23｜多轮对话：时间线与记忆
月影
你好，我是月影。
接下来，我们就要正式进入复杂多轮对话的实现环节，这是 AI 应用里很复杂、很具有挑战的一部分。不过不要担心，跟住我的节奏，你就能掌握其中精髓。
在具体实现之前，我们要先定义一些概念。
会话（session）：用来标记一轮面试，我们用同一个会话表示一个面试，相同会话的 Agent（智能体）之间才能共享和交换数据。
记忆（memory）：用来记录之前的内容，根据前一节设计的 MoE 模型，我们会用一个 Agent 来专门负责记忆。在真正的应用中，记忆是需要存储的，通常采用 redis、数据库等方式进行存储。但为了同学们实操方便，在这里我们将它简化为存储在内存的对象中，不影响对基本原理的理解。
时间线（timeline)：这是一份配置，用来控制面试流程，它的每个节点包含起、止时间，和在该区间内的整体目标（objective）。在实际代码里，我们还会有一个控制器来操纵时间线，让 AI 有一定的自主权。你可能会想 AI 为什么要控制时间线，这个问题我先抛出来供你思考，我们后面深入讲解的时候再解释。
目的表（purpose table）：这也是一份配置表，用于思考的 Agent 根据时间线和记忆，参考目的表来筛选出当前轮次的目的，根据目的来生成一组具体的行动方针（actions），对话 Agent 会根据候选人的回答和行动方针，参考目的表来进行下一轮的提问。
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1. 实现复杂多轮对话是 AI 应用中的挑战之一，需要掌握会话、记忆、时间线和目的表等概念。 2. 记忆在实际应用中需要存储，通常采用 redis、数据库等方式进行存储，但在实操中可以简化为存储在内存的对象中。 3. 时间线是一份配置，用来控制面试流程，包含起、止时间和整体目标，AI 会有一个控制器来操纵时间线，让 AI 有一定的自主权。 4. 目的表是一份配置表，用于思考的 Agent 根据时间线和记忆，参考目的表来筛选出当前轮次的目的，根据目的来生成一组具体的行动方针。 5. 对话 Agent 会根据候选人的回答和行动方针，参考目的表来进行下一轮的提问。 6. 整体 Agent 协同的过程是一个异步过程，AI 在候选人回答的期间开始准备下一步的策略，生成行动方针，大大提升了面试流程的思考和对话并行能力，极大提高了面试流程的实时性.
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