聊天记忆的简单实现-ChatMemory实现-aisevice

核心原理：聊天记忆的本质是将历史对话（结构化消息列表）作为上下文，与新问题一起发送给无状态的 LLM，让模型基于完整上下文生成回复；实现方式基础版：手动拼接消息列表，适合学习原理；优化版：封装，适合自定义场景；高级版：使用 LangChain4J 内置ChatMemory，适合快速落地；关键注意点：需控制上下文长度，避免超出模型窗口限制，同时做好异常处理保证稳定性。

小王不爱笑263

914人浏览 · 2026-02-05 21:32:07

小王不爱笑263 · 2026-02-05 21:32:07 发布

一、核心原理深度解析

聊天记忆的本质是弥补大语言模型的无状态特性，核心逻辑可以总结为：

模型无状态性：LLM（大语言模型）本身不会保留任何对话信息，每次请求都是独立的，这是需要手动实现记忆的根本原因。
上下文传递：将历史对话（用户消息 + AI 回复）结构化后，作为上下文和新问题一起发送给模型，让模型 “看到” 完整对话脉络。
结构化消息：LangChain4J 通过UserMessage/AiMessage等类标准化消息格式，确保模型能正确识别对话角色和顺序。

二、完整实现流程（从基础到优化）

1. 基础实现流程（手动管理记忆）

java

运行

import dev.langchain4j.data.message.UserMessage;
import dev.langchain4j.data.message.AiMessage;
import dev.langchain4j.model.chat.ChatLanguageModel;
import dev.langchain4j.model.output.ChatResponse;
import dev.langchain4j.model.qwen.QwenChatModel;
import java.util.Arrays;

public class BasicChatMemoryDemo {
    public static void main(String[] args) {
        // 1. 初始化通义千问模型（需配置API Key等信息）
        ChatLanguageModel qwenChatModel = QwenChatModel.builder()
                .apiKey("your-api-key")
                .baseUrl("https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1")
                .modelName("qwen-turbo")
                .build();

        // 2. 第一轮对话：无历史，仅发送当前消息
        UserMessage userMessage1 = UserMessage.userMessage("我是环环");
        ChatResponse chatResponse1 = qwenChatModel.chat(userMessage1);
        AiMessage aiMessage1 = chatResponse1.aiMessage();
        System.out.println("AI回复1：" + aiMessage1.text()); // 输出：你好呀环环😊

        // 3. 第二轮对话：携带历史消息，实现记忆
        UserMessage userMessage2 = UserMessage.userMessage("你知道我是谁吗");
        // 关键：将历史消息+新消息组合成列表发送
        ChatResponse chatResponse2 = qwenChatModel.chat(Arrays.asList(userMessage1, aiMessage1, userMessage2));
        AiMessage aiMessage2 = chatResponse2.aiMessage();
        System.out.println("AI回复2：" + aiMessage2.text()); // 输出：你是环环呀～
    }
}

关键步骤解释：

第一轮仅发送用户消息，模型无上下文，只能基础回应；
第二轮将「第一轮用户消息→第一轮 AI 回复→第二轮用户消息」整合成列表发送，模型基于完整上下文识别出 “环环” 这个身份。

2. 优化实现（封装管理类）

基础实现需要手动拼接消息列表，扩展性差，推荐封装ChatHistory和ChatService来简化开发：

java

运行

import dev.langchain4j.data.message.AiMessage;
import dev.langchain4j.data.message.Message;
import dev.langchain4j.data.message.UserMessage;
import dev.langchain4j.model.chat.ChatLanguageModel;
import dev.langchain4j.model.output.ChatResponse;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

// 1. 消息历史管理类：统一管理对话历史
class ChatHistory {
    private final List<Message> messages = new ArrayList<>();

    // 添加用户消息
    public void addUserMessage(String content) {
        messages.add(UserMessage.userMessage(content));
    }

    // 添加AI消息
    public void addAiMessage(String content) {
        messages.add(AiMessage.aiMessage(content));
    }

    // 获取完整对话历史
    public List<Message> getMessages() {
        return messages;
    }

