【AI应用开发第一课】05 赋予 AI “记忆”：Go 中的多轮对话上下文管理

大家好，我是Tony Bai。

在前两讲，我们已经掌握了与 LLM OS 交互的两种核心“姿势”：非流式的“批处理”式对话，以及流式的“实时交互”式对话。我们学会了如何用 Go 语言，像一位娴熟的通信兵，精确地发送请求电报并解码对方的回电。

然而，到目前为止，我们所有的“通信”都还停留在单轮对话的层面。每一次 API 调用，都是一次独立的、全新的交互。LLM 就像一个记忆只有七秒的金鱼，你上一秒告诉它你是谁，下一秒再问它，它会一脸茫然地回答：“你好，陌生人！”

这种“失忆”的状态，极大地限制了 AI 应用的实用性。一个真正有用的 AI 助手，必须能够记住上下文，理解对话的来龙去脉，进行有逻辑、有深度的连续交流。

本讲，我们将直面这个核心挑战，深入探讨如何赋予 AI “记忆”。我们将：

• 重温本质： 再次剖析 LLM 交互的“无状态性”为何是我们需要解决的根本问题。

• 掌握策略： 学习在客户端应用中管理和维护对话上下文的核心方法。

• Go 实战： 亲手编写一个 Go 程序，通过精心维护 messages 列表，实现一个能进行流畅多轮对话的 AI 助手。

• 展望未来： 探讨在超长对话中，管理上下文所面临的挑战与进阶策略。

掌握了上下文管理，你就掌握了从构建“一次性工具”到创造“持久性伙伴”的关键跃迁。