ZipAgent通过Context对象提供完整的对话状态管理方案：
基础使用方法：
1. 创建上下文实例并贯穿多轮对话
2. 框架自动维护完整的交互历史记录
3. 可实时获取对话统计数据
ctx = Context() # 初始化上下文 Runner.run(agent, "我叫张小明", context=ctx) # 首轮对话 result = Runner.run(agent, "我是谁？", context=ctx) # 次轮对话 print(result.content) # 输出"你叫张小明"
高级管理功能：
turn_count属性记录当前对话轮次usage属性统计累计token消耗- 支持手动修改上下文中的特定对话记录
注意事项：
为平衡效果与成本，建议结合max_turns参数控制最大对话深度，并通过异常处理捕获MaxTurnsError。在需要长期记忆的场景，可以扩展Context类实现持久化存储。
本答案来源于文章《ZipAgent：5分钟构建专属AI助手的轻量级Python框架》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 如何在多轮对话中保持上下文记忆？
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