旅行Agent多轮对话上下文工程实践分享

一篇掘金文章分享了旅行 Agent 多轮对话的上下文工程方法，主张把用户信息分成三类分别存储：预算、日期、目的地、同行人数等硬约束用结构化 struct 每次注入；软偏好存成可累积的 key-value；已确认决策放进 timeline，作为后续推荐不能覆盖的状态。 文章称，这样分类存储可让 Agent 在多轮对话中记住预算、偏好与同行人。这些是作者提出的工程实践主张，报道未给出实际效果验证。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。