本文深度剖析了 AI Agent 中的多轮对话机制,强调其在解决复杂任务中的关键作用,区别于传统单次问答。文章首先通过咖啡订购场景生动阐释了多轮对话的四大核心模块:自然语言理解(NLU)、对话状态追踪(DST)、对话策略管理(DM)和自然语言生成(NLG)的协同运作。随后,文章直指 AI 多轮对话常犯的“记不住”、“听不懂”、“乱追问”、“说空话”四大“低级错误”。针对这些痛点,文章从“技术优化、流程设计、数据打磨”三方面给出了可落地的优化路径,包括扩大记忆范围、结合大模型提升理解、设计对话流程图、减少模板化回复等,旨在让 AI 多轮对话更懂用户、更会沟通。