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title: "多轮对话管理"
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description: "一场跨越数小时的编程对话是如何被管理的"
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{/* 本章目标：解释会话编排、持久化、成本追踪 */}
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## 单轮 vs 多轮
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- **单轮**（一次 Agentic Loop）：用户说一句 → AI 执行一系列操作 → 回答
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- **多轮**（一个 Session）：用户和 AI 来回对话几十轮，持续数小时
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多轮对话带来的挑战远超单轮：消息越来越多、token 不断累积、上下文逐渐模糊。
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## 会话编排器的职责
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在单轮 Agentic Loop 之上，有一个编排器负责管理整个会话生命周期：
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<CardGroup cols={2}>
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<Card title="对话状态管理" icon="database">
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维护完整的消息历史，包括用户消息、AI 回复、工具调用结果
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</Card>
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<Card title="会话持久化" icon="floppy-disk">
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自动保存对话记录到磁盘，支持断线重连、历史回顾
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</Card>
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<Card title="文件快照" icon="camera">
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在 AI 修改文件前自动保存快照，支持回滚
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<Card title="成本追踪" icon="calculator">
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精确记录每轮的 token 消耗和 API 费用
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</Card>
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</CardGroup>
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## 会话恢复
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意外退出？网络断了？没关系：
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- 每轮对话结束后，完整的 transcript 会被写入磁盘
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- 下次启动时，可以选择恢复之前的对话
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- 恢复时，系统重建消息历史和上下文状态
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## 成本感知
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AI 编程助手的一个现实问题是**费用可能失控**。Claude Code 内建了多层成本控制：
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| 机制 | 作用 |
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| Token 计数器 | 实时显示本次会话已消耗的输入/输出 token |
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| 费用估算 | 根据模型定价计算累计美元花费 |
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| 预算上限 | 用户可设定最大花费，到达后自动停止 |
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| 压缩提醒 | Token 接近上限时提示用户触发压缩 |
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## 模型切换
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在一个会话中，用户可以随时切换模型或调整参数：
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- `/model` 切换到不同的模型（Sonnet / Opus / Haiku）
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- `/fast` 切换快速模式
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- 模型切换不会丢失对话历史
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