[Dify] 多步对话流程的实现技巧：构建连贯自然的多轮交互系统

在构建 AI 助手或问答系统时，一个核心挑战就是：如何实现“连续多轮”的对话体验，即用户提出初始问题后，系统能根据上下文追问、澄清、收集信息，最终完成一个复杂任务。这种 多步对话流程（Multi-turn Conversation Flow） 是大模型工作流中最具实用价值的一类能力。

本文将介绍：

• 多步对话的典型场景与设计难点

• Dify 中多轮流程的基本构建方式

• 状态管理、变量存储与对话逻辑控制技巧

• 多步收集 / 多步判断 / 多轮确认 等实战模式

• 模板与 LLM 提示设计建议

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一、什么是多步对话流程？为何重要？

📌 场景示例

• 用户提问：“帮我预定机票” → 系统需多轮确认出发地、目的地、时间、人数等

• 用户想生成财务报告 → 系统逐步确认年份、公司、格式等

• 咨询问题不明确 → 系统先分类，再追问补充信息

📈 多步对话的价值

• 更具“人机交互感”，体验贴近真实对话