AI Agent的多轮对话：提升用户体验的关键技巧

在前面的文章中，我们讨论了 AI Agent 的各个核心系统。今天，我想聊聊如何实现一个好用的多轮对话系统。说实话，这个话题我琢磨了很久，因为它直接影响到用户体验。

从一个槽点说起

还记得我最开始做对话系统时的一个典型场景：

用户：帮我查一下订单状态
助手：好的，请提供订单号。
用户：A12345
助手：抱歉，我需要您提供订单号才能查询。
用户：...我刚才不是说了吗？

这种对话体验显然很糟糕。问题出在哪里？主要是 AI Agent 没有正确理解和维护对话上下文。后来我总结了几个关键点：

1. 要理解用户意图
2. 要记住上下文信息
3. 要有状态管理机制
4. 要能处理各种异常情况

对话系统的设计

经过多次迭代，我设计了一个相对完善的对话系统：

from typing import List, Dict, Any, Optional
from enum import Enum
from datetime import datetime
from pydantic import BaseModel
import asyncio

class DialogueState(Enum):
    IDLE = "idle"
    WAITING_INPUT = "waiting_input"
    PROCESSING = "processing"
    ERROR = "error"
    COMPLETED = "completed"

class DialogueContext(BaseModel):
    session_id: str
    user_id: str
    current_state: DialogueState
    current_intent: Optional[str]
    slots: Dict[str, Any]
    history: List[Dict[str, Any]]
    created_at: datetime
    updated_at: datetime

class DialogueSystem:
    def __init__(
        self,
        llm,
        tool_registry,
        memory_system
    ):
        self.llm = llm
        self.tool_registry = tool_registry
        self.memory_system = memory_system
        self.sessions: Dict[str, DialogueContext] = {}

    async def process_message(
        self,
        session_id: str,
        user_id: str,
        message: str
    ) -> str:
        # 1. 获取或创建会话上下文
        context = self._get_or_create_context(
            session_id,
            user_id
        )

        try:
            # 2. 更新状态
            context.current_state = DialogueState.PROCESSING

            # 3. 理解用户意图
            intent = await self._understand_intent(
                message,
                context
            )

            # 4. 更新上下文
            context.current_intent = intent.name
            context.slots.update(intent.slots)

            # 5. 执行对应的处理流程
            response = await self._handle_intent(
                intent,
                context
            )

            # 6. 记录对话历史
            self._update_history(
                context,
                message,
                response
            )

            return response

        except Exception as e:
            context.current_state = DialogueState.ERROR
            return f"抱歉，处理您的请求时出现错误：{str(e)}"