课程概述

本课程整合了多轮对话Prompt设计与Agent基础架构两大核心主题，帮助你构建能够自主决策、持续对话的AI系统。

学习目标：

• 掌握多轮对话的状态管理与记忆机制
• 理解Agent的三层架构与ReAct模式
• 学会设计工具调用与多Agent协同
• 能够构建完整的对话Agent系统

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第一部分：多轮对话Prompt设计

课程概述

本课程将深入讲解如何用Prompt设计和实现多轮对话系统，涵盖对话状态管理、上下文记忆、对话流程控制以及异常处理等核心技术。

学习目标

• 掌握用Prompt管理对话状态的方法
• 理解如何在Prompt中传递和使用上下文
• 学会设计多轮对话的Prompt模板
• 掌握上下文压缩与优化的Prompt技巧

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第一部分：多轮对话的Prompt设计原理

1.1 什么是对话状态？

在Prompt设计中，**对话状态（Dialogue State）**是指需要在多轮对话中追踪和维护的所有信息。

核心组成：

• 对话历史：用户与AI的过往交互
• 用户意图：当前对话的目标
• 上下文信息：完成对话所需的背景
• 系统状态：当前对话所处的阶段

1.2 状态管理的挑战

挑战	说明	Prompt层面的影响
信息累积	对话轮次增加，历史信息不断累积	Prompt长度增长
上下文窗口限制	LLM的上下文窗口有限	可能超出限制
语义连贯性	长上下文可能导致注意力分散	AI回复质量下降

1.3 对话状态的表达方式

在Prompt中，对话状态可以通过以下方式表达：

方式1：自然语言描述

当前对话状态：
- 用户姓名：张三
- 对话轮次：第3轮
- 当前话题：产品咨询
- 用户意图：询问价格
- 已知信息：用户对产品A感兴趣，询问了功能和价格

方式2：结构化JSON

[
  "user_name": "张三",
  "turn": 3,
  "current_topic": "产品咨询",
  "intent": "询问价格",
  "known_info": [
    "product": "产品A",
    "questions_asked": ["功能", "价格"]
  ]
]

方式3：表格形式

字段	值
用户姓名	张三
对话轮次	3
当前话题	产品咨询
用户意图	询问价格

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第二部分：Prompt模式1 - 历史累积模式

2.1 设计原理

每次调用AI时，将完整的对话历史传递给AI。

2.2 基础Prompt模板

你是一个[角色]。

以下是我们之前的对话：
用户：你好
助手：您好！有什么可以帮助您的？
用户：我想了解产品A
助手：产品A是我们的主打产品，功能包括...
用户：那价格呢？
助手：产品A的价格是...

现在请回答我的问题：[用户输入]

2.3 使用GOLDEN框架的优化版本

## Goal
基于对话历史，回答用户的当前问题

## Output
- 友好、自然的对话风格
- 考虑历史上下文
- 长度：50-100字

## Limits
- 不要重复历史中已说过的内容
- 如果历史信息不足，主动询问

## Data
对话历史：
[对话历史]

当前问题：[用户输入]

## Evaluation
- 回复与历史的相关性
- 是否引用了关键历史信息

2.4 适用场景

• 对话轮次 < 10轮
• 单次对话内容较短
• Token预算充足

2.5 实战示例

场景：客服对话

第1轮：
用户：你好
助手：您好！我是智能客服小助手，有什么可以帮您的？

第2轮：
用户：我想退货
助手：好的，我可以帮您办理退货。请提供您的订单号。

第3轮：
用户：订单号是12345
助手：收到，正在查询您的订单信息...

第4轮：
用户：什么时候能到账？
助手：根据我们的记录，退款通常在3-5个工作日内到账。您的订单12345已经在处理中，预计本周五前完成。

分析：每轮对话都包含完整历史，AI能够理解上下文。

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第三部分：Prompt模式2 - 摘要压缩模式

3.1 设计原理

当对话历史过长时，用Prompt生成摘要，减少Token消耗。

3.2 摘要生成Prompt

请将以下对话历史压缩为100字以内的摘要：

对话历史：
用户：你好
助手：您好！有什么可以帮助您的？
用户：我想了解产品A
助手：产品A是...
用户：那价格呢？
助手：价格是...

要求：
- 保留关键信息（人物、话题、关键问题）
- 使用简洁的语言
- 使用要点列表格式

输出示例：

对话摘要：
- 用户咨询产品A
- 询问了功能和价格
- 已提供产品信息和报价

3.3 使用摘要的上下文Prompt

你是一个AI助手。

对话摘要：
[摘要]

最近的对话：
用户：[最近3-5轮对话]

请回答我的问题：[用户输入]

3.4 摘要策略对比

策略	触发条件	摘要内容	优点	缺点
定期摘要	每5轮对话一次	前5轮的摘要	控制Token增长	可能丢失细节
Token阈值	超过2000 tokens	超出部分的摘要	灵活适应	需要计数
关键事件	识别到重要信息	仅摘要关键事件	保留重要信息	需要事件识别

3.5 实战示例

场景：长对话的摘要管理