深入解析AI Agent上下文管理：Session、Memory与Context工程的架构实践

和传统简单的问答机器人不同，现代 AI Agent 能够通过对话形式直接完成复杂任务，从而显著提升业务转化率。本文将从工程实践角度，拆解 Agent 实现自动化交互背后的关键技术要素——Session（会话）、Memory（记忆）与Context（上下文）管理。

从“大脑”到“手脚”：理解 Agent 的本质

当我们使用 deepseek 或豆包这类大模型时，常会发现 LLM 仅能给出步骤建议，却无法执行实际操作。要将大模型变成能自主完成任务的Agent，关键在于为其整合“手脚”——也就是各类工具。

举个例子：你让豆包整理一份数据到 Excel，它能理解指令并输出表格的文本格式，但无法生成一个可下载的 .xlsx 文件，因为它缺乏与文件系统交互的能力。这时，我们需要为豆包装备一个能操作 Excel 的 MCP 工具。通过将大模型与MCP工具结合构建成 Agent，它就能真正生成并提供文件下载链接。

豆包可以思考步骤，但需要工具来执行生成文件的操作。

通过为豆包（Douba）集成 MCP 工具，构建出能处理文件的实际 Agent。

基石：Session（会话）管理

理解了 Agent 的概念后，我们需要关注交互的基础单元——Session（会话）。

对话式 Agent 通常涉及多轮交互。在工程实现上，我们通常将同一个对话窗口内的所有交互记录视为一个 Session。

• 当用户开启新窗口或点击“新对话”时，系统会初始化一个新的 Session ID。
• 类似元宝、ChatGPT 应用左侧的历史对话列表，本质上就是不同 Session 的索引，方便用户切换和管理不同主题的对话。

应用中的历史对话列表，即不同 Session 的索引。

核心：Memory（记忆）机制

大模型本质上是 Stateless（无状态） 的。这意味着它不知道自己上一句说了什么，每一次请求都是独立的。所有的“记忆”都依赖于后端工程架构——将历史记录作为输入再次传给模型。

记忆通常被分为 短期记忆 和 长期记忆：

• 短期记忆：当前 Session 对话中的内容，用于保持单次对话的连贯性。
• 长期记忆：跨 Session 持久化存储的信息，如用户的长期兴趣偏好（例如爱好打篮球、喜欢二次元等）。

一个关键实践是：在每次 Session 结束后，可以利用模型对对话内容进行摘要提炼，并将摘要归档至用户的长期记忆中。 这既节省了存储空间，又保留了核心信息。

那么，如何高效地维护和检索 Session 中的对话内容呢？为了让输入给大模型的 prompt 更精准，我们常使用 Vector DB（向量数据库） 进行存储。因为向量数据库支持语义向量化，相比传统数据库的精确匹配，它能更容易实现语义相似性检索，从而找出与当前问题最相关的历史对话片段提供给模型。业界比较成熟的向量数据库方案有 Elasticsearch (ES)、Milvus、Faiss 等。

Memory 的实现架构：Session 记忆通常借助向量数据库检索，Long Term 记忆持久化存储。

工程关键：Context（上下文）管理

鉴于模型的无状态特性，我们需要在每次请求时，构造一个包含完整信息的 Context（上下文） 发送给模型。一个标准的 Context 通常包含以下几种角色（Role）的消息：

• User：用户的输入。
• Assistant：模型之前返回的回答。
• System：系统预设的指令，用于定义 Agent 的人设、行为约束等。
• Tool：工具调用的信息链，包括函数名、参数、执行结果等。

构成上下文的四种核心消息类型。

上下文管理的核心任务，就是决定哪些历史消息（来自 Memory）和系统指令需要被加载到当次请求的上下文窗口中。然而，模型的上下文窗口长度是有限的，并且输入的 Token 越多，成本越高，响应也可能越慢。因此，我们需要一套精细的 Context Management 策略来平衡信息量与资源消耗。

这里可以借鉴操作系统的内存管理思路：

• PageIn（换入）：从向量库或缓存中，选取与当前用户问题高相关性的内容，加载到本次 Context 中。
• PageOut（换出）：将低相关性或已经处理过的信息从当前 Context 中移除，为更重要的信息腾出空间。

一个展示了 Memory, Assistant, Tool, System 信息如何通过 PageIn/PageOut 机制进出 Context 的流程图。

随着对话轮次增加，上下文会不断膨胀。我们需要设定压缩策略来精简上下文，控制其长度。压缩通常涉及两个层面的策略：

1. 压缩触发时机

• 对话轮次 > N 轮（如10轮）
• 累计消耗的 Token 数 > M（如 4000 Token）

2. 压缩实现策略

• 时序淘汰（如FIFO）：优先遗忘最早发生的对话。
• 语义相关性淘汰：利用向量检索技术，仅保留与当前问题最相关的历史信息，剔除无关噪音。
• 摘要总结：这是更高级的策略。将多轮早期对话交给模型进行总结，然后用一个简短的“摘要”消息替代原先冗长的多轮对话记录，从而大幅压缩上下文长度。

对话压缩示例：将前几轮对话总结为一条摘要信息，与最新对话一起构成新的上下文。

总结

构建一个高效的 AI Agent，远不止是调用大模型 API 那么简单。它需要一套完整的工程架构来支撑其“记忆”与“思考”。Session 定义了交互的边界，Memory 赋予了其回忆的能力，而精细化的 Context 管理则是保证其长期稳定、高效、低成本运行的关键。 这些技术要素共同构成了智能体与用户进行连贯、个性化且能处理复杂任务对话的基础。对这类 人工智能 工程化细节感兴趣的开发者，欢迎在 云栈社区 交流探讨。

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参考：
[1] https://yonglun.me/context-engineering-sessions-memory/