在多轮对话中，如何通过提示词技巧性地管理和维持上下文，以防止AI“忘记”之前的关键信息？

跟AI聊天，最烦人的事莫过于聊着聊着，它突然就把前面说过的话给忘了。就好像你跟朋友聊得正嗨，他突然问你：“咱俩刚才聊啥来着？” 这感觉，挺让人泄气的。AI本身是“无状态”的，意思就是它没有记忆。 每次你跟它说话，对它来说都是一次全新的开始。 它之所以能接上你的话，是因为聊天程序把你们之前的对话记录，偷偷地又发给了它一次。

但问题来了，这个记录是有限的，专业点叫“上下文窗口”（Context Window）。 每个模型能记住的字数（技术上叫token）都有上限。 比如有些模型可能只能记住几千个字，聊得长了，最开始的内容就会被挤掉。 这就是AI“失忆”的根本原因。而且，每次都把全部历史记录发过去，既浪费时间又费钱，因为很多AI服务是按token数量收费的。

所以，想让AI在长对话里不掉链子，记住关键信息，就得在写提示词（Prompt）的时候用点技巧，主动去管理这个上下文。下面我把一些亲身试过并且有效的方法，掰开揉碎了讲给你听。

方法一：主动重复，划出重点

这是最简单直接，也最有效的办法。别指望AI能自动识别哪些是重点，你得亲口告诉它。在每一轮对话，或者隔几轮对话，主动把关键信息再强调一遍。

想象一下你在带一个实习生，你不会只在第一天告诉他所有工作要点，然后在接下来一个月里指望他全记住。你会在每个新任务开始前，再次提醒他相关的要点。跟AI沟通也是一个道理。

具体操作很简单，就是在你的新问题前面，加一个简短的“背景回顾”。

举个例子：

假设你正在让AI帮你策划一个市场活动。

• 第一轮对话你可能会说： “我们来策划一个针对大学生的线上摄影比赛。核心目标是提升我们App的年轻用户活跃度。预算是5万元。”
• 过了几轮，你们讨论了很多细节，现在你想讨论奖品设置，这时候就可以这样说： “回顾一下，我们正在策划一个针对大学生的线上摄影比赛，目标是提升App活跃度，预算5万。 现在，我们来讨论一下奖品设置，你觉得一等奖送什么比较吸引人？”

看到那个加粗的部分了吗？这就是在主动管理上下文。你把核心的目标、人群、预算这几个关键信息又重复了一遍。这样做的好处是，AI在思考奖品的时候，会牢牢记着“大学生”、“提升活跃度”和“5万预算”这几个限制条件，而不是天马行空地给你推荐一个超出预算的豪华欧洲双人游。 这种方法能把对话的核心“锚定”住，防止它在细节的讨论中跑偏。

方法二：让AI自己总结

如果你觉得每次都自己总结有点麻烦，可以换个思路，让AI自己动手。在对话进行到一定阶段后，你可以直接让它总结一下目前为止的讨论内容。 这不仅能检查它是不是还“记得”关键信息，也能生成一段精炼的上下文，方便你在后面的对话中引用。

具体操作步骤：

1. 发出总结指令： 在对话的一个阶段性节点，比如讨论完一个大模块后，你可以说：“好了，请把我们目前为止讨论出的所有要点，用列表的形式总结一下。”
2. 检查和修正总结： AI会给出一个总结列表。你需要快速浏览一遍，看看有没有遗漏或者理解错的地方。如果有，立刻指出来让它修改。比如：“总结得不错，但是第三点你忘了我们还提到要和学校社团合作。”
3. 利用这个总结： 一旦你有了一份准确的总结，在接下来的对话中，你就可以直接利用这份“会议纪要”了。比如，你可以说：“好的，就基于我们上面总结的那几点，我们来规划一下具体的时间线。”

这个方法相当于把AI变成你的会议助理。它不仅帮你干活，还负责记录和整理，确保接下来的每一步都有据可依。

方法三：建立“关键信息档案”

