《Context Engineering - Short-Term Memory Management with Sessions from OpenAI Agents SDK》
AI Agent在长对话中如何管理记忆至关重要！保持合适的上下文长度，既能避免模型“走神”或效率下降，也能确保对话连贯。
GPT-5可处理超大上下文（输入27.2万tokens，输出12.8万tokens），但无序历史、冗余工具调用和噪声检索依然会压垮上下文容量，管理上下文不再是“优化”，而是“必需”。
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为什么上下文管理如此关键？
- 持续一致性：防止旧信息“抢戏”，让代理专注最新用户目标。
- 工具调用准确：精准上下文提升函数调用和参数填写效率。
- 降低延迟和成本：精简提示，减少token使用和计算量。
- 控制错误和幻觉：摘要清理历史错误，避免“上下文中毒”。
- 便于调试和监控：稳定摘要和有限历史方便比对、定位问题。
- 多任务与转接鲁棒：针对多问题的会话，局部摘要支持中断、升级或转交其他代理。
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OpenAI Agents SDK的两种核心“短期记忆”管理方法
1. 上下文裁剪（Context Trimming）
- 机制：仅保留最近N轮对话（用户消息+回应+工具调用等）。
- 优点：简单、无额外延迟，保持最新信息完整，便于调试。
- 缺点：忽略长远背景，可能“忘记”之前承诺或重要信息。
- 适用场景：多问题独立，短流程工具操作，需低延迟和高可预测。
2. 上下文摘要（Context Summarization）
- 机制：将较旧对话压缩成结构化摘要，保留最近N轮原文。
- 优点：长远记忆压缩保存，流畅用户体验，成本可控，摘要可作为检索锚点。
- 缺点：摘要可能遗漏细节或引入偏差，增加延迟和成本，需日志审计。
- 适用场景：长线规划、复杂分析、政策问答，需跨任务连续保持决策和约束。
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实践示例：多轮客服对话
客户常提出多重问题，代理需在不拖累冗余细节的前提下保持上下文一致。
SDK中`Session`对象帮你自动管理历史，调用`session.run(...)`即可，无需手动拼接或跟踪ID。
- 裁剪示例：保留最近3轮对话，旧内容自动丢弃。
- 摘要示例：超过4轮后，将旧内容总结成结构化小结，最近2轮保持原文。
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设计摘要时的关键原则
- 重点事件和时间顺序：明确里程碑，保证时间线清晰。
- 用例定制：摘要结构和细节需贴合实际场景。
- 矛盾检查和幻觉控制：避免内部冲突和虚假信息传播。
- 工具调用反馈：总结工具表现，指导下一步行动。
- 简洁明了、条理清晰：用短句和分点，避免冗余。
- 模型选择平衡：根据延迟和成本权衡摘要模型。
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如何评估上下文管理效果？
- 基线对比实验：使用已有评测集对比不同记忆策略。
- 用LLM判分：设计评分prompt评估摘要质量。
- 对话回放准确率：测试裁剪/摘要对后续回答的影响。
- 错误回归监控：关注未答问题、错误约束或工具调用失误。
- Token压力监测：检查是否因上下文限制丢失关键信息。
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总结
上下文管理是构建多轮、复杂AI Agent的核心能力。OpenAI Agents SDK提供了简洁而强大的工具，结合裁剪和摘要策略，帮助你打造更高效、稳定、贴合业务的智能助手。
不断调优max_turns、摘要提示和评估手段，是实现最佳效果的关键。
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🔗 原文详情见：
cookbook.openai.com/examples/agents_sdk/session_memory
下载阅读：pan.quark.cn/s/4f466f841cd1