    // 清空历史
    public void clear() {
        messages.clear();
    }
}

// 2. 对话服务类：封装对话逻辑，对外提供简单接口
class ChatService {
    private final ChatLanguageModel model;
    private final ChatHistory history = new ChatHistory();

    public ChatService(ChatLanguageModel model) {
        this.model = model;
    }

    // 核心对话方法：自动管理历史，返回AI回复
    public String chat(String userInput) {
        try {
            // 1. 添加用户输入到历史
            history.addUserMessage(userInput);
            // 2. 发送完整历史给模型
            ChatResponse response = model.chat(history.getMessages());
            AiMessage aiMessage = response.aiMessage();
            // 3. 添加AI回复到历史
            history.addAiMessage(aiMessage.text());
            // 4. 返回回复内容
            return aiMessage.text();
        } catch (Exception e) {
            System.err.println("对话异常：" + e.getMessage());
            return "抱歉，暂时无法回复你的问题。";
        }
    }

    // 清空对话历史
    public void clearHistory() {
        history.clear();
    }
}

// 3. 测试优化后的实现
public class OptimizedChatMemoryDemo {
    public static void main(String[] args) {
        // 初始化模型
        ChatLanguageModel qwenChatModel = QwenChatModel.builder()
                .apiKey("your-api-key")
                .baseUrl("https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1")
                .modelName("qwen-turbo")
                .build();

        // 初始化对话服务
        ChatService chatService = new ChatService(qwenChatModel);

        // 对话测试：无需手动管理历史，调用接口即可
        String response1 = chatService.chat("我是环环");
        System.out.println("AI回复1：" + response1); // 你好环环～

        String response2 = chatService.chat("你知道我是谁吗");
        System.out.println("AI回复2：" + response2); // 你是环环呀😜

        // 清空历史后，模型丢失记忆
        chatService.clearHistory();
        String response3 = chatService.chat("你知道我是谁吗");
        System.out.println("AI回复3：" + response3); // 我不知道你是谁哦，可以告诉我～
    }
}

优化点解释：

ChatHistory：统一处理消息的添加、获取、清空，避免重复代码；
ChatService：封装模型调用和异常处理，对外仅暴露chat()和clearHistory()，调用方无需关注底层逻辑；
异常处理：避免因网络 / 模型调用失败导致程序崩溃，提升鲁棒性。

3. 高级记忆机制（LangChain4J 内置组件）

LangChain4J 提供了ChatMemory接口，无需手动封装，直接实现自动记忆管理：

java

运行

import dev.langchain4j.memory.ChatMemory;
import dev.langchain4j.memory.chat.MessageWindowChatMemory;
import dev.langchain4j.model.chat.ChatLanguageModel;
import dev.langchain4j.model.chat.StreamingChatLanguageModel;
import dev.langchain4j.model.qwen.QwenChatModel;

public class AdvancedChatMemoryDemo {
    public static void main(String[] args) {
        // 1. 初始化基础模型
        ChatLanguageModel qwenChatModel = QwenChatModel.builder()
                .apiKey("your-api-key")
                .baseUrl("https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1")
                .modelName("qwen-turbo")
                .build();

        // 2. 创建记忆组件：限制最多保留10条消息（避免上下文过长）
        ChatMemory chatMemory = MessageWindowChatMemory.withMaxMessages(10);

        // 3. 包装模型，赋予记忆能力
        ChatLanguageModel modelWithMemory = ChatLanguageModel.withMemory(qwenChatModel, chatMemory);

        // 4. 对话：无需手动管理历史，模型自动记忆
        String response1 = modelWithMemory.chat("我是环环");
        System.out.println("AI回复1：" + response1); // 你好环环～

        String response2 = modelWithMemory.chat("你知道我是谁吗");
        System.out.println("AI回复2：" + response2); // 你是环环呀😜
    }
}

核心优势：

自动管理消息列表，无需手动添加 / 拼接；
支持MessageWindowChatMemory限制消息数量，避免超出模型上下文窗口；
代码极简，适合生产环境快速落地。

三、底层技术细节补充

1. 消息处理全流程

预览

查看代码

用户输入

封装为UserMessage

添加到对话历史列表

序列化消息列表为模型可识别格式

发送到LLM（包含历史+新消息）

模型解析上下文生成回复

解析回复为AiMessage

添加到对话历史

返回回复给用户

flowchart TD
    A[用户输入] --> B[封装为UserMessage]
    B --> C[添加到对话历史列表]
    C --> D[序列化消息列表为模型可识别格式]
    D --> E[发送到LLM（包含历史+新消息）]
    E --> F[模型解析上下文生成回复]
    F --> G[解析回复为AiMessage]
    G --> H[添加到对话历史]
    H --> I[返回回复给用户]

