以上是四大策略的完整交互式导览，点击顶部标签可切换策略。下面是核心要点的文字总结：

策略一：上下文管理 是基础工程问题。三种方法各有适用场景——简单聊天机器人用滑动窗口够用，复杂任务型助手建议滑动窗口 + 摘要压缩组合，而多步骤业务流程则必须用状态跟踪来维持任务进度。

策略二：指代消解 直接决定对话理解的准确率。工程上通常维护一个"实体追踪表"随对话实时更新，并设定置信度阈值——低于阈值时宁可主动追问，也不要猜错。

策略三：Prompt 结构化 的核心是把"散文式"历史对话转化为"文档式"结构注入，分区越清晰（角色/状态/历史/当前输入），模型定位信息的效率越高。高级做法是用向量检索只注入"相关片段"，而不是把全部历史都塞进去。

策略四：长期记忆 是拉开产品体验差距的关键。四层记忆（工作/情节/语义/程序）分别对应不同存储技术，最重要的是在每次对话结束后有一个"记忆写回"步骤，以及新对话开始时的"个性化召回"步骤——这两步往往被忽略，却决定了用户是否感受到"它记得我"。