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我做的 AI Agent 跑短任务都好好的,可一上真实长会话就越来越慢越来越贵,最后直接报 context length exceeded 整个挂掉,我对着每轮把全部历史和工具结果无限塞进上下文排查大半天的复盘
第一次做能自己调用工具、多轮推进任务的 AI Agent。照 ReAct 范式实现:每轮把系统提示+到目前为止全部对话历史+工具结果发给大模型,模型决定继续调工具还是给最终答案,往复到任务完成。Demo 跑几个简单问题丝滑流畅,以为大功告成。可一接真实场景——用户多轮对话、任务要调好几次工具、有的工具还返回一整个网页或一大段 JSON——问题暴露:每轮响应肉眼可见越来越慢,账单越涨越快,跑长一点的…- 2
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我做的 AI Agent 跑长任务时跑着跑着就开始报上下文超长、回答还越来越糊涂,我对着疯狂飙升的 token 账单排查了大半天才搞懂上下文得管理的复盘
我做的能自己调工具、多步推理的 AI Agent,短任务很好,一到十几二十轮的长任务就报 context length exceeded 中断、回答越来越糊涂(忘前面、重复做、答非所问)、token 账单还疯狂飙升。我以为是模型不行,换更大上下文只是推迟了问题。把每轮真正发给模型的 prompt 打印出来才懂:我从没管理过上下文——LLM 无状态、不记得之前对话,我每轮都把从头到现在的全部历史(含…- 2
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我的 Agent 跑着跑着就开始胡言乱语、还动不动报上下文超限,最后发现是每一步的工具结果都被原样塞进了上下文、把窗口活活撑爆的深度复盘
我做了个多步 Agent,每步都把工具返回结果追加进上下文再喂给模型,自以为"信息越全决策越好"。可步骤一多它就出问题:跑十几步后开始胡言乱语、忘了最初目标,还动不动报"上下文超出最大长度"直接崩,token 账单也高得离谱。打印完整上下文才惊觉它臃肿不堪——塞满了前面每步原始的工具结果(大坨 JSON、整页文档),滚雪球般撑爆了窗口。深究才懂上下文是 Ag…- 2
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LLM 多轮对话上下文管理完全指南:从一次"AI 客服第 20 轮就报 context 超限"看懂为什么不是塞历史就完了
2024 年我给一个客服系统加了 AI 对话能力让用户先跟 AI 聊一轮简单问题答完后再转人工第一版我做得很顺手前端开个会话窗口后端把用户消息和历史消息全塞进 messages 数组调一次 chat.completions 把回复返回去就完事了我心里很笃定多轮对话嘛就是把历史消息一直往后拼让模型自己记住上下文不就行了可等真上线一串问题冒了出来第一种最先把我打懵会话开了二十轮以后回复明显变慢从 1 …- 3
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大模型对话历史压缩完全指南:从一次"砍掉几条旧消息、Agent 就报 400 错误"看懂上下文治理
2023 年我做一个能调工具的 AI 客服 Agent 用户多轮对话 Agent 中途会调用查订单查物流这些工具把结果拿回来再继续回答多轮对话怎么管历史这件事我压根没多想第一版我做得很省事每一轮把从头到尾整段对话历史都塞进 messages 发给模型后来对话长了模型开始报超出上下文长度我又很省事地想上下文窗口要满了把最早的几条消息删掉只留最近的不就腾出空间了我顺手写了个只保留最近 8 条就完事了本…- 8
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