用户输入

封装为UserMessage

添加到对话历史列表

序列化消息列表为模型可识别格式

发送到LLM（包含历史+新消息）

模型解析上下文生成回复

解析回复为AiMessage

添加到对话历史

返回回复给用户

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2. 上下文窗口限制注意事项

不同模型的上下文窗口不同（如 qwen-turbo 是 8k，qwen-plus 是 32k）；
消息列表的总 token 数不能超过窗口大小，否则会被截断（优先保留最新消息）；
手动管理历史时，需自行实现 “旧消息清理” 逻辑；使用MessageWindowChatMemory可自动限制消息数量。

四、总结

核心原理：聊天记忆的本质是将历史对话（结构化消息列表）作为上下文，与新问题一起发送给无状态的 LLM，让模型基于完整上下文生成回复；
实现方式：
- 基础版：手动拼接消息列表，适合学习原理；
- 优化版：封装ChatHistory+ChatService，适合自定义场景；
- 高级版：使用 LangChain4J 内置ChatMemory，适合快速落地；
关键注意点：需控制上下文长度，避免超出模型窗口限制，同时做好异常处理保证稳定性。

一、`ChatMemory`实现聊天记忆的核心原理

ChatMemory是 LangChain4J 为解决 “手动管理对话历史繁琐” 问题设计的标准化记忆组件，其核心原理可总结为：

解耦记忆逻辑：将 “对话历史管理” 从业务代码中抽离，封装成独立组件，负责消息的存储、清理、查询；
自动上下文构建：AIService作为桥梁，在每次调用模型时，自动从ChatMemory中读取历史消息，与新消息拼接成完整上下文发送给模型；
窗口化内存控制：通过MessageWindowChatMemory实现 “滑动窗口” 机制，只保留最近 N 条消息，避免上下文过长超出模型窗口限制。

简单来说：ChatMemory是 “记忆仓库”，AIService是 “仓库管理员 + 对话调度员”，二者配合让你无需手动拼接消息列表，只需调用简单的chat()方法就能实现带记忆的多轮对话。

二、完整实现流程（附可运行代码）

1. 前置准备

首先确保引入 LangChain4J 相关依赖（以 Maven 为例）：

xml

<dependency>
    <groupId>dev.langchain4j</groupId>
    <artifactId>langchain4j</artifactId>
    <version>0.34.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>dev.langchain4j</groupId>
    <artifactId>langchain4j-qwen</artifactId>
    <version>0.34.0</version>
</dependency>

2. 分步实现（从基础到优化）

步骤 1：定义 AIService 接口（核心）

AIService需要一个接口来定义对话方法，这是 LangChain4J 的 “声明式” 设计，框架会自动为接口生成实现类：

java

运行

import dev.langchain4j.service.SystemMessage;
import dev.langchain4j.service.UserMessage;

// 定义助手接口，通过注解简化消息处理
interface Assistant {
    // 可选：SystemMessage定义模型的行为准则（全局生效）
    @SystemMessage("你是一个友好的助手，必须记住用户的姓名和关键信息，回复要亲切")
    // UserMessage标记该方法接收用户输入
    String chat(@UserMessage String userInput);
}

步骤 2：创建 ChatMemory 实例

使用MessageWindowChatMemory创建带窗口限制的记忆组件：

java

运行

import dev.langchain4j.memory.chat.MessageWindowChatMemory;

// 构建记忆组件：最多保留10条消息，超出则自动删除最早的
MessageWindowChatMemory chatMemory = MessageWindowChatMemory.builder()
        .maxMessages(10)  // 核心参数：消息窗口大小
        .id("user_12345") // 可选：为记忆实例设置唯一ID，区分不同用户
        .build();

步骤 3：构建 AIService 并集成模型 + 记忆

将模型、记忆组件注入AIService，框架会自动完成集成：

java

运行

import dev.langchain4j.model.qwen.QwenChatModel;
import dev.langchain4j.service.AiServices;

public class ChatMemoryDemo {
    public static void main(String[] args) {
        // 1. 初始化通义千问模型（替换为你的API Key）
        QwenChatModel qwenChatModel = QwenChatModel.builder()
                .apiKey("your-api-key")
                .baseUrl("https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1")
                .modelName("qwen-turbo")
                .temperature(0.7) // 可选：调整回复随机性
                .build();

