上下文与记忆管理
是什么
让多轮对话中的信息在节点之间、轮次之间正确流动的一套机制。解决两个问题：Agent 记不住上文(需要记忆) 和上下文越积越大(需要压缩)。
上下文的使用
- Agent 节点:打开短期记忆开关后，支持通过短期记忆使用历史会话的上下文
- LLM 节点:在上下文菜单中选择变量作为上下文后即可使用;也可以读取短期记忆中的上下文
上下文的生成
- Agent 节点使用上下文后，会自动把工具返回的内容压缩进入上下文 —— 工具查到的数据不会在下一轮丢失
- LLM 节点选择上下文内容后，支持上下文的输出;输出后的上下文可供后续节点引用
上下文的保存
- Chatflow 在输出时，支持选择上下文变量保存到短期记忆
- 每一轮会话保存自己的上下文信息
上下文压缩
- Agent 节点通过开关开启上下文压缩功能
- 当上下文超过一定量时自动压缩：压缩后，本轮会话的上下文包含之前所有轮次的上下文信息，同时历史轮次的原始上下文自动清除 —— 信息保留、体积可控
缓存
- 开启缓存时有二次确认弹窗告知风险 (缓存可能返回过时结果)
- Agentic Chat 模式禁用缓存配置
使用建议
- 记忆窗口开够用的最小值:窗口过大费 token、易被历史带偏，见 提示词技巧
- 上下文压缩本身消耗用量 (承担方与对话运行一致),长对话场景在成本估算中计入，见 Workspace 与套餐体系
- LLM 节点配置了上下文但提示词中没插入对应变量会报错"请在提示中填写上下文变量",见 变量与数据流
关联阅读
- LLM 节点帮助文档 — 记忆功能与记忆窗口配置
- Agent 节点帮助文档