当对话变得非常长，涉及的信息点又多又杂时，前面两种方法可能就不够用了。这时候，我们需要一个更结构化的方法，我管它叫“关键信息档案”。

这个方法的核心是，在对话的一开始或者中途，创建一个专门的区域来存放所有不可更改的核心信息。你可以用一些明确的标题，比如“核心设定”、“项目要求”或者“背景资料”把它框起来。

举个例子：

你在让AI帮你写一个短篇小说的世界观设定。

• 你可以这样开头：

  “我们来构思一个科幻故事。以下是这个世界的核心设定，请在整个对话中严格遵守，不要偏离：

  — 核心设定 —
  
  * 故事背景： 2242年的火星殖民地。
  
  * 核心技术： 人类已经掌握可控核聚变和反重力技术。
  
  * 社会结构： 由五大科技公司联合统治，没有政府概念。
  
  * 主要冲突： 地球资源枯竭，计划强行收回火星的控制权。
  
  * 主角身份： 一位在火星出生长大的独立机械师。
  
  — 核心设定结束 —

  现在，我们先从设计主角的日常生活开始。他住的城市是什么样的？”

通过这种方式，你等于给AI提供了一个可以随时查阅的“参考文件”。 接下来无论你们聊得多细，比如城市的建筑风格、交通工具、居民的服饰等等，AI都会记得要符合“2242年”、“火星”、“反重力技术”这些基本盘。

当需要增加或修改核心信息时，你可以明确地发出指令：“请更新‘核心设定’中的第三条，社会结构改为‘由一个中央AI系统进行管理’。” 这样就保证了信息的动态更新和一致性。

方法四：拆分复杂任务，分段管理

有时候，一个任务太复杂，包含的环节太多，硬要放在一个对话里聊，AI的“内存”肯定不够用。 这时候聪明的做法是把大任务拆分成几个小任务，每个小任务在一个独立的对话（或者一个清晰的对话阶段）里完成。

比如，你要写一份完整的商业计划书。你完全可以把它拆分成：

1. 第一场对话：市场分析。 专门聊目标市场、竞争对手、用户画像。聊完就让AI出总结。
2. 第二场对话：产品设计。 基于第一场的市场分析结论（可以把总结粘贴过来作为开头），来讨论产品的核心功能、技术架构、创新点。
3. 第三场对话：营销策略。
4. 第四场对话：财务预测。

这样做，每一场对话的上下文都相对聚焦，不容易混淆。 AI不需要在思考财务问题的时候，还记着产品技术细节的几十轮讨论。这就像把一个大项目分解成几个可以管理的模块，每个模块独立攻破，最后再组装起来。

一些额外的实用小技巧

除了上面几个核心方法，还有一些小习惯能帮你更好地维持上下文：

• 给对话起个好名字： 很多聊天AI都支持给对话重命名。别用默认的“新对话”，给它起个明确的名字，比如“大学生摄影比赛策划案”。这样你回头找的时候，自己也清楚这段对话是干嘛的。
• 清理无效的对话历史： 如果某一轮AI的回答完全跑偏了，或者你问了个不相干的问题，很多工具都支持删除某一轮对话。 把这些无效信息删掉，能让后续的上下文更干净。
• 利用“系统提示”或“自定义指令”： 一些高级的AI平台允许你设置“自定义指令”（Custom Instructions）或者“系统提示”（System Prompt）。 你可以把那些需要长期遵守的规则、你的身份、你希望AI扮演的角色等信息放在这里。这些信息会被优先处理，相当于给AI装上了一个底层操作系统，能有效保证它在所有对话中的行为一致性。

总而言之，不要把AI当成一个有真正记忆和理解能力的人。把它看成一个能力很强、但记性不好的工具。 你的任务就是通过清晰、结构化的提示词，不断地给它提供正确的“工作记忆”，引导它在正确的轨道上思考。当你熟练掌握了这些管理上下文的技巧，你就会发现，AI“失忆”的情况会大大减少，它也会成为你更得力的助手。