        // 2. 创建记忆组件（步骤2的代码）
        MessageWindowChatMemory chatMemory = MessageWindowChatMemory.builder()
                .maxMessages(10)
                .id("user_12345")
                .build();

        // 3. 构建AIService：集成模型+记忆
        Assistant assistant = AiServices.builder(Assistant.class)
                .chatLanguageModel(qwenChatModel) // 绑定模型
                .chatMemory(chatMemory)           // 绑定记忆
                .build();

        // 4. 多轮对话测试（核心：无需手动管理历史）
        try {
            // 第一轮：告知姓名
            String answer1 = assistant.chat("我是环环");
            System.out.println("AI回复1：" + answer1); 
            // 预期输出：你好环环！很高兴认识你😊

            // 第二轮：验证记忆
            String answer2 = assistant.chat("我是谁？");
            System.out.println("AI回复2：" + answer2); 
            // 预期输出：你是环环呀～我记得你的名字😜

            // 第三轮：基于记忆的扩展对话
            String answer3 = assistant.chat("帮我规划一个环环的专属周末计划");
            System.out.println("AI回复3：" + answer3); 
            // 预期输出：环环的专属周末计划来啦...
        } catch (Exception e) {
            System.err.println("对话异常：" + e.getMessage());
            // 兜底回复
            System.out.println("抱歉，我暂时无法回复你的问题，请稍后再试～");
        }
    }
}

3. 底层流转流程（可视化）

预览

查看代码

LLMLLM (Qwen)ChatMemoryAIServiceUserLLMLLM (Qwen)ChatMemoryAIServiceUser调用chat("我是环环")添加用户消息"我是环环"到记忆获取当前完整历史（仅"我是环环"）发送上下文（历史+新消息）返回回复"你好环环！很高兴认识你😊"添加AI回复到记忆返回AI回复调用chat("我是谁？")添加用户消息"我是谁？"到记忆获取完整历史（"我是环环"+AI回复+"我是谁？"）发送完整上下文返回回复"你是环环呀～我记得你的名字😜"添加AI回复到记忆返回AI回复

sequenceDiagram
    participant User
    participant AIService
    participant ChatMemory
    participant LLM (Qwen)

    User->>AIService: 调用chat("我是环环")
    AIService->>ChatMemory: 添加用户消息"我是环环"到记忆
    AIService->>ChatMemory: 获取当前完整历史（仅"我是环环"）
    AIService->>LLM: 发送上下文（历史+新消息）
    LLM->>AIService: 返回回复"你好环环！很高兴认识你😊"
    AIService->>ChatMemory: 添加AI回复到记忆
    AIService->>User: 返回AI回复
    
    User->>AIService: 调用chat("我是谁？")
    AIService->>ChatMemory: 添加用户消息"我是谁？"到记忆
    AIService->>ChatMemory: 获取完整历史（"我是环环"+AI回复+"我是谁？"）
    AIService->>LLM: 发送完整上下文
    LLM->>AIService: 返回回复"你是环环呀～我记得你的名字😜"
    AIService->>ChatMemory: 添加AI回复到记忆
    AIService->>User: 返回AI回复

三、关键技术细节解析

1. `MessageWindowChatMemory`的内部机制

数据存储：内部维护一个Deque（双端队列），新消息从队尾添加，超出maxMessages时从队头删除最早的消息；
消息类型：自动区分UserMessage/AiMessage，无需手动封装；
用户隔离：通过id参数为不同用户创建独立的记忆实例，避免多用户记忆混淆（核心生产级特性）。

2. `AIService`的核心能力

注解驱动：@SystemMessage/@UserMessage自动封装消息类型，无需手动创建UserMessage对象；
自动上下文拼接：每次调用chat()时，自动从ChatMemory读取历史，拼接成模型可识别的格式；
异常封装：框架会捕获模型调用的基础异常，你只需外层捕获业务异常即可。

3. 优化配置（生产级建议）

java

运行

// 1. 更精细的ChatMemory配置
MessageWindowChatMemory chatMemory = MessageWindowChatMemory.builder()
        .maxMessages(8)  // 根据模型窗口调整（qwen-turbo建议8-10条）
        .id("user_" + userId) // 动态生成用户ID，实现多用户隔离
        .build();

