多轮对话策略

多轮对话策略关注如何在连续对话中维持上下文一致性、管理对话状态和引导对话方向。包括对话历史的筛选、状态追踪、话题切换处理等技术，是构建对话式 AI 应用的核心能力。

中级 架构设计

适用场景

构建聊天机器人时；需要跨多轮维持上下文时；复杂任务需要分步完成时；需要澄清和追问时。

## 对话管理 System Prompt

你是一个技术支持助手。遵循以下多轮对话策略：

1. 首轮：理解问题，必要时追问细节
2. 确认轮：复述理解，确认是否正确
3. 解决轮：提供解决方案
4. 验证轮：确认问题是否解决

状态追踪：
- 记住用户的操作系统、软件版本
- 记住已尝试过的解决方案
- 避免重复建议已失败的方案

[模型按照策略进行多轮对话，逐步收集信息并解决问题]

最佳实践

• 在 System Prompt 中定义对话阶段和转换条件
• 使用摘要压缩早期对话历史
• 明确指定需要记住的关键信息
• 设计优雅的话题切换和结束机制

常见坑

• 对话过长时模型可能遗忘早期信息
• 状态追踪在纯 Prompt 方案中不够可靠
• 用户突然切换话题可能打乱对话流程