每个用户独立维护对话上下文，超出阈值时异步压缩为摘要，保证历史不丢失的同时避免 token 无限增长：summary string// 历史摘要（已压缩部分）recent[]ai.ChatMessage // 最近未压缩的对话构建发送给 AI 的消息列表// 主人设 + 历史摘要合并为一条 system 消息// 拆成两条 system 消息某些提供商会返回空回复})

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Python 的@tool+ 闭包完美对应 Go 的函数："""工厂函数：把 username + services 注入到每个工具的闭包中。"""@tool"""创建一个新群聊。"""return f"群聊创建成功，ID={group['id']}"@tool"""查询城市天气信息。"""# ... 共 13 个工具LangChain 1.x 的@tool原生支持 async 函数，直接awai

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我这里说的，不是“给 AI 一句需求，等它自动把整个系统写完”。我真正采用的方式更像这样：我先确定架构边界和关键语义。把一个复杂问题拆成可验证的小任务，让 AI 分段实现。用日志、测试、接口行为和真实对话去验证结果。发现不对，就继续让 AI 帮我重构、补测试、修 Prompt、加约束。我始终保留最终决策权，AI 提高的是实现速度，不替代工程判断。这套方法特别适合做这种跨层系统：一头连着 Sprin

我这里说的，不是“给 AI 一句需求，等它自动把整个系统写完”。我真正采用的方式更像这样：我先确定架构边界和关键语义。把一个复杂问题拆成可验证的小任务，让 AI 分段实现。用日志、测试、接口行为和真实对话去验证结果。发现不对，就继续让 AI 帮我重构、补测试、修 Prompt、加约束。我始终保留最终决策权，AI 提高的是实现速度，不替代工程判断。这套方法特别适合做这种跨层系统：一头连着 Sprin

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