// 2. AIService增强配置（添加系统指令+超时）
Assistant assistant = AiServices.builder(Assistant.class)
        .chatLanguageModel(qwenChatModel)
        .chatMemory(chatMemory)
        .systemMessage("你是专业的个人助手，严格记住用户的姓名、偏好，回复简洁友好，不超过50字")
        .timeout(30) // 超时时间（秒）
        .build();

四、总结

核心原理：ChatMemory是 “自动记忆仓库”，AIService是 “调度员”，二者配合将 “手动拼接历史” 的工作完全封装，只需调用chat()方法即可实现带记忆的多轮对话；
关键流程：定义接口→创建记忆组件→构建 AIService→调用 chat () 方法，四步完成多轮对话，无需关注底层消息拼接；
核心优势：自动管理消息窗口（避免超模型上下文）、多用户隔离、代码极简（相比手动管理减少 80% 冗余代码），是 LangChain4J 推荐的生产级聊天记忆实现方式。

使用 AIService 实现记忆对话智能体

一、核心原理

通过将ChatMemory组件与AIService集成，让智能体自动管理、利用对话历史，实现上下文感知的多轮对话。核心是结合AIService简洁的 API 和ChatMemory的记忆能力，无需手动维护对话历史。

二、核心实现步骤

1. 配置 ChatMemory Bean（记忆管理）

java

运行

@Configuration
public class MemoryChatAssistantConfig {
    @Bean
    ChatMemory chatMemory() {
        // 推荐：扩展配置版（指定ID+消息窗口大小）
        return MessageWindowChatMemory.builder()
                .maxMessages(10)       // 最多保存10条消息，超出则移除最早的
                .id("default-chat-memory")  // 多会话场景用于区分记忆实例
                .build();
        
        // 简洁版（仅指定消息数）
        // return MessageWindowChatMemory.withMaxMessages(10);
    }
}

关键参数：maxMessages设置消息滑动窗口大小，自动维护最近 N 条对话，避免超出模型上下文限制。

2. 定义 Assistant 接口（AI 服务契约）

java

运行

@AiService(
    wiringMode = EXPLICIT,        // 显式绑定组件
    chatModel = "qwenChatModel"   // 指定使用的聊天模型Bean名称
)
public interface Assistant {
    /** 基础记忆聊天 */
    String chat(String userMessage);

    /** 带系统提示的记忆聊天 */
    @SystemMessage("你是专业助手，回答详细准确且记住对话历史")
    String chatWithSystemPrompt(String userMessage);

    /** 生成指定主题/长度的内容（带记忆） */
    String generateContent(String topic, int length);
}

注解说明：

@AiService：标记为 AI 服务接口，Spring 自动识别并生成实现类；
@SystemMessage：为对话添加固定系统提示，约束 AI 回复风格。

3. 两种使用方式

方式 1：Spring 自动注入（推荐，生产环境）

java

运行

@Autowired
private Assistant assistant;

@Test
public void testAutoInjectAssistant() {
    try {
        // 多轮对话，自动维护记忆
        String answer1 = assistant.chat("我是环环");
        String answer2 = assistant.chat("我是谁"); // AI能识别"环环"的身份
        
        System.out.println("回复1：" + answer1);
        System.out.println("回复2：" + answer2);
    } catch (Exception e) {
        System.err.println("对话失败：" + e.getMessage());
    }
}

工作原理：Spring 启动时自动检测@AiService接口，发现ChatMemory Bean 后自动集成，注入的实例直接具备记忆能力。

方式 2：手动构建（特殊场景，如动态配置）

java

运行

@Test
public void testManualBuildAssistant() {
    // 1. 创建记忆实例
    MessageWindowChatMemory chatMemory = MessageWindowChatMemory.withMaxMessages(10);
    
    // 2. 手动构建AI服务（需注入聊天模型）
    Assistant assistant = AiServices.builder(Assistant.class)
            .chatLanguageModel(qwenChatModel)  // 注入指定的聊天模型
            .chatMemory(chatMemory)            // 绑定记忆组件
            .build();
    
    // 3. 调用（效果与自动注入一致）
    String answer1 = assistant.chat("我是环环");
    String answer2 = assistant.chat("我是谁");
}

