趋近智
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设想一下，你正在和一个人交谈，但他却忘了你刚才说了什么。是不是很让人沮丧？LLM智能体如果没有办法记住近期的交流内容，也会遇到类似的问题。这种回忆对话即时过去内容的能力，我们称之为“对话上下文 (context)”，它是智能体短期记忆的一个重要方面。
那么，究竟什么是对话上下文呢？你可以把它理解为你和智能体之间最近几次交流的信息汇集。这包括：
这种上下文使得智能体能够超越简单的、一次性的交流，参与到更有意义、连贯的对话中。智能体中的短期记忆通常专门用于保留这种对话上下文。
保持对话上下文能让智能体表现得更有效。让我们看看它为何如此重要的一些原因。
没有上下文，每次你与智能体互动，都像是开始一段全新的对话。智能体不会记住你刚才问过什么。然而，有了上下文，智能体可以在之前的对话轮次基础上进行。
例如：
为了正确回答你的第二个问题，智能体需要第一次交流的上下文。它需要记住“搜索引擎”被提到过是一种工具。短期记忆保留这种上下文，使对话自然进行。
我们在对话中一直使用代词和其他指代。“它”、“那个”、“它们”之类的词，或者“第一个”、“之前的建议”之类的短语，只有在我们对之前说过的内容有共同理解时才有意义。
考虑一下这个例子：
智能体要理解“它”指的是“智能体规划”，它必须能够访问你最初陈述的上下文。短期记忆提供了这种连接。
通常，任务不会只通过一条指令给出。你可能会分步提供信息或命令。对话上下文使得智能体能够收集这些信息碎片并理解完整的画面。
设想预订航班：
为了成功地帮助你，当你说“下周五”时，智能体需要记住“纽约”。每条信息都会添加到它对你目标的短期理解中。
对话上下文 (context)正是LLM智能体中短期记忆设计来处理的内容。它就像一个临时记事本，智能体在其中记下当前对话的要点。这使得作为智能体“大脑”的LLM在生成下一个回复或决定采取行动时，能够获取近期相关的信息。
可以把它看作对话上的一个“滑动窗口”。随着对话进行，新的交互可能会被添加进来，而非常旧的交互可能会逐渐移出这个短期窗口，这取决于记忆的实现方式。
下图说明了对话早期的上下文是如何保存在短期记忆中，并被智能体用来指导其对后续输入的响应的。
一个简化的视图，说明了对话上下文如何从一轮存储在短期记忆中，并被智能体用来理解和响应后续轮次。
在这个例子中，当用户在第二轮问“记忆如何帮助它？”时，智能体能够正确推断出“它”指的是“LLM智能体”，因为第一轮的信息在其短期对话上下文中是可用的。
记住，当我们以这种方式谈论对话上下文 (context)时，我们通常侧重于短期记忆。这意味着它主要关注当前的、正在进行的交互。它帮助智能体在单个会话中从一轮到下一轮保持连贯。
这种类型的记忆通常不会长时间存储信息，也不会跨越几天或几周完全独立的对话，除非与更高级的、持久的记忆系统结合（我们在“记忆系统概述”中简要提过）。目前，我们关注的是这种使对话得以进行的即时、动态记忆。在下一节中，我们将介绍这种短期记忆的一个简单版本是如何实现的。
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