如何解决Gemini Fullstack LangGraph在多轮对话中的上下文丢失问题？

2025-08-23

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长期对话状态保持方案

针对复杂研究任务中的断线问题，提供以下解决方案：

データベース構成：1) 确保PostgreSQL服务运行 2) 执行alembic upgrade head应用所有迁移 3) 在.env设置MEMORY_MODE=persistent启用持久化
上下文编码：1) 修改agents/base.py中的get_session_id方法实现用户级会话标识 2) 配置MAX_HISTORY=10控制记忆长度 3) 添加summary_interval=5自动生成阶段摘要
恢复机制：1) 前端添加session_id本地存储 2) 实现/resume接口支持断点续查 3) 在task_manager.py中设置TASK_TTL=86400延长任务有效期
メモリの最適化：1) 使用pgvector扩展存储嵌入向量 2) 配置MEMORY_COMPRESSION=true开启向量压缩 3) 定期执行prune_sessions.py清理过期会话

调试技巧：通过langsmith观察thread_id传递链路，检查storage/chat_history表的内容更新状态，使用test_context_persistence.py进行专项验证。