三、底层技术机制

1. 记忆存储：滑动窗口机制

MessageWindowChatMemory内部通过滑动窗口管理对话历史：

新消息追加到窗口末尾；
消息数超maxMessages时，自动移除最早的消息；
仅保留最近 N 条消息，平衡上下文完整性和模型性能。

2. AIService + ChatMemory 集成流程

预览

查看代码

下一轮对话

用户输入

AIService捕获消息

从ChatMemory读取历史

构建完整上下文

调用AI模型生成回复

捕获模型回复

更新ChatMemory（添加用户+AI消息）

返回回复给用户

flowchart LR
    A[用户输入] --> B[AIService捕获消息]
    B --> C[从ChatMemory读取历史]
    C --> D[构建完整上下文]
    D --> E[调用AI模型生成回复]
    E --> F[捕获模型回复]
    F --> G[更新ChatMemory（添加用户+AI消息）]
    G --> H[返回回复给用户]
    H -->|下一轮对话| A

下一轮对话

用户输入

AIService捕获消息

从ChatMemory读取历史

构建完整上下文

调用AI模型生成回复

捕获模型回复

更新ChatMemory（添加用户+AI消息

四、代码优化要点

优化方向	优化前（基础版）	优化后（生产版）
接口能力	仅单一场景的`chat`方法	扩展多方法（带系统提示、内容生成）
配置灵活性	仅指定消息数	增加实例 ID，支持多会话区分
异常处理	无异常捕获	增加 try-catch，友好处理调用失败场景

五、技术对比与适用场景

实现方式	代码复杂度	维护难度	功能丰富度	适用场景
手动管理对话历史	高	高	中	简单对话、学习 / 调试
ChatMemory + AIService	低	低	高	复杂多轮对话、生产环境
仅 AIService（无记忆）	低	低	低	单次问答、无上下文需求场景

典型应用场景

个人助手：记住用户偏好、日程、历史对话；
客服系统：关联订单号、历史问题，提供连贯服务；
教育辅导：跟踪学习进度、薄弱点，针对性解答；
创意协作：保留项目背景、讨论历史，持续优化创意。

六、核心优势

开发效率：无需手动编写对话历史管理逻辑，几行代码实现记忆对话；
用户体验：上下文感知，对话更自然、个性化；
系统性能：滑动窗口自动控内存，仅发送必要历史，提升响应速度。

总结

使用 AIService 实现记忆对话智能体的核心是：

配置ChatMemory定义记忆规则（消息窗口大小）；
用@AiService定义简洁的服务接口；
通过 Spring 自动注入 / 手动构建集成记忆能力；
直接调用接口即可实现上下文感知的多轮对话。

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小王不爱笑263

@2503_92804185

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聊天记忆的简单实现-ChatMemory实现-aisevice

小王不爱笑263

一、核心原理深度解析

二、完整实现流程（从基础到优化）

1. 基础实现流程（手动管理记忆）

2. 优化实现（封装管理类）

3. 高级记忆机制（LangChain4J 内置组件）

三、底层技术细节补充

1. 消息处理全流程

2. 上下文窗口限制注意事项

四、总结

一、ChatMemory实现聊天记忆的核心原理

二、完整实现流程（附可运行代码）

1. 前置准备

2. 分步实现（从基础到优化）

步骤 1：定义 AIService 接口（核心）

步骤 2：创建 ChatMemory 实例

步骤 3：构建 AIService 并集成模型 + 记忆

3. 底层流转流程（可视化）

三、关键技术细节解析

1. MessageWindowChatMemory的内部机制

2. AIService的核心能力

3. 优化配置（生产级建议）

四、总结

使用 AIService 实现记忆对话智能体

一、核心原理

二、核心实现步骤

1. 配置 ChatMemory Bean（记忆管理）

2. 定义 Assistant 接口（AI 服务契约）

3. 两种使用方式

方式 1：Spring 自动注入（推荐，生产环境）

方式 2：手动构建（特殊场景，如动态配置）

三、底层技术机制

1. 记忆存储：滑动窗口机制

2. AIService + ChatMemory 集成流程

四、代码优化要点

五、技术对比与适用场景

典型应用场景

六、核心优势

总结

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小王不爱笑263

一、`ChatMemory`实现聊天记忆的核心原理

1. `MessageWindowChatMemory`的内部机制

2. `AIService`的核心能力