Best Practices in Context Management
ZipAgent通过Context对象提供开箱即用的对话记忆功能，实施步骤如下：
- 创建上下文容器：初始化时自动生成唯一会话ID和空历史记录
- 关联对话轮次：每次
run()调用时传递同一个context实例 - 自动状态维护：框架会自动处理：
- 对话历史压缩（避免超出模型上下文窗口）
- token使用统计
- 多模态内容编码
典型使用模式：
context = Context() # 初始化
Runner.run(agent, "第一轮提问", context=context) # 记忆信息
Runner.run(agent, "基于上文的提问", context=context) # 调用记忆
高级控制技巧::
1. Adoptioncontext.max_tokens限制历史记录大小
2. Utilizationcontext.clear()手动重置对话状态
3. 访问context.messages获取原始对话记录
4. Adoptioncontext.usage监控token消耗情况
注意：当需要长期记忆时，建议结合向量数据库存储对话摘要。
This answer comes from the articleZipAgent: a lightweight Python framework for building exclusive AI assistants in 5 minutesThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样解决AI助手在多轮对话中无法记忆上下文的问题？
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