机器人互动如何做好上下文：短期记忆，固化和注入长期记忆：

上下文管理是对话式 AI 的记忆中枢，需通过技术方案（RAG、结构化记忆）与优化策略 （意图过滤、动态裁剪）解决连贯性、资源消耗与准确性的三角平衡问题。

声网对话式 AI 引擎采用的方案是通过结构化短期记忆+动态长期记忆注入，在保障兼容性的同时，针对实时语音交互场景（尤其中断处理）进行深度优化，并赋予开发者高度灵 活的上下文控制权限。

1．短期记忆机制

短期记忆（Short-term Memory）是智能体在当前会话中临时保存和处理的信息空间。 用户和对话式智能体互动期间，智能体会在短期记忆中缓存当前对话的上下文，确保智能体 能够连贯地理解和回应用户的连续输入。

对话式 AI 引擎整体短期记忆会以 JSON 的形式存储，遵循 OpenAI Chat Completions 的规则，同时进行了部分的扩展。

2．短期记忆的获取：

◇ 智能体运行期间，调用 GET 获取智能体短期记忆接口获取短期记忆 JSON。该接 口会得到智能体生命周期内储存的完整的短期记忆。

◇ 智能体停止后，声网会通过消息通知服务将短期记忆回调至你的业务服务器，详见 消息通知事件类型。

3．固化和注入长期记忆：

智能体的短期记忆会随智能体停止而消失，你可以在智能体停止后，将短期记忆储存到 你的服务器以固化为长期记忆，之后在创建智能体时通过 llm.system_messages 直接注入 原始记忆内容或经过总结的记忆内容，从而实现在智能体退出或重启后仍然能够访问和使用 这些数据。

以下示例展示了通过 system_messages 注入经过总结的记忆内容：