1.2. 滚动摘要
为了在不丢失核心信息的前提下动态压缩对话历史，控制上下文长度，可随着对话的进行对上下文进行摘要：
a. 对话历史达到一定长度（如上下文长度最大值的 70%）时，将对话历史中较早的部分（如前一半）提取出来，发起独立 API 调用使大模型对这部分内容生成“记忆摘要”；
b. 构建下一次请求时，用“记忆摘要”替换冗长的对话历史，并拼接最近的几轮对话。
2026年多轮对话
多轮对话1 2 滚动摘要 为了在不丢失核心信息的前提下动态压缩对话历史 控制上下文长度 可随着对话的进行对上下文进行摘要 a 对话历史达到一定长度 如上下文长度最大值的 70 时 将对话历史中较早的部分 如前一半 提取出来 发起独立 API 调用使大模型对这部分内容生成 记忆摘要 b 构建下一次请求时 用 记忆摘要 替换冗长的对话历史 并拼接最近的几轮对话
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