AI应用开发教程：实现10轮对话记忆功能

一个项目带你入门AI应用开发的第6课介绍了如何在多轮对话中让AI记住前面的对话内容。通过滑动窗口机制，最多可以保留10轮对话，从而提升用户体验。

在多轮对话中，AI通常会忘记之前的对话内容，因为每次请求的state["messages"]都是空列表。为了解决这个问题，可以通过将历史消息传入初始状态来传递上下文信息。具体做法是在main.py中使用sessions字典存储每个会话的历史消息，并在每次调用时将其传递给agent_graph.invoke方法。这样，Agent就能记住之前的对话内容，提高响应的准确性。

为了避免历史消息过多导致LLM的上下文窗口超限，采用了滑动窗口机制。通过设置MAX_HISTORY为10，只保留最近10轮对话的消息。这样既保证了对话的连贯性，又控制了Token的消耗。滑动窗口机制适用于短对话场景，如电商客服，通常3-5轮即可解决问题，10轮足够应对大部分情况。

当前实现中，会话数据存储在Python进程的内存里，服务重启后所有会话会丢失。为了确保生产环境中的会话持久化，建议使用Redis或数据库来存储会话。虽然本课的重点是理解有状态模式，但实际部署时需要考虑更可靠的存储方案。此外，还介绍了三种记忆策略：滑动窗口、摘要压缩和向量检索记忆，各自适用于不同的对话场景。