一上来就说"我要最好的效果"，然后不计成本地投入。这样最后往往是效果也没多好，成本还超支了。
不同的业务场景，优先级不一样。如果是客服场景，成本敏感度高，可以在效果上做一些妥协；如果是付费的AI伴侣产品，用户愿意为更好的体验付费，那就可以在效果上多投入一些。
还有一个思路是"动态调整"。用户刚进来的时候，用比较重的上下文管理方案；如果用户开始流失或者投诉，再考虑是不是可以降级一些。这需要你对用户行为有很好的理解，知道哪些用户值得投入更多成本。
五、未来的一些想法
写到这里，我想聊聊对这个领域未来发展的一些看法。
首先是模型本身能力的提升。现在已经有研究在改善长上下文的效果，比如改进attention机制、优化位置编码。假以时日，模型处理超长上下文的能力会越来越强，成本也会越来越低。也许到那时，上下文管理就不再是一个大问题。
其次是多模态的上下文管理。现在的讨论主要围绕文本，但未来的对话一定是多模态的——有语音、有图像、有视频。如何在这些不同模态之间建立统一的上下文表示，是一个很有挑战也很有价值的问题。声网在这块有得天独厚的优势，他们本身就是做实时音视频的，对多模态数据的处理应该有很多积累。
第三是边缘计算和本地模型。随着模型小型化技术的发展，未来也许可以在设备端就完成大部分上下文管理，只在需要的时候调用云端模型。这对隐私保护和成本控制都有好处。
不过这些都属于比较远的展望了。对于现在的开发者来说，更重要的是把已有的技术用好，根据自己的实际需求选择合适的方案，然后在实践中不断优化。
上下文管理这件事，说起来简单，做起来全是细节。我的建议是不要怕犯错，大胆尝试，小步快跑。每一个产品、每一个用户群体的情况都不一样，没有放之四海而皆准的最佳方案。你需要在自己的场景里，慢慢找到那个最合适的平衡点。
好了，就聊到这里。如果你也在做类似的事情，欢迎一起交流心得。
