第16章：MCP服务端项目开发实战：对话系统

第16章：MCP服务端项目开发实战：对话系统

对话系统，尤其是聊天机器人和虚拟助手，是 AI Agent 最广泛的应用领域之一。然而，传统的对话系统常常面临挑战，如难以维持长对话连贯性、缺乏个性化交互、无法有效利用对话中积累的知识等。MCP（Memory, Context, Planning）框架为解决这些问题提供了强大的理论和实践指导。本章将探讨如何将 MCP 应用于对话系统，以实现更智能、更自然、更有用的交互体验。

1. 长对话支持：利用记忆与上下文

传统对话系统通常受限于有限的上下文窗口，导致在长对话中容易“忘记”早期的信息，出现前后矛盾或无法理解指代的情况。MCP 通过显式的记忆和上下文管理机制来解决这个问题。

1.1 记忆的作用

• 短期记忆 (STM)：存储当前对话回合的直接信息，如用户的最新几句话、Agent 的最新回复、当前识别的意图和槽位等。WorkingMemoryManager (如第 7 章所示) 可以高效管理这些即时信息。
• 长期记忆 (LTM)：存储对话历史、用户偏好、领域知识、先前互动中得出的结论等。向量数据库 (如第 7 章的 LongTermMemoryStore) 使得 Agent 能够根据