ZipAgent通过Context对象实现了专业的对话状态管理，解决了多轮对话中的历史记忆和状态维护难题。这一功能使得开发者无需手动处理复杂的对话逻辑，大大提升了开发效率。
上下文管理系统具有以下特点：
- 自动记录完整的对话历史，包括用户输入和Agent响应
- 支持跨轮次的信息保持和引用
- 提供对话统计信息收集，如Token使用量和对话轮数
- 可序列化存储，便于持久化和恢复
典型使用流程如下：
# 创建上下文实例
context = Context()
# 第一轮对话
Runner.run(agent, "我的名字是小明", context=context)
# 第二轮对话
response = Runner.run(agent, "我叫什么？", context=context)
print(response.content) # 输出："你叫小明"这个机制特别适合需要长期记忆的应用场景，如个性化助手、客服机器人等。
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 " ZipAgent的上下文管理机制简化了复杂对话状态的维护
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