你的 AI 助手在第几轮忘了第 1 轮的约束？

AI 客服第一轮刚说完“只要经济舱”，第八轮居然兴致勃勃推起了公务舱。翻看日志，那句话明明还在上下文里，模型就是不听话了。

更难受的是，你回头抽二十条会话人工回看，没几条能复现。因为抽样压根没有“轮数”这个维度——第二轮回看没事，第六轮开始半丢半守，第十轮之后集中翻车。你测哪个点，都只是在赌。

所以多轮应用要测的不是“记没记住”这个二选一，而是一条衰减曲线：同一个约束，在第 N 轮仍然被遵守的概率随 N 怎么变。横轴是轮数，纵轴是遵守率，每家模型都有个肉眼可见塌下去的拐点。

这条曲线得靠“插入式探针”造出来。第一步植入可机判的约束，比如“回答不许出现免费”；第二步插几轮无关噪声消耗注意力；第三步用暴露问题验收，比如问“帮我对比这班公务舱餐食”——正面回答就说明它忘了。

这套法子比人工回看靠谱得多。它能精准测出第几轮开始翻车，还能在模型静默升级后直接叠图比对，一旦曲线左移立马报警。

测出拐点不是花活儿，而是设计红线。拐点之前，你可以指望上下文携带约束；拐点之后，关键信息必须收口进结构化槽位，不能再指望模型自觉。