我写了一个带记忆的AI对话工具,才搞明白多轮对话是怎么回事.当前进度:202608_w3

一、为什么要做这个

最近一直在使用各种 ai 工具，感觉以后还是 ai 的天下。

于是萌生一个想法，想要自学智能体，之后做智能体变现，claudeCode 办理个会员给我封号了，好容易把费用退回来了。codex 暂时也就不想付费搞了。

google 有渠道办理一年的会员，还不错，而且现在 google 的 agy 还接入了 claudeCode的模型，更好了。

于是通过 Obsidian 和 agy，对未来的智能体开发做了学习规划。

上周是第一周，看了 安德烈·卡帕西 的 ai 基础视频，只看到 2 个小时，大神语速太快 + 专业名词太多，基本都是 0.75 倍速看到。但是也学习到不少东西，并且有不少思考。晚点再说，今天说说上周的进度。

上周是多轮会话基础。

二、messages机制是什么

• 大模型的会话，是没有上下文的，就是你跟他说什么，本次会话的 message 就发送什么，所以如果想要 ai 对上下文有记忆，需要把之前的会话内容，拼接进去本次会话中。
• 比喻成打电话，每次会话，都是一通新的电话，第一次你和 ai 通电话，告诉它你是谁。第二天再次对话，实际上是再次打了一通电话。你需要把上次你告诉它你是谁的内容，重复给第二通电话才行。
• 多轮对话的记忆的时间，就是把历史会话，拼接到每次的会话中。结构是[{role: system, ...}, {role: user, ...}, {role: assistant, ...}, ...]

三、写代码的过程

• 作业要求：

# 功能规格：# 1. 初始化时可设置 system prompt（默认："你是一个专业助手"）# 2. 主循环：用户输入 → API 调用 → 流式打印回复（stream=True）# 3. 每次请求自动携带完整历史 messages# 4. 自动截断：当历史超过 5 轮时，只保留最新 5 轮（保留 system 消息）# 5. 命令支持：#    - 输入 /clear → 清除历史，重新开始#    - 输入 /history → 打印当前 messages 数组（调试用）#    - 输入 /token → 打印本轮消耗的 token 数#    - 输入 /exit → 退出程序# 6. 每次 AI 回复后，在终端显示：[本轮token: xxx | 历史轮数: xxx]

对于代码的编写，官方文档已经有详细的说明了，其实最难的反而是 python 代码的熟练度，很多方法知道要干什么，但是不知道如何通过代码实现。

例如关于保留最新的 5 次会话，肯定是需要进行数组/对象操作的。但是不知道怎么操作，花费了一些时间学习。弄明白之后，使用起来还是很方便的。

def_trim_history(self,max_round=5):        max_message=max_round*2if len(self.message)>max_message+1:            system_msg=self.message[0]            recent_chats=self.message[-max_message:]            self.message=[system_msg]+recent_chats            print(f"超过最大{max_round}轮对话,历史对话已截断")

下面是一些核心代码，都是手敲的，现在手上其实有些开发任务，ai 用习惯了，真是有段时间没有手敲代码了，但是只有手敲代码才会理解更深刻。（至于现在一直在说的黑盒代码，还有资讯提到的 128 万项目，报价 8.8 万，那是另外一个思考了，有机会可以分享一下）

defchat_loop(self):"""启动对话循环"""        print(f"DeekSeek对话已启动（输入exit退出）")whileTrue:try:                user_input=input("\n用户：").strip()ifnot user_input:continueif user_input.lower()=='/history':                    print(f"历史会话记录：{str(self.message)}")continueif user_input.lower()=='/token':                    self._show_token()continueif user_input.lower()=='/clear':                    self._clear()continueif user_input.lower()=='/exit':break                self.message.append({"role":"user","content":user_input})                response=self.client.chat.completions.create(                    model="deepseek-v4-flash-vision-exp",                    messages=self.message,                    stream=False                )                reply=response.choices[0].message.content                usage=response.usage                self.usage=usage                self.message.append({"role":"assistant","content":reply})                print(f"助手:{reply}")                self._trim_history(max_round=5)                print(f"\n本轮token:{usage.prompt_tokens}|历史轮数：{self._get_current_round()}")except KeyboardInterrupt:                print("检测到中断。正在退出...")breakexcept Exception as e:                print(f"\n发生错误:{str(e)}")continue

四、代码测试结果

实现多轮会话记忆

调出历史会话和清空

超过轮数自动截断

五、写在最后

整体代码难度不大，但是配合 安德烈 的视频，更好的理解了 ai 会话的机制。而且用API写AI工具和用产品用AI，差的不只是一行代码，还有对整个机